AI は未知の code での orientation に優れています。ただし、system がたぶんどう動くかという generic な説明をさせるのではなく、実際の file に grounded させる必要があります。実 path を示し、説明する前に読むよう求めます。
src/billing/ は何を担当するか」。❌ UNGROUNDED: "How does authentication usually work in a Node app?"
→ generic textbook answer。THIS codebase と合わない可能性が高い
✅ GROUNDED: "Read src/auth/login.js and src/middleware/session.js.
Trace what happens when POST /login is called, step by step,
citing the functions involved."
→ AI は実際の file を読む必要がある → 説明が YOUR system に対応する
grounded version は AI に actual files を根拠にさせます。そのため、もっともらしい一般論を信じるのではなく、各 step を real files と照合できます。
大きな codebase の引き継ぎは、主に reading and mapping problem です。ここで AI は加速します。module を summarize し、flow を trace し、cryptic function を数秒で説明できます。cold reading の数日を guided exploration に変えられます。risk は、ungrounded prompt が actual code に合わない confident generic answer を生むことです。すべての質問を実 file path に anchor し、trace を source と照合することで、AI の speed を hallucination なしに使えます。より速く正確な mental model を作れ、source と照合しているので信頼できます。