コリホグスの驚き

何ができそうか

提案

「コリホグス式コード解析ツール」: 隠れたコードの「筋肉」（潜在的な機能や最適化点）を、LLMを活用して自動で発見・提案するスクリプトを構築する。

次の一歩

本人が、Ollamaで運用中のqwen3モデルを用いて、自身のリポジトリ（例: feed-digestやidea-stock）のソースコードを自然言語処理し、コメント未記載の関数や未使用パラメータの特定を試す。具体的には、Pythonスクリプトを書いて、LLMから「この関数の目的は何ですか？」という質問を投げ、回答を元にコードの「適正な状態」を検証する。

着想の背景

記事で述べられている「骨折以来20年ぶりに適正な状態になった筋肉」の比喩から、コードにも「使い込まれていないが潜在的に必要な機能」が眠っている可能性を想起した。また、「自白剤」の真偽にかかわらず作用した点から、LLMの分析が現状のコード構造を「適正」に整える役割を果たす可能性を連想した。

元になった記事

• コリホグスを飲んだが、これはすごい