日々の思考や活動のExportを、ai agentsで自律的にサポートする。

思考

AI Agentsによる日々の思考・活動の自律的サポートシステム要件

1. システムの概要と目的

日々の日報などを、Cloud Commands、Sub-agents、Skillsなどで適切に処理できる仕組みを作りたいと考えています。

現在はCloud Codeをメインで使用している都合上、汎用的なCloud CodeのSkills、Sub-agents、Commandsなどの手段を用いて、普段のあらゆる思考、作業、アウトプットを自動で記録できるようにしていきたいです。

2. 具体的なユースケース（記録の自動化）

簡単な例として、Cloud Codeでの作業時、セッションのコンテキストがいっぱいになりタスクが終了する際などに、切り上げる前にそこまで行ったことを記録するイメージです。

セッションごとに記録していくプロセスは、Hooksなどを利用して実現することを想定しています。

3. 課題意識（フィードバックサイクルの改善）

目的は、いかに自分の時間を作っていくかということです。

現在も振り返りやプランニングは行っていますが、より密度を高くし、フィードバックサイクルを回しやすくできているとは言えないため、ここを改善したいと考えています。

4. 思考のエクスポートとAIの活用

特に思考のアウトプット（エクスポート）の記録がまだまだ足りていないと感じています。

情報を出力（まとめ）さえしてあれば、リファイン（定義・整理）はAI Agentで対応可能であるため、まずはエクスポート部分をもっとチューニングしたいと考えています。

5. 実行環境と構成（ローカルファースト）

前提として、コスト面と開発データがローカルにある都合上、ローカル環境で動かすことは確定です。

ローカルのルートで、Cloud Commands、Skills、Hooksのいずれかを設定して運用していくイメージです。

6. データ保存と管理の検討

ローカルでアウトプットする際、生のデータをすべてコミットするのは重くなる懸念があるため、扱いについては検討が必要です。

一旦はコミットしても良いですが、最終的にVector Databaseなどに保存できる形であれば面白いと考えています。

あるいは、エクスポートした生情報から要約したサマリーのみを使う形でも良いと思います。

7. 日次のワークフローとアウトプット設計

最終的にどのようなアウトプットを作るかが重要です。想定するフローは以下の通りです。

1. 朝のプランニング: 毎朝のプランニング情報を前提情報として活用する。

2. 日中の活動: 最終的なセッションが切れたタイミングで、Fixした情報を記録していく。

3. 一日の振り返り: 一日の最後には振り返りの時間を設け、「今日一日の内容をまとめてください」といった形でまとめる。

4. 外部情報の統合: セッションに含まれていない情報（Slackのやりとりなど）は、別途エクスポートして渡せる仕組みを作る。

8. 長期目標とのギャップ分析

日々の活動を処理するだけでなく、長期的な目標に対する進捗やギャップ、マイルストーンに対してどの位置にいるかといった情報を、日々プロットして出していきたいと考えています。