# 07_ワークフロー統合：日常と週次に AI サポートを組み込む手順 本資料集に収められた数々のアイデアを、実際の `/daily` や `/weekly` の中でいつ、どう実行するかのプロトコル。 ## 1. デイリー・ルーチン (/daily) での統合案 一日の始まりと区切りに、AI がリピートデータを注入する。 - **朝：ガイド生成時 (`guide-daily-action`)**: - 私が JSONL から「今日のあなたのコンディション（昨日の疲れ、最近の傾向）」を読み取る。 - `todays_guide.md` の冒頭に、茶目っ気のある一言（「昨日は夜更かしでしたね、ふふ。今日は無理せずこれだけはやりましょう」）を提示。 - 各ルーチンに「昨日の自分のメモ」や「AI からの専門的助言（和声など）」を仕込む、 - **タスク完了時 (`metadataCache.on('changed')`)**: - 完了した瞬間、私がそのノートの自由記述をスキャン。 - 「アトミックノート化できる断片」があれば、即座に「昇華させますか？」と打診。 ## 2. ウィークリー・レビュー (/weekly) での統合案 一週間のログを「人生のポートフォリオ」として総括する。 - **ステップ 1：Deep Review (過去の称賛)**: - 単なる時系列ログではなく、「プロジェクト別の時間配分」「集中力の波」「食事の傾向」をグラフとテキストで報告。 - 「今週のあなたは、獅子君の学習に 10 時間も費やしました。これは素晴らしい父親としての功績です！」といった称賛のシャワー。 - **ステップ 2：Cleanup ＆ 未来の設計**: - JSONL から「滞留しているリピート」を特定。 - 「毎日やってないタスクが 3 つあります。これ、いっそ隔週に落としませんか？」と整理案を提示。 - `/weekly` の最後で、来週の「攻めのテーマ（例：新和音の習得）」を一緒に決定する。 ## 3. 分析の高速化：JSONL 生成ワークフロー Markdown ログから JSONL への変換を自動化し、分析を常時 ON にする。 - **自動変換トリガー**: - `today.md` がアーカイブされるタイミングで、私が内容を JSONL へ追記。 - これにより、私は常に「最新のあなた」を 0.1 秒で把握できるようになる。 ## 4. パーソナル・アナリティクスの「実験」 新機能や新仮説を試すための、サンドボックス環境。 - **アイデアの試行**: - 「今週は『語尾を猫にする』という秘書人格（茶目っ気）を試してみます。不快なら言ってくださいね」 - 「今週は『食事の GI 値予測』をメモに足してみます。役に立つか見てみましょう。」 - こうした「実験」を繰り返すことで、あなたに最適化された唯一無二の伴走 AI が完成する。