RakuScan：Claude×Pythonのプラグイン型設計で投資分析の再現性を確保

この記事は、Pythonプラグインシステムというハイブリッドな構成により、金融分析におけるハルシネーション (幻覚) やトークンコストという一般的な問題に対する鮮やかなアーキテクチャ解を提示しています。大規模言語モデル (LLM) の役割を決定論的な定量的データの通訳に限定することで、高い拡張性と再現性を実現しています。従来のコードと生成AIの強みを両立した、実践的なプロンプトエンジニアリングとシステム設計の好例です。