LLMのコードレビュー信頼性を向上させる「検証駆動プロンプト設計」の3ステップ手法を解説。証拠を要求する前に検証手段を提供する工夫により、出力精度を70〜85%に引き上げる実践的ガイド。
LLMのハルシネーションを構造的に防ぐプロンプト設計（コードレビューでの実践）
編集メモ: AIのハルシネーション対策には、単に指示を出すだけでなく、検証プロセスを組み込んだプロンプト設計を行うことで、コードレビューの精度と信頼性を大幅に向上させることが可能です。