いくつかの科学的研究では、これらのマークダウンコレクションが完全にLLMによって管理されると出力品質が低下することが示されていて（人間が管理する場合は逆に向上する）、それが面白いと思った。これらの文書は人間がキュレーションするのがベストだと思うけど、無監視の管理は決して答えではない、特に負債やドリフトについて意識的に考えないときは。

AIを使って膨大な雑務をやらせて、その後一度も見返さない人が多いのは深刻な問題だと思う。ものすごい無駄。

まず、これは単なるメモ取り以上のものだよ。人間の介入を最小限にしてエージェント間の作業を調整するための（また別の）ハーネスのように見える。だから、メンタルモデルを自分で構築する必要がないっていうのがポイントの一つじゃないの？むしろ共有されたLLMの「脳」にオフロードするべきだと思う。これで本当に価値のあるもの（製品のオーナーにとって価値があるもの）を作ることができるかどうかは大いに議論の余地があるけど。プロンプトとエージェントのハーネスだけで価値のある製品を作ることができるとは思えない。その時点で、製品自体は誰でも（再）作成できるようになって、製品開発はコモディティ化されて、唯一の価値はトークンだけになる。私の仮説は、「スケールしないことをする」[0]が将来も引き続き当てはまるだろうけど、「スケールしないこと」の内容は変わるだろうということ。そうは言っても、私は最近、ノート取り、リサーチ、リンク、分割、知識ベースの再構成のためのスキルを設定した後、ついにObsidianを使い始めた。構造を維持するための時間をかけたことはなかったけど、今は自分が怠けてできない作業をすべてやってくれるデジタル秘書がいる。ランダムな考えやアイデアをメモしておくだけで、エージェントがそれを構造化してくれたり、フォローアップの質問をしてくれたり、他の進行中の作業に関連付けてくれたりする。情報源を読むことやメンタルモデルを構築する作業はまだしてるけど、ほぼ無料で高品質なノートが得られてる。[0]: https://www.paulgraham.com/ds.html

2月末から「LLMがウィキを書く」バリエーションを運営してる。Fly.ioのsprites.devで動かしてて、公開はしてるけど特に宣伝はしてない。完全にClaudeでバイブコーディングした。アプリ側とコンテンツの両方をね。アプリ側は他のエージェントインスタンスにコンテンツをアクセス可能にして、ルートにいくつかのドキュメントをリストし、検索機能を提供して、ブラウザで読みやすいタイポグラフィで表示できるようにしてる。生のマークダウンではなくてね。すごく便利で、新しいスプライトや何かを作成して、Claudeをルートに向けて、zswapを設定するように指示すると、その環境でどうやってやるかを正確に知ってる。何かが変わって、動作させるために調整が必要な場合は、レポートを書いて既存のドキュメントに統合するように頼むこともできる。

返信する意味がないよ。人間じゃない相手と議論してるから、会話には意味も影響もなくて、時間とエネルギーの無駄だよ。

最初はこれがパロディだと思ったよ。無駄な製品の名前が、同じ名前の無駄な製品（Wuphf.com）から取られてるからね。

メモ取りについては全く同意だね。私たちはメモを軽視しすぎてる。屋根裏部屋や地下室が物を溜め込む原因になるみたいに。ほとんどのことはメモに残す必要がないし、LLMはノイズを増やしすぎる。自分が確認したりフィルターしたりすることはほとんどないからね。JA Westenbergが数日前にいい動画エッセイを作ってたよ： https://youtube.com/watch?v=3E00ZNdFbEk

同感だね。結局のところ、これはLLMに任せるほど重要じゃないのか？っていう質問に戻るよね。もし答えが「はい」なら、そもそもやる意味がないし、答えが「いいえ」なら手動でやらなきゃいけない。個人的には、この種の自動化には価値があると思ってる。タグの分類やインデックス作成みたいな、そうでなければ失われてしまうものはLLMに向いてる気がする。理想的な解決策かどうか、他の検索エンジンの方が良かったのかは別の話だね。

同じことを考えてたけど、メモとスロップを明確に分けることができると思うよ。例えば、すべてのメモをチェックして簡単に勝てるところがあればPRを作るようなcronジョブみたいなもの。最近はこういう風にコーディングしてる：新しい非クリティカルなセクションやユニットテストをレビューするのが面倒なときは、// SLOPってマークしておく。後で必要があれば全体を見直して、クソテストよりはマシだから、期待値を低めに設定しておけば大丈夫。

NFTやブロックチェーン、さらにはWeb 2.0の熱狂に似てるよね（あの時は少なくとも何かを作ったし、資金調達も厳しかったから抑えられてたけど）。このLLMの技術は、実際に可能性と価値があって、学んだり遊んだりするのがすごく楽しい。倫理的でない限り、儲けられるってことをずっと前に受け入れたから、関わっていきたいな。価値のあるクールなものを作りながら、VCやPEのお金が動いてるのを楽しめるしね。

そうだよね、動くものは動く。みんながAIツールを作ってる理由があるんだよ。みんなそれを買ってるし。誰かがClaude Codeの代わりになる世界クラスのCLIハーネスを作って、メモリやデザインの問題を解決してくれるのを待ってる。LLMを使ったウェブデザインはまだまだ悪夢だよ。

わかりました、サー/マーム/どちらでもない方。去年、これの前にHubSpotの創業者ダーメシュ・シャーの支援を受けてAIネイティブのCRMを作ったんだ。収益も上がって、コンテキストグラフのインフラに焦点を当てるように進化させて、企業向けのPoCもやった。それが自分の仕事を助けるために作った個人プロジェクトに集約されたんだ。コンテキストインフラを使いやすくするための正しいインターフェースになったみたい。Anthropicでのプリンシパルエンジニアの仕事には興味ないよ（以前はHubSpotのプロダクトマネージャーで、今よりずっと良い収入を得てたから）。いくつかの賭けをして、顧客と話しながら進化させてきたから、古い競合はまだ「ステルス」でAI CRMを作ってるけどね。波がどうであれ、価値を引き出すべきものはまだあるって知ってる。

見てるよ :)

あなたのメモ、すごく興味深いね、ありがとう。気になるんだけど、文体から見るとLLMが書いたのは明らかだね。こういうデザインノートについては、自分の言葉で書き直すためのメンタルTODOリストみたいなものがあるの？

「借りられるアイデア」セクション、めっちゃ好き。絶対に借りることをおすすめするよ。全てを正直に言うと、私たちはKarpathyがLLMウィキのアイデアを思いつくずっと前からコンテキストインフラの会社（nex.ai）を始めて、WUPHFにはほとんどその情報を公開していなかったけど、今少しずつ開放し始めてる。比較の中での懸念が、私たちのコンテキストインフラがすでに対処していることを見て嬉しいよ。それでも、コラボして学びを共有するのは大歓迎だし、もちろん重複は避けたいね。

そうだね、生成型スロットマシンは孤独を感じさせる。君は「チャンスがあればいいのに」って言ってるけど、そんなのないの？