?導入
MAEPは完成した製品ではない。
固定された教材でもない。
継続的に成長していく知識体系である。
?PHASE1
Error Database構築。
AIが繰り返す誤生成を蓄積し、
原因分析を行う。
失敗を知識へ変換する段階である。
?PHASE2
Pattern30整備。
設計構造を標準化する。
再利用可能な開発モデルを整理する。
AIが理解しやすい構造を作る。
?PHASE3
Component20資産化。
部品を共有化し、
開発効率を向上させる。
知識を実装へ変換する段階である。
?PHASE4
AI Rules整備。
品質基準を定義する。
生成結果のばらつきを抑える。
AIを教育するための環境を整える。
?PHASE5
AI Education Platform。
MetaTraderをAIへ教えるための仕組みを作る。
単なるコード生成ではない。
知識継承。
品質管理。
再利用。
教育。
これらを統合した環境を目指している。
?MAEP視点
AIは進化する。
しかし知識は蓄積される。
MAEPはツールではない。
知識を未来へ残すための仕組みである。
✅まとめ
MAEPはEA販売プロジェクトではない。
AI時代におけるMetaTrader知識インフラの構築を目指す長期プロジェクトなのである。
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