品質の確かめ方と育て方
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車種別チェックメーカーは、確認事項と根拠をまとめて質問文を作るツールです。AI診断、実車点検、公式のリコール照会は実行しません。次の相談を具体的にし、後から根拠を確認できることを目指しています。
自動で検証すること
- 車名の別表記、型式の違い、製造年の範囲、元の仕向け。資料が一致しても参考候補であり、対象や対策完了の判定にはしません。
- リコール・保証延長・仕様訂正の区別。出典確認から180日を超える資料には再確認を案内します。新しい確認日でも、利用時の公式照会は必要です。
- ブラウザーとCLIの出力、日英の用途別手順、相談内容・履歴・製造年・型式を含めない共有リンク。
- 実ブラウザーでの日英操作。サンプル、コピーと手動コピーへの切り替え、Markdown保存、入力変更、対象外の扱い、消去、スマートフォン幅のはみ出し。
- 確認済み資料と配信用データの一致、リポジトリ構成、公開ページのメタデータとリンク。
Python＋PyYAML、Node.js 22以上で同じ検証を実行できます。
python scripts/build_brief_data.py --check
python scripts/validate_repo.py
npm test
画面操作はCIで実際のJekyll生成物を使って検証し、スクリーンショットを保存します。利用者のブラウザーにNode.jsやPythonを入れる必要はありません。
まだ証明できていないこと
ソフトウェアのテスト合格は、診断精度やAIの正答率、安全性の認証ではありません。使うAIとその版、車両の情報によって回答が変わります。回答レビュー用ケースには、質問・必要な区別・避けるべき断定を記載しています。これは検証用に作成した状況であり、実車の修理実績ではありません。AIの正答率は掲げていません。
資料全体は17件です。メーカー等の出典を確認した7件を、日本向け8車種プロフィールから参照できます。旧来のコミュニティ資料は全体の一覧で読めますが、出典と対象範囲を確認するまでは質問文に自動挿入しません。他の車種にも、車種別資料を付けない共通手順を使えます。
事例を改善に戻す手順
- 車種リクエストまたは根拠と確認結果を投稿します。個人・車両を特定する情報を除き、観察・診断・修理・結果を分けます。
- メンテナーが公開資料、元の仕向け、仕様、製作期間を確認します。確認前は未検証として扱い、1台の経験から発生率を推定しません。
- 日英の本文と構造化インデックスを更新します。根拠が揃った車種を
data/vehicle-profiles.yamlに追加します。 - 間違えやすい条件を再現テストに追加します。
python scripts/build_brief_data.pyで配信用データを作り直し、質問文を確認します。 - 検証後に統合し、変更履歴に記録します。対象を広げる前に古い出典を再確認します。
入力内容は作成中のページ内だけに置き、このプロジェクトへの送信やブラウザー保存は行いません。Issueへの投稿や外部AIへの貼り付けは利用者が別途選ぶ操作で、そのサービスに内容が渡ります。
次に育てるところ
- 具体的な利用目的と確認可能な出典を優先して、対応車種を追加する。
- 実際に見つかった取り違えを、型式・年式の境界テストや回答レビューに追加する。
- 使用モデル・版・質問・採点基準・失敗例を揃えた回答評価を行い、測定後に改善を報告する。
現車確認や整備相談に役立ったら、GitHubでStarすると後から見つけやすくなります。更新通知は別途Watchから選べます。GitHubのStarについて。