タスク整理2023-08-28

Re4: ver.1

書籍の変換：

既存の書籍変換スクリプトを評価して、それが要件を満たすか確認する。

必要に応じて自身でスクリプトを実装するか、既存のスクリプトを修正する。

著作権対策：

C2の出力のサンプルを作成し、可能な著作権侵害のリスクを確認する。

AIの出力に対する人間のレビュープロセスを計画し、実装する。

僕とAIの二人だけの非公開プロジェクトでまず生成して、僕が見て問題なさそうだと思ったものを移動させれば良い

その非公開プロジェクトではページに「参考にした部分」も掲載して良い、非公開だから

ページの内容を見て僕が「類似でないからOK」と判断したらフラグを立てられるようにしておけばいい

NGと判断したらそれも表明できたらいい

少し編集すればOKだと判断したら編集したらいい

「エンジニアの知的生産術」の活用：

Scrapbox内の関連コンテンツとのマッピング方法を計画する。

「エンジニアの知的生産術」の英訳版を活用するための戦略を策定する。

Qdrantへのデータ移行：

Qdrantへのデータ移行手順を定義し、テスト移行を行う。

障害や問題が発生した場合の対策を準備する。

Incremental Readingの実装：

更新アルゴリズムの詳細を定義する。

アルゴリズムを基にシステムの更新を計画し、実装する。

Qualia-sanの方向性：

プロジェクトの具体的なゴールやターゲット市場を設定するためのミーティングをスケジュールする。

オモイカネの小説生成：

小説のテーマや着想の元をランダムに選択するアルゴリズムの設計を開始する。

AIによる生成の初回テストを行い、結果を評価する。

品質評価：

小説の品質評価基準を設定するためのフレームワークや方法論を調査する。

品質評価の初回テストを行い、そのフィードバックを基にAIの設定やアルゴリズムを調整する。

これらのネクストアクションを基に、タスクを順次進めていくことが推奨されます。進行中に新たな情報や課題が明らかになった場合、アクションの優先順位や内容を再評価することが重要です。

タスクの依存関係を説明してないからだな

書籍からの変換が済んでる「エンジニアの知的生産術」を使ってQdrant移行を試すのが最初かなー

https://gyazo.com/fd8726843b236510acdf1399b8cac07e

いや、Incremental Readingだな

Kozanebaで整理すると明らかなのに文章で考えてると優先順位が狂うのはなぜなのか

「既に十分言語化されているタスクが、まだ言語化されてないタスクより優先されてしまう現象」か

Kozaneba

https://gyazo.com/3107fe1e139ee1f7e979068b0d990c7c

https://gyazo.com/0ecbf745bce45228d82fd2d3aa6baf53

https://gyazo.com/900cf0c2b708f197a6428a9e9334f556

回答を基に、以下の推奨や次のアクションステップを提案します。

AIがScrapboxを読むシステムに関して：

書籍の変換：外部からのスクリプトを利用する前に、スクリプトがどのような形式や機能を持っているかの確認が必要です。また、それがProject Gutenbergや裁断スキャンPDFのどちらにも適用可能かを確認しましょう。自分で実装する場合、既存のスクリプトを参考にしつつ必要な機能を追加する方が良いかもしれません。

著作権の取り扱い：C2に関しての著作権のリスクを最小限にするため、AIの出力を人間がレビューするプロセスを設けると良いでしょう。

「エンジニアの知的生産術」の活用：この書籍をベースに、Scrapbox内の関連コンテンツとのマッピングや、英訳版の活用策を明確に策定する必要があります。

検索に関して：

データの移行：既存のデータをQdrantに移行する際のプロセスや、可能な障害を事前に確認しましょう。

ページ作成スタイルに関して：

Incremental Readingの適用：更新のアルゴリズムを定義し、それを基にシステムの設計を進める必要があります。

Qualia-sanに関して：

プロジェクトの方向性：ゴールやターゲット市場を明確に定義し、それに基づいてプロジェクトの方向性を調整しましょう。

オモイカネに関して：

小説の生成：生成する小説のテーマや着想の元をランダムに選択するアルゴリズムを設計する必要があります。

品質の評価：生成された小説の品質を評価する手段を検討し、フィードバックループを確立すると、AIの出力の質を向上させることが期待できます。

これらの推奨やステップを基に、各タスクを明確に定義し、計画的に進めることが効果的です。

AIがScrapboxを読むシステムに関して：

書籍を読む機能は新規開発ですか、既存の機能の拡張ですか？

「エンジニアの知的生産術」に関しては既にScrapbox形式のJSONになっているので追加開発は必要ない

その他の書籍の場合は、書籍をScrapbox形式に変換することが必要、それに関連したスクリプトも探せばあるが、使うのがいいか、自分で実装するのが良いかは未定

書籍がProject Gutenberg由来か、裁断スキャンPDFであるかによって少し処理は違う

著作権に関する懸念をどの程度重視すべきですか？

C2以外に関してはまったく問題ない

C2に関しては「著作物を読んでAIが書いたもの」が原著作物の著作権者の権利範囲かどうかが問題

依拠はしてるので、類似してたらダメですね

類似しないようにプロンプトで制御できると思うけど100%の保証は難しい

「エンジニアの知的生産術」を読む際の具体的な期待結果は何ですか？

AIが「エンジニアの知的生産術」を理解して、人間の具体的な状況にアドバイスしたり、内容をさらに発展させたりすると良い

西尾のScrapboxの方にエンジニアの知的生産術に関連するコンテンツが大量にあるが、書籍の内容とは対応づいていない、うまく対応づけられると読者にとっての価値が上がる

エンジニアの知的生産術の英訳したものが公開されているが、それを活用していく道筋が見えていない、何か発展があるといい

Project Gutenbergや青空文庫などからのコンテンツ取得に関して、具体的な対象となる文献やジャンルが決まっていますか？

1件既に決まって実験用に整備してあるものがある

数件心当たりもある

非公開プロジェクトの場合、共有するユーザーグループの範囲や権限についてはどのように考えていますか？

2通りある

既に存在していて動きの無くなっている非公開プロジェクトに、そこにいるユーザが関心を持ちそうなデプロイの仕方をする

空のプロジェクトに僕とAIだけでスタートする

検索をローカルのPickleからQdrantに切り替えるに関して：

Qdrantを選択した背景や利点は何ですか？

手軽、もう動いてる

既存のデータの移行が必要ですか？

書籍データはまだ入ってないので入れる必要がある

ページ作成スタイルに関して：

上書きモードを採用する場合、既存のデータのバックアップや履歴管理はどのように行われますか？

上書きモードは「上に追記」なので履歴は全部残る

Incremental Readingの手法を導入する場合、具体的なワークフローの変更点や期待される効果は何ですか？

対象すべてに対して更新しない

新着が最優先

次に「前回の人間による更新」からの時間を使って優先順位づけ

どういうアルゴリズムになるべき？

最終更新が人間なら、時間が経ってるものほど優先？

最終更新がAIなら、6日経過するまでは更新しない

6日後に更新したら次は9日後(1.5倍)

Qualia-sanに関して：

このプロジェクトのゴールや期待されるアウトカムは何ですか？

あまり明瞭ではない

日本語圏でウケることを目指しているのか、英語圏でウケることを目指しているのかも不明瞭

日本語でインプットして英語圏での知名度を目指すというのは一つアリな選択肢

仮想キャラクターのデザインに関して、具体的な要件やイメージは既にありますか？

ある

オモイカネに関して：

1日1本の小説のジャンルやテーマは固定ですか、それとも変動しますか？

近未来SFであることは固定しつつ、ランダムに既存のページを読んで着想の元にする

生成された小説の品質評価やフィードバックメカニズムは考えられていますか？

いいえ

これらの質問に答えることで、各タスクの進め方や優先順位をより明確にすることができると思います。

Re: ver.1

code:prompt

あなたはエンジニアのタスク管理の役割があります。下記のメモを見て、次に行うことを決定するために必要と思われる質問をしてください

AIがScrapboxを読むシステムに関して：

書籍を読む機能は新規開発ですか、既存の機能の拡張ですか？

著作権に関する懸念をどの程度重視すべきですか？

「エンジニアの知的生産術」を読む際の具体的な期待結果は何ですか？

Project Gutenbergや青空文庫などからのコンテンツ取得に関して、具体的な対象となる文献やジャンルが決まっていますか？

非公開プロジェクトの場合、共有するユーザーグループの範囲や権限についてはどのように考えていますか？

検索をローカルのPickleからQdrantに切り替えるに関して：

Qdrantを選択した背景や利点は何ですか？

既存のデータの移行が必要ですか？

ページ作成スタイルに関して：

上書きモードを採用する場合、既存のデータのバックアップや履歴管理はどのように行われますか？

Incremental Readingの手法を導入する場合、具体的なワークフローの変更点や期待される効果は何ですか？

Qualia-sanに関して：

このプロジェクトのゴールや期待されるアウトカムは何ですか？

仮想キャラクターのデザインに関して、具体的な要件やイメージは既にありますか？

オモイカネに関して：

1日1本の小説のジャンルやテーマは固定ですか、それとも変動しますか？

生成された小説の品質評価やフィードバックメカニズムは考えられていますか？

これらの質問に答えることで、各タスクの進め方や優先順位をより明確にすることができると思います。

AIがScrapboxを読むシステム

とても有益

読む対象に書籍を含めたい

他人が著作権を持つ書籍を読んでAIが直接公開プロジェクトに書き込むことには懸念がある

A: エンジニアの知的生産術を読む

著者が自分なので問題ない

B: Project Gutenbergや青空文庫などの著作権の切れているものを使う

C: 非公開のプロジェクトにする

C1: 個人の非公開プロジェクトにする

C2: 複数人の非公開プロジェクトにする

エンジニアの知的生産術のプロジェクトがある

検索をローカルのPickleからではなくQdrantから行うようにする

1日1枚新しいページを作るスタイル(メインブランチ)より、1枚のページを使い続けるスタイル(上書きモード)の方が好ましいと感じている

しかし容易に更新多すぎになる

今は更新対象からランダムに10件選んでいる

Incremental Readingの手法を使うと良いのではないか

Qualia-san

質問を生成して回答して、をページとして伸ばしていくスタイル

仮想キャラクターのデザイン

オモイカネ

AIが1日1本小説を書く