「ALPs」という名前をつけたらAIが言うことを聞くようになった
📅ALPs命名・デイリーノートのsqlite化・記録スキル配布
4月末に東京にお出かけして、そこからGWは家の片付けの時間。しかもこの間、おなかの調子が悪かったりして、いろいろ大変だったんですが、ようやくだいぶ落ち着いてきました。
まあ、その間にもできることはいろいろとちびちびと進めていて、その中でもこの半月くらいで、ObsidianとAI（Claude）を使った仕事の仕組みは大きく2つの変化がありました。
仕事の管理ノートに「ALPs」という名前をつけた
以前から「管理ノートを渡せばAIが動く」という話は何度か書いていて、タスクが「手順書」になるとか、計画とLLRがあればAIがデイリーを組めるみたいな話をしてきました。
この仕組みに「ALPs（AI Linked Project notes）」という名前をつけました（すでに名前は付けていたけど、この名前でいいか検証をしていた）
生成AIになにか仕事を任せる場合、こういう「名付け」がとても大事だと思っています。
AIは「プロジェクト管理」とか「タスク管理」みたいな一般的な言葉を使ってしまうと、とにかくその言葉に引っ張られて「普通のこと」で済ませようとしてきます。
たとえば自分は「チェックリスト」とか「優先度」みたいな用語は使いたくないんだけど「タスク管理」みたいな言葉を使ってしまうと、とにかく勝手にやり方を変えてくる。訓練データにそういうパターンが大量にあるせいで、ちょっとやそっとではそこから離れられない。
だから、名付けが重要なのです。ALPsというAIが知らない名前をつけると、AIはそれがなにかわからない。（なんなら、タスク管理、仕様書である、ということすら理解できない）
で、その名前に自分なりのやり方を整理して紐付ける。そうすると「ALPsのルールに従ってやれ」と伝えれば、かなり「ごりゅごのやり方」で仕事を進めてくれる。
ちなみに一応「ALPs」という山を連想する名前にしたのにも理由があります。
「ALPsノート」というのは「山登り」と関連付けておくと原則が理解しやすいから。
山頂から全体を俯瞰するように、ALPsノートは開いた瞬間に全体像がわかるようにする（短くする）
山登りのように「必要なもの」のバランスを考え、身軽でいることを心がける。詳細や手順は別ノートに出して、管理ノートからリンクで辿れるようにする。重い用具は小屋に置いてくるイメージ
山に登る前より美しくして帰る。ノートを触ったら触る前より綺麗にする
今はこういう「🏔️」の記号がついたノートが10個くらいあって、それぞれちょっとずつ「AIに任せられる部分」が増えてきています。
ALPsの具体的な作り方や、実際にどう運用しているかの詳しい話は、また改めてまとめようと思います。
「デイリーノートは人間の聖域」を強化
もう1つは、デイリーノートの使い方がちょっと変わったこと。
まず一つは、デイリーノートに書いたメモをsqlite（データベース）に整理して保存する、という仕組みを作ったこと。
これは、1~2ヶ月前からやってたことですが、運用してみた限りで、十分「役立つ」と思えるようになったから今公表した、という感じかな。
ついでに、生成AIとなにかやりとりした時も、半分自動くらいのニュアンスで、同じデータベースに保存するようにしました。（以前は、AIとやったことの記録も、AIを使ってデイリーノートに書かせていた）
sqliteなどというデータベースに保存してしまうと、人間がぱぱっとデータを確認するのは簡単ではないんだけど、AIにとってはデイリーノートを見るよりもすばやく必要なものを取ってこれる。
人間が振り返りたいなら普通にデイリーノートを見ればいいし、AIとやったことなんていちいち全部記録してもどうせ見ないから、やったことを確認したい時はAIに聞けばいい。
つまり「人間が読み書きする記録はデイリーノート」「AIが読み書きする記録はデータベース」という感じで、ログの読み書き方法がスッキリ整理できた。
デイリーノートに「前回の文脈」が残るようになった
そしてもうひとつ、データベースに溜まった記録を使って、朝のデイリーノートに「サブコメント」を自動で挿入する仕組み、というのを作りました。
これは「LLR（リンク）が作ったルーチン」に「役に立つ一言メモを追加して」というもの。
- [ ] 🔎昨日の記録→日記 (15m)
- DayOne・Discord・筋トレ・写真を整理して日記にまとめる
- [] 🏔️✒️KSの更新の仕事 (30m)
- 書きかけ1件あり
- [] ✒️iPadセミナー告知記事を書く
- 5/16セミナーまで3日。Substackに下書きを作る
- [ ] 🔄review (20m)
- Publish配下のトピックや旧記事を1件整備するこれは、導入して数日レベルなので、まだまだやり方が変わる可能性は高いですが、いわゆる「仕事を進める」時には、認知負荷、やる気、いろいろな面で役に立つことが多いです。
最近こんな感じで、LLRを組み合せて便利になることがめっちゃ増えているという実感があります。
「ある程度型にはまる」けど「自由に書ける」という形式が、おそらく生成AIとめっちゃ相性が良くて、けっこうこれは「生成AI時代のタスク管理ツール」「生成AI時代のロギングツール」としていろんな人にオススメできるようになってきていると思います。
関連記事: LLRを土台にしてObsidianやAIの使い方が変化した / 計画とLLRがあればAIがデイリーを組める
おまけ：記録系スキル一式の配布
今回の仕組みの核になる「記録をsqliteに保存するスキル」を、有料購読者向けに配布します。
大ざっぱに、以下のような構成になっています。
log-action — AIとのやりとりの区切りで
/log-actionと呼ぶ。やったこと・判断の経緯・残課題がsqliteデータベースに溜まる。morning-routine — ルーチンで起動するスキル。デイリーノートからデータベースに同期→サブコメント挿入。デイリーノートのタスクをデータベースに同期するPythonスクリプトも含む
daily-subcomments — デイリーノートの未完了タスクに「前回のメモ」をデータベースから引いて自動挿入する
morning-greeting — 前日のデイリーノートを読んで朝のブリーフィングを書く
スキルは、私の環境に合わせて作ったものなので、そのままでは動かないものもあります（デイリーノートの形式やフォルダ構成が人によって違うなど）
ただ、同梱のREADMEをAIに読ませれば、自分の環境に合わせた形に書き換えてもらえます。
Claude Code前提で作っていますが、READMEはAIが読むことを前提に書いてあるので、CursorやCodexなど他のAIコーディングツールでも応用できるはずです。
スキルの解説と導入手順は以下のページにまとめてあります。
