LLMを使いこなすエンジニアの知的生産術

https://www.youtube.com/live/ODeCfCUBEG8?si=btWug7q48imeg60g

以上の文章を読み、要約を見出しと箇条書きで提示してください。

以下、灰色の引用部がclaudeが出してくれた結果

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1. はじめに

- 「エンジニアの知的生産術」のロングセラー化とその意味

- LLMの発展が知的生産に与える影響

LLMに質問し、2024年の現況の視点からコメントをもらっている。nishioさんはそれに応じたコメントを書き加えている

「エンジニアの知的生産術」がより重要性を増しているという見解

具体→抽象→応用→具体→...

情報収集し、仮説が生まれ、実践して確かめる。うまくいってもいかなくても学びの機会

情報の記憶は機械に委ね、知識を構造化し応用するスキルが重要となる

ツールの変化にともなう「読み方」の変化

機械によって生成された情報をどのようにまとめるか、自分なりの考えを形成することが求められる

機械による発想支援はできるが、最終的に価値のあるアイデアを生み出すのは人間の仕事

価値のあるアイデアとは何か、の考察がより重要となる

自ら学ぶべき対象を見極める能力が必要

かつて学ぶべきとされていたものが今後も有用であるかがわからなくなる

何を学ぶかについては、自分で決定するしかない

LLMでこのような文章がローコストで生み出せる時代

この文章を読者が面白いと感じたのなら「面白さ」が生み出されている。新たに本を買ったなら過去の生産物に現金価値が生み出されている

nishioさんはこの文章も、文章が生み出されているプロセスも面白いと感じている

LLMを用いた知的生産の好例

2. 執筆後の変化

- ブログからScrapboxへ

SNSの発展とともに言及に気づきやすくなる

書くこと、デジタルで書くこと、公開の場に書くことのメリット

Scrapboxは蓄積が増えるほど価値が高まる。知識のネットワークを育てるのが容易

- 紙のKJ法からKozanebaへ

メリット

物理的空間を占有せず

長期的保存が可能

コピーペーストが可能

安心して構造を壊せる

バックアップが取れるから

躊躇なく線が引ける

ズーム機能が使える

- LLMの発展 (個人の知識ベースとの結合, コンテキストウィンドウの拡大競争)

上記の「デジタルで書くこと」のメリットである「検索可能となる」が、LLM技術で進歩した

3. 現在の課題と未来

- チャットUIの設計の問題と解決策

LLMに記憶させておくためのコンテキストを編集したい

忘れてしまう

チャット自体が人間と人間がやり取りするためのUIのため、この発想が出づらい

相手の記憶を編集できるツールとそのUIという未曾有のものが求められている

- 収束支援の必要性

発想することはLLMが大きく支援するが、まとめる方面が弱い

要約という言葉がLLMの解釈によってまちまち

- 「本を読む」アクティビティの変化

集団・組織で本を読む

まとめ:

- LLMの発展が知的生産に大きな変化をもたらしている

- 「エンジニアの知的生産術」の提唱する考え方は現在も価値を持ち続けている

- ツールの進化を踏まえつつLLMを活用し、人間の創造性を発揮していくことが重要

- 学びのあり方も変化しており、自ら学ぶべき対象を見極める能力がますます重要に

- LLMがもたらす知的生産の変革の可能性と、それを活用するための方法論を探求し続けることが重要​​​​​​​​​​​​​​​​