AIタスク管理2025-01-27
2025-01-27
AIタスク管理システム3週間ほど色々作って実験してきた経験を振り返って、あらためて言語化をする
AIタスク管理とかAIプロジェクト管理という表現をすると今既にあるタスク管理やプロジェクト管理のことを 連想してしまいがち
しかし今既にあるやり方でうまくいっていることは 別に置き換える必要はない
今いい方法が存在していないところや 新しくできてくるニーズの対応が必要だと思う
1: 明確な構造を持っていない探索的タスクは、今まで管理が困難だった
それを人間よりもコンテキスト幅の広いLLMがサポートすることによって、 より良く管理できるのではないか
具体的にはChatGPTのAdvanced VoiceやAIエージェントとの会話ログのような非構造的データから、フォーマットの定義があるJSONオブジェクトの形でタスクを抽出する
フォーマットの定義
現在この方法で108件のタスクが入ったbacklog.jsonが生成されており、それをAIが読んで色々できる状況
AIタスク管理システム2025-01-08
o1 Proによる考察: 週記2025-01-25~2025-01-31#67948e31aff09e0000051233
探索的タスクは事前に何をやるかが明確になっていない
重要さが不明確なまま色々やった後で、それによって得られた知識によって事後的に「なぜそれが重要であるのか」を言語化できるようになる
2: AIエージェントが普及していくにつれて多くの人が「『自分ではないたくさんの作業者が並列に作業している状態』を管理する仕事」をする必要性が出てくる。
ここのところは支援される必要があると思う。
Devin.aiを試す2025-01してそう感じた、支援がないと僕が辛い
ここは人間の作業者を管理するためにPMBOK的な知識体系が整備されてきており、その多くが流用できる
一方で作業者がAIエージェントであることで思考プロセスが見れるという特徴がある
今まで人間が失敗したら「人間を責めるのではなくシステムを改善しよう」などと言っていた
が、AIエージェントに対しては失敗してからログを遡って「なぜ失敗したのか」を観察することができる
例えば「読むことを期待していたドキュメントを読まずにプロジェクトをgrepして見つかった古いものを読んでしまっている」とか
AIエージェントが作業者になることで、仕事のプロセスの改善がむしろやりやすくなる
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開発メモ
設計変更の後ごたついてたけど、ちゃんとデータを取得できるようになっているな
https://gyazo.com/28d2445a28dd8a0112102013d9351b73
しかし取得してすぐvalidateしてエラーが出るのは手前部分がおかしい
code::
$ timestamp=$(date +%s) && git checkout -b devin/$timestamp-fix-task-ids && source venv/bin/activate
Switched to a new branch 'devin/1737934684-fix-task-ids'
このあと1182行あるbacklog.jsonを4回に分けて全部読んでいる
ここは全部読まずに修正する手段が欲しいところ
あー、なるほど、正しく修正は完了しているが、その後間違えて別途cloneしてしまっているな
メモ
タスク管理ツールをいじっている最中に思いついたタスクをどうやって管理するかはあらかじめ決めておかないといけない
紙のメモに書いてもいいし、ChatGPTに話してもいい