Start Here

Start Here は、PCE 3.0 を最短で理解するための入口です。

最初からすべての用語を覚える必要はありません。まずは、PCE が問う一つの問いから始めます。

次のアクターは、これに依拠してよいか。

• Candidate（候補）: AI、人間、CI、ツールが出した、まだ依拠してはいけない素材。
• Warrant（進行根拠）: 候補に依拠してよいと言える根拠の束。
• Canonical State（正規状態）: 後続アクターが再検証なしに依拠してよい状態。

読む順番

1. PCE in 5 minutes 一つの問いから、候補、根拠、正規状態の最小形を掴む。

2. One Issue through PCE GitHub Issue から AI 実装、PR、merge までを一つの例で見る。

3. One Memory through PCE 一つの記憶が昇格し、依拠され、無効化されるまでの一生を追う。

4. Multi-Actor Continuation PCE をマルチエージェントではなく、複数アクターによる継続制御として理解する。

5. AI Instructions as Transition Contracts AI への指示を作業依頼ではなく Transition Contract として扱う。

6. Core Model State -> Transition -> Contract -> Warrant -> Projection -> State の正式な循環に接続する。

7. PCE 3.0 とは何か 公理、定理、機構という体系の構造と、正式な定義を確認する。

8. 問題設定 生成が豊富になった時代に、なぜ昇格の統治が必要になるのかを確認する。

9. PCE の系譜 PCE 1.0 のプールとアクティブコンテキストが、3.0 のどこに継承されたかを確認する。

10. Reading Paths 読者の目的別に必要なページへ進む。

このセクションで扱うこと

• なぜ後続アクターは必ず何かに依拠するのか
• AI の出力を、まだ依拠してはいけない候補として扱う理由
• 候補を正規状態へ昇格させる根拠の作り方
• GitHub Issue と記憶昇格の二つの最小例
• AI、人間、CI、ポリシー、状態面が関わる継続をどう制御するか

読み終わったらできること

• AI の出力を改善可能な Candidate（候補）として扱える。
• 複数候補を比較し、採用理由と不採用理由を説明できる。
• AI への指示に allowed / forbidden / stop condition を入れられる。
• テスト通過だけでは Warrant（進行根拠）不足だと判断できる。
• 人間レビューとリスク引受を分けて説明できる。
• 依拠してよい範囲を明示した Projection（投影）を指定できる。
• 記憶への書き込みを、根拠を要する正規変更として扱える。