アパレルECの商品説明生成で、指示書の2版のどちらが良いか社内で二週間対立。決定的チェックとLLM-as-Judgeを階層化した評価ハーネスで、代表例を同じ基準で測り直します。
難易度に関わらず全件を最上位モデルへ通し費用が処理量に比例して膨らむ問題を、確信度による前捌きとエスカレーション（Model Cascade）で解決し、標準ライブラリだけで実装し確かめます。
セール初日だけ費用が跳ね上がった。同じ質問が同時に何十組も届き、それぞれ別々にAIへ問い合わせていた。正規化と同時到着の束ね（Request Coalescing）を標準ライブラリだけで実装し確かめます。
従量課金のAI処理が、原資が尽きて予告なく止まった。消費を計測・積算し、警告と上限の二段階で明示的に止めるBudget Guardを標準ライブラリだけで実装し確かめます。
形式は正しいのに、社内限定の符丁が顧客向けメールに混ざって送信された。検査関数のパイプラインで送出前に語彙を検め、ClearedとBlockedをPythonのmatch文で受け取る設計を標準ライブラリだけで確かめます。
LLM APIは200 OKのまま契約違反(空・打ち切り・拒否)を返すことがある。例外が上がらず成功として流れる静かな失敗を、独自例外への変換とraise...from eの例外チェーンで検出し直す設計をPython標準ライブラリだけで確かめます。
同じ問い合わせに毎回違う文章が返るLLM応答。揺れを止める代わりに、揺れてよい範囲と許さない範囲を出力の契約として先に決め、判定が揺れに影響されないことをPythonの標準ライブラリだけで確かめます。
区画ごとに内部構造(配列かハッシュか)が違うせいで、巡回コードまで書き直す羽目になっていた。庭師が教えるのは、巡回の手段を内部構造から切り離すIteratorだ。
土壌診断・灌漑制御・施肥計画、正しい呼び出し順序は先代の頭の中にしかなかった。庭師が教えるのは、順序制御だけを一つの窓口に閉じ込めるFacadeだ。
ハーブごとにコピペした開店準備の手順が、品種を増やすたびに少しずつずれ、事故未遂を起こす。庭師が教えるのは、トレイトのデフォルトメソッドで手順の骨格を固定するTemplate Methodだ。
害虫を見つけるたび、通知先を検知コードに直接書き足してきた養蜂・果樹園経営者。庭師が教えるのは、検知する側が誰に知らせるかを知らなくていいObserverパターンだ。
記憶を頼りに逆方向の剪定コードで樹形を戻そうとして、さらに崩してしまう新人ガーデナー。庭師が教えるのは、切る前に状態そのものを控えておくMementoパターンだ。
boolフラグ3つで生育段階を管理していた盆栽記録アプリが「休眠中なのに開花中」という矛盾状態を作ってしまう。RustのState（enum+match）で不正な組み合わせを型として排除する手順を、庭師と見習いのやり取りで追う。
公園緑地課の私が、個別株と花壇まるごとで別々の関数を使うコードに、寄せ植え鉢という中間の単位を足そうとして詰まる。庭師が見せてくれたRustのCompositeで、個別もまとまりも同じトレイトで再帰的に扱う手入れ。
種苗店で働く私が、新品種バジルの入荷登録でピーマンのラベルを壊してしまう。生成ロジックを一つのmatch関数に集約していたせいだと知り、庭師が見せてくれたRustのFactory Methodで、生まれ方そのものを品種ごとに持たせる手入れ。
