箇条書きの書きやすさと読みやすさのジレンマをLLMsで解消する
#ドキュメンテーション
from
頭にスッと入ってくる箇条書き
情報を記憶して整理することと整頓して必要な時に引き出せるようにすることの関心は別物
だ
書くことと、読ませることは関心が違うので違うツールを使っても良い
Scrapbox
でアウトラインを書く
/villagepump/結論に根拠をぶら下げる箇条書き
Call To Action、相手に求める行動をまとめに必ずいれる
アウトラインを
LLMs
で読者の特性に合わせた文章に変換する
人間に読ませる原稿とAIに読ませる原稿、どっちのほうが「より伝わりやすいか」
異なる立場の読み手の問いに対し答え合わせをするかのように読む/読ませる
/nishio/Scrapboxでの知識醸造をLLMに教える
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自分の考えをダンプして
思考を客観的にみる
ときは
Scrapboxでリンクつけながら書くことで多角的な視点や非線形的な思考を補助してくれる
人によっては接続詞のある文章のほうが読みやすい場合がある
箇条書きが伝わるには接続詞を補えるだけの前提知識が必要
LLMsをコミュニケーション媒体にする
ことでこのようなギャップを解消できる
万能的な伝える技法は存在しないので他人の特性に合わせて伝え方は変えるしかない
視聴覚のイメージで伝える本質は抽象度を高めることで、情報解釈の主体性とプロトコルを受け手側に移せること
その先へ
そもそも言葉で
コミュニケーション
することに限界を感じている
語は私たちが与えた意味を持つ
語りえぬものについては、沈黙しなければならない
書き直した自然な文章は、元の思考とは不可逆である。
書籍にした時点で死んだテキストになってる
視聴覚のイメージで伝える本質は抽象度を高めることで、情報解釈の主体性とプロトコルを受け手側に移せること
読者が特定段落の根拠や行間を読むために、その元となる著者のアウトラインや下書きとマッピングできると良い
チャットボットで根拠や行間を引き出す
と言った仕組みがあるとよい