Claude Radarは、確認できる根拠を整理し、読者がAIコーディングツールを選ぶ手助けをします。公式資料の比較も、他者が実施した実験の総合的な解説も扱います。他者の実験を自分たちのテストとして紹介することはありません。

比較記事の種類

  • 資料に基づく比較： 確認日時点の公式資料で機能、提供条件、料金、上限を比較します。性能差の実測ではありません。
  • 外部実験の総合解説： 独立した元の実験を少なくとも二つ取り上げ、結果に著者、実験日、課題、条件を添えます。同じ実験を引用した記事が複数あっても、実験は一つと数えます。
  • 独自テスト： 実際の実行記録、入力、条件、出力がある場合に限ります。独自の性能ベンチマークはまだ公開していません。

実験の読み方

著者と原文のリンク、実験日、ツールとモデルのバージョン、課題、標本数や反復回数、評価方法、人の介入、開示された予算を記録します。不明な項目は「非公開」とし、記事の公開日を実験日と見なしません。

結果より先に条件を比較します。課題、実行環境、モデル、費用の定義が違えば、結果も食い違い得ます。互換性のないスコアを平均したり、一度のデモから一般的な成功率を導いたりしません。提供企業による実験はその企業の報告として扱い、明らかな利害関係と方法上の限界を考慮します。

結論の範囲

実験結果は元の著者の観察です。私たちは一致点、相違の理由、読者の具体的な作業への意味を説明します。条件付きの推奨は編集上の解釈であり、新たな測定結果ではありません。旧モデルの点数で現在の製品の性能を断定しません。

記事末尾の出典・執筆方針欄に、原文リンク、確認日、検討範囲をまとめます。外部実験の解説では再実験を行っていないことを明示します。根拠が足りなければ範囲を狭めるか公開を見送ります。原文の継ぎ合わせではなく、自分たちの言葉で要約します。

訂正と商業的な関係

重要な事実の訂正には日付を付けます。新しい実験で過去の結果を説明なく置き換えません。アフィリエイトリンクや有料スポンサーを導入する場合は明示し、商業条件で結論や順位を変えません。