技術記事需要論点化

手順

ステップ1: 記事の対象を固定する

1. ユーザー依頼または草稿から、種となるアイデア、想定読者、技術領域、公開目的を抽出する。
2. 想定読者が欠けている場合は、材料から具体的な技術記事の読者層を1つ推定する。例: AI支援開発者、テックリード、データエンジニア、プラットフォームエンジニア、セキュリティ意識の高い個人開発者、エンジニアリングマネージャー。
3. 入力が完成済み草稿の場合は、ユーザーが新しい主張を求めない限り、中心主張を維持する。
4. 入力が広いテーマだけの場合は、読者が判断すべき実務上の意思決定を1つに絞る。

ステップ2: 現在の技術記事需要へ論点を寄せる

1. references/current-demand-model.md を読み、論点を1つ以上の需要レーンへ分類する。
2. AI導入後の実務摩擦に接続するレーンを優先する。例: 検証、安全性、保守性、CI/CD、ワークフロー再設計、人間の責任、データと業務アクションの設計、実測改善。
3. 論点を一般的な「AIは便利」という主張へ縮めない。
4. AIとの自然な接続がない場合は、実務証拠レーンを使う。例: 実測改善、移行記録、デバッグ記録、アーキテクチャ判断、失敗分析。