AIにmermaidで4円ベン図を頼むと別チャートを提案

出発点は生きがいの4円図で、AIがコードを書ける今ならmermaidですぐ再現できるという前提だった。だがこの前提は二度崩れた。AIはまず図の種類自体を断り、画像とベン図を使う指示で押すと、図の形はしていてもテキストが使えないものが出力された。モデルの挙動だけでなく、著者はmermaid自体も指摘する。自動レイアウトは実行ごとに再計算されるため、4円とラベルでは出力がずれて制御できない。

著者の結論はツール評ではなくスキル論だ。使える結果を得るには、何を省略できるか、どの文字を使えるか、テキストをどこで切るかを指定する必要があった。つまり期待する出力の正確な言語化である。そこから、許容される変動部分と変えてはいけない関係（好きなことと報酬が結びついて天職になる、といった規則）を分けた問題文と回答例という形式を提案している。

著者は製品批判ではなく遊びの演習として位置づけ、読者に自身のプロンプトをコメントで投稿するよう促し、コード生成という日々のワークフローにも結びつける。その出力を制御することが言語化トレーニングの問題の狙いだと著者は示唆する。