学習用リポジトリにINDEXと作業ディレクトリを置いた

AIや新しい技術を調べていると、調査メモ、試したコード、失敗した理由、次にやることが別々の場所に散らかる。

その時は分かったつもりでも、数週間後に見ると「これは何のために作ったんだっけ」となる。小さな実験を続けるためのリポジトリを作り、作業の置き場所を決めてみた。

INDEXから始める

作業は INDEX.md に登録し、個別の内容は work/NNNN-slug/ に置く。

INDEX.md
work/
  0001-skill-architecture/
  0002-bug-diagnosis/
  0003-prototype/

INDEXには、何を調べるのか、今どの状態なのか、成果物がどこにあるのかだけを書く。全部を一覧に書こうとするとすぐに長くなるので、入口として使える程度にしている。

個別の作業ディレクトリには、最初の疑問、調査メモ、実験コード、結果、次の問いを置く。完成した記事のように整理しすぎない方が、その時の迷いも残せる。

Agent Skillを作業手順として見る

このリポジトリでは、調査、プロトタイプ、バグ診断、教える、引き継ぐ、といった作業ごとの Skill も試している。

Skill は知識を詰めたファイルというより、作業を始める時の手順書に近い。

例えばバグ診断なら、再現条件を先に固定する。調査なら、問いと確認したい一次情報を先に書く。引き継ぎなら、今分かっていることと未確認のことを分ける。

毎回同じことを考え直さなくて済むので、AIに頼む時にも、人間が自分で進める時にも使いやすい。

作業を小さく閉じる

一つの work に何でも入れないようにした。

「Agent Skillの構成を考える」と「実際に一つのスキルを書いて試す」は別の作業にする。前者の検討が長引いても、後者の小さい成果物は先に残せる。

逆に、調査と実装が同じディレクトリにあると、どこまでが確認済みなのか曖昧になる。作業単位を番号で切っておくと、後で続きを始める時に読み返す範囲も狭くなる。

まだ運用ルールを増やしすぎると本末転倒なので、INDEX、作業ディレクトリ、最後の結果と次の問い、くらいに留めている。

おわり

学習用のリポジトリは、知識を保存する場所というより、考えた跡を再開できる場所にしたい。

INDEXがあるだけで、過去の実験を探す時間はかなり減る。Skillも、AIに賢く振る舞ってもらうためというより、自分が何を確認したいのかを忘れないために役立っている。

この形なら、調査、プロトタイプ、バグ修正、記事の下書きまで同じ場所で管理できそうだ。しばらくは作業を増やしながら、どこまでルールが必要かを見ていく。