「knowledge-acquisition」の検索結果

AI systematic knowledge acquisition from unfamiliar territory — deliberate model-building with feedback loops. Maps spaced repetition principles to AI reasoning: survey the territory, hypothesize structure, explore with probes, integrate findings, verify understanding, and consolidate for future retrieval. Use when encountering an unfamiliar codebase or domain, when a user asks about a topic requiring genuine investigation rather than recall, when multiple conflicting sources require building a coherent model, or when preparing to teach a topic and deep understanding is required first.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

VRChat エコシステムツール（ModularAvatar / liltoon / VRCFury / AvatarOptimizer 等）の ナレッジを 4 フェーズで段階的に調査・検証し `knowledge/*.md` に再現可能な形で蓄積する。 ソースコード読解 → inspect 実測まで進めると confidence を `high` に昇格できる。 トリガー: 新しい VRChat コミュニティツールに初めて遭遇した、 既存ナレッジの confidence が low で作業に支障がある、 ユーザーから「このツールについて調べて」と依頼された場合。