AIチャットの精度はなぜ長時間で落ちるのか──「コンテキスト・ロット」7パターンとスレッドを分ける判断基準
Everyのエバル責任者Mike Taylorは、AIとの対話が長くなるほど応答精度が落ちる現象を「コンテキスト・ロット（文脈の劣化）」と呼び、その原因を7パターンに整理する。
「プロンプトエンジニアリング」の論考
3 articlesAIエージェントでエンジニアチームを何人分置き換えられるか ― Codex カスタムエージェントによる「1人企業」の実例
Monologue アプリの開発者 Naveen Naidu は Codex カスタムエージェントで複数の専門家チーム（Web エンジニア、カスタマーサポート、グロース戦略家）を構築し、唯一の人間エンジニアとして Monologue のサイトとアプリを保守している
Claude Opus 5 は業務導入に値するか——プロンプト資産を積み上げた環境ほど性能が落ちる評価結果
Opus 5 は複雑なシステムプロンプト・スキル・プラグインを詰め込むと性能が低下する傾向を示した（指示への抵抗、途中終了、既存ツール不適応）