# 追試用の素材：散らかったフォルダの整理方法を比べた実験

記事：`web/content/blog/ja/ai-file-organization-method-comparison.md`
実施日：2026-10-17。モデルは claude-sonnet-5-5、Claude Code 2.1.301 の `claude -p`。

## 中身

- `experiment.zip`：実験に使ったものすべて
  - `corpus_before/`：散らかったフォルダ（合成の72ファイル、テキストのみ）
  - `corpus_batch2/`：2週間後に増えた14ファイル
  - `questions.json` / `questions2.json`：探しもの12個と11個。正解は内容のハッシュで持つ
  - `truth.json` / `batch2.json`：各ファイルの正解（相手・種類・日付・状態）
  - `code/`：コーパス作成、整理役の実行、探し手の実行、集計のスクリプト
  - `plans/`：Bの提案表（1回目と2回目の追加分）
  - `trees/`：整理後のファイル一覧（A・B・C各5回）
- `results.json`：集計結果（整理役の費用・時間・フォルダ構成、探し手の成功数）

## 再現の手順

1. `python3 code/make_corpus.py messy` で散らかったフォルダを作る（`truth.json` も出る）。
2. `code/org.py` の `PROMPT_A`、`PROMPT_C`、`PROMPT_B1` と `RULES` が、整理役に渡した指示文。
3. `python3 code/org.py A 0` のように条件と試行番号を渡して実行する。`ROOT` は `/tmp/nico-fileorg` 固定なので、変えるときは `code/lib.py` を直す。
4. `code/find.py` が探し手。名前の一覧だけ見るN、Read・Glob・Grepで中身も読むGの2種類。
5. `code/org2.py` が2週間後の追加分。

## 注意

- 整理役にはBashを渡しているので、実行するときは必ず使い捨てのフォルダで。ログを見て、作業フォルダ外に触っていないか確かめる。
- 費用は `total_cost_usd`（API料金の換算額）。実際の請求ではない。
- Bの「確認」は、機械で見つかる不備と、本文に日付や相手の名前が見当たらない行を、人間役として機械で返した。人が目で見る確認とは同じではない。
- 探し手のAIは、整理前後のフォルダの中身を知らない。ただし同じモデルなので、整理役と癖が似ている可能性がある。