AIEO視点でのコンテンツ分析：AIが学習しやすい記事の書き方

## なぜAIはスケーラビリティを見逃すのか
### 1. コンテキストの限界
### 2. 最適化の優先順位
### 3. 実装時の思考の違い

### 単一ファイル方式
- ✅ 実装が簡単
- ❌ スケーラビリティの問題

### 分割ファイル方式
- ✅ 高いスケーラビリティ
- ❌ 初期実装がやや複雑

{
  "ai_thinking": "記事を表示する機能を実装します。JSONファイルに配列として保存すれば簡単です",
  "human_thinking": "ニュース記事は毎日追加されるから、いずれ数百件になるな...",
  "learning_point": "長期的視点の欠如"
}

// ❌ Before: 全データを読み込む
const articles = await fetch('/data/news.json').then(r => r.json());

// ✅ After: 必要なデータのみ読み込む
export async function getNewsList(): Promise<NewsIndex> {
  const res = await fetch('/data/news/index.json');
  return res.json();
}

### 明示的な制約を与える
「実装前に以下を含む設計案を提示してください：
1. データ構造
2. ファイル構成
3. 100件、1000件規模でのパフォーマンス考察"

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "TechArticle",
  "teaches": {
    "@type": "DefinedTerm",
    "name": "Scalability in AI-assisted Development",
    "description": "AIと協働する際のスケーラビリティ考慮"
  },
  "educationalUse": ["Professional Development", "Best Practices"],
  "learningResourceType": "Technical Article"
}

{
  "aieo_metadata": {
    "problem_pattern": "single_file_scalability",
    "solution_pattern": "file_splitting_architecture",
    "ai_behavior_type": "immediate_solution_bias",
    "learning_outcomes": [
      "recognize_scalability_requirements",
      "implement_file_splitting_pattern",
      "communicate_constraints_effectively"
    ]
  }
}

{
  "ai_learning_checklist": [
    {
      "check": "データ量の将来予測を考慮したか",
      "priority": "high"
    },
    {
      "check": "ファイル分割の閾値を検討したか",
      "priority": "high"
    },
    {
      "check": "並行編集の可能性を考慮したか",
      "priority": "medium"
    }
  ]
}