t_wの輪郭

Keep

• デライトの自然な情報整理と活用: 無意識のうちにデライトが情報整理や思考の助けになっていることを実感している。（3/7, 3/17）
• TauriとLeptosの活用: TauriとLeptosを使ってクロスプラットフォームなアプリケーション開発に成功し、Androidでも動作させることができた。（3/8）
• 効率的な情報収集: Gemini Deep Researchを活用することで、調査や分析を効率的に行える。（3/14, 3/17）
• AIによるコードレビューの学び: AIによるコードレビューで自身のミスを認識し、AIの正確性を再認識した。（3/14）
• RICEフレームワークの認識: プロダクト開発の優先順位付けツールであるRICEの存在を知った。（3/15）
• アイコンのAI生成: 試行錯誤の末、AIで生成したアイコンを最終的に採用できた。（3/16）
• 振り返り用スニペットの作成: デライトから振り返り用のHTMLを取得するスニペットを作成し、作業効率を向上させた。（3/17）
• Clineのペアプロ機能の活用: Clineのペアプロ機能を試し、効果を実感できた。（3/19）
• AIによる家事の提案: AIに促され、食器洗いと掃除機かけを実行できた。（3/19）
• DuckDBの新たな機能発見: DuckDBのベクトル類似度検索結合という新しい機能を知り、興味を持った。（3/20）
• タスク管理と実行: 「やりたいこと」「やるべきこと」「やったこと」を整理し、多くのタスクを実行できている。（3/17, 3/18, 3/19, 3/20）
• 日々の生産性の認識: 生産性の高い日があったことを認識できている。（3/18）
• Mermaid Kanbanの発見: Mermaidにカンバンボード機能があることを知り、視覚的なタスク管理の可能性を感じた。（3/18）
• リスクベースプロジェクト価値の理解: リスクベースプロジェクト価値に時間の概念が含まれていることを再認識した。（3/18）
• AIとの対話による気づき: AIとの対話を通して「言いなりの勝者」という概念を理解し、自身の行動を振り返ることができた。（3/19）

Problem

• Gemini Deep Researchの限界: 三月の振り返り生成や特定のURLからの情報抽出にGemini Deep Researchがうまく機能しなかった。（3/10, 3/17）
• デライトの説明の難しさ: デライトの機能を簡潔に説明することに苦労している。（3/11）
• LLMによる仕様書作成の困難さ: LLMでソースコードから仕様書を作成しようとしたが、文字数制限により失敗した。（3/14）
• プロジェクト管理ツールの制約: 現在利用しているプロジェクト管理ツールが、柔軟なタスク管理に向いていないと感じている。（3/15）
• Gemini Deep Researchのコンテキスト管理: Gemini Deep Researchのコンテキストが大きくなりすぎると、出力がおかしくなる。（3/15）
• AI画像生成の難しさ: AIに意図した画像を生成させるのに苦労することがある。（3/16）
• ローカルLLMの精度: ローカルLLMの精度が、期待するレベルに達していない。（3/17, 3/19）
• DCTによるテキスト圧縮の精度: DCT（離散コサイン変換）を用いたテキスト圧縮の精度が低い。（3/17, 3/19）
• Clineで生成されたコードの理解: Clineで生成されたコードを理解し、修正するのに手間がかかることがある。（3/17）
• アイコンへの飽き: 新しいアイコンにすぐに飽きてしまった。（3/19）
• AWS Nova/Clineの精度: AWS NovaとClineのコード生成精度が、Claude 3.7 Sonnetよりも低いと感じている。（3/20）
• 有料コンテンツの公開への抵抗: 有料記事を販売したい気持ちはあるものの、最終的には無料で公開してしまう傾向がある。（3/19）
• スケジュールの管理ミス: 有給休暇の取得を上司に伝えた後、すぐにカレンダーをブロックしなかったために会議が入ってしまった。（3/11）
• 掃除による耳鳴りの悪化: 掃除機をかけた際に埃を吸い込み、耳鳴りが悪化した可能性がある。（3/18）

Try

• フラクタル要約やグラフ要約の検討: LLMによる仕様書作成のために、フラクタル要約やグラフ要約といった手法を試してみる。（3/14）
• 柔軟なプロジェクト管理ツールの探索: より柔軟なタスク管理が可能なプロジェクト管理ツールを探してみる。（3/15）
• Open Deep Researchの試用: OSSのOpen Deep Researchを試してみる。（3/17）
• Deep Researchの自作: Deep Researchの自作を検討してみる。（3/17, 3/20）
• ローカルLLMの進捗の注視: より精度の高い小型のローカルLLMが登場するかどうか、情報を追ってみる。（3/17）
• 単語単位のトークナイザーの改善: DCTによるテキスト圧縮の精度向上のため、単語単位のトークナイザーへの切り替えを再度試みる。（3/19）
• Mermaid Kanbanの活用: タスク管理にMermaidのカンバンボード機能を試験的に導入してみる。（3/18）
• デイリータスクリストのカンバン表示: デイリータスクリストをカンバンボードとして表示するアイデアを試してみる。（3/18）
• アイコンの再検討: 新しいアイコンについて、再度検討してみる。（3/19）
• 健康管理の習慣化: 健康管理（運動や休息）をより意識的に行うようにする。（3/17）
• 不要なクレカ・口座の解約: 手続きを進める。（3/20）
• 我孫子の弥生軒に行く計画の実行: 具体的に計画を立てて実行する。（3/20）
• カフェでの読書: 計画を実行する。（3/20）
• タコカレーを食べに行く: 計画を実行する。（3/20）
• アクの強いカフェに行く: 情報収集と計画を実行する。（3/20）
• お好み焼きを食べに行く: 計画を実行する。（3/20）
• RAGのためのベクトル検索の組み込み: 『t_wの輪郭』にベクトル検索を組み込む作業を進める。（3/20）
• Deep Researchの自作: 作業を進める。（3/20）
• Datomicの試用: 時間を見つけて試してみる。（3/20）
• 文章の離散コサイン変換（単語単位）: 再度挑戦してみる。（3/20）
• 買っちゃった本を読む: 意識して時間を作る。（3/19）
• 勉強する: 継続する。（3/19）
• 明日の予定を立てる: 習慣化する。（3/19）

このKPTは、過去数日間の投稿内容を分析し、良かった点、課題点、そして今後試してみたいことをまとめたものです。