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• 2026-06-23 暗黙裡にやっている私的タスクのうち LLM/決定論スクリプトに委譲できるものを洗い出すスキーム構築 — 暗黙の私的デジタルタスクの委譲候補を洗い出すスキーム。真の論点は「分類」でも「捕捉手段」でもなく「どう回し続けるか(持続性)」。Toggl 等の手動トラッキングが続かなかったのが論拠。手動入力を1段でも挟むスキームは死ぬ。捕捉は副産物ログから100%受動採取、本人は logger でなく reader にする(news-digest と同じ persona)。
• 2026-06-24 Claude Codeで学術調査(定点観測・先行研究の定性分析)を3-6か月以上継続できている事例 — Claude Code学術調査の継続事例: 「3-6mo続いている」直接証拠は薄く、持続案件はほぼ全てproject-boundedかtool-framework。連続的な定点観測→定性分析という本リポジトリ型は野生では稀。持続案件は本リポジトリと同じ設計(永続層+決定論ゲート+スクリプトがHow+人間が審判)に収斂。最大差分: claude-scholarは「Claim Promotion Gates(検証済みKnowledgeへ昇格)」採用＝本リポジトリが2026-06-23撤去した二値昇格モデル。ただしこの分岐はドメイン差(論文=有界アウトプット vs 無界の定点観測)の下流。
• 2026-06-24 蓄積した記事md/tsvのスケール障害とAISlop規則性によるLLMフィルタ構想 — 俺的 AISlop フィルタの設計壁打ち＋Phase1 embedding 検証(完了)。【検証結論】embedding は dedup＋トピック親和まで(chunk-level でも AUC~0.60 天井)・novelty=価値は棄却・within-topic 品質は embedding に見えない→品質の主役は 著者軸＋👍👎(当初の多信号設計が4実験で正当化)。md=git 正本／派生バイナリ(ベクトル)は git 非格納・必要なら Cloudflare 単一master(D1+sqlite-vec 無料枠/Vectorize $5月床)。embed は Workers AI bge-m3(無料枠10k neuron/日・00:00UTC リセット・Free超過はブロックのみ課金無)。次セッション=Phase0 の著者ゲート＋👍👎 feedback ループの設計＋実装(production 本命)。悪魔の代弁: novel≠品質(現物で確認)/頻度は両義/depth>topic は chunk でも未解決/cold-start。
• 2026-06-25 AISlopフィルタ Phase0 feedbackループの設計と実装(著者ゲート+👍👎捕捉) — AISlopフィルタ Phase0: 著者ゲート＋👍👎 feedbackループ。embedding棚上げ後のproduction本命。within-topic品質を著者軸＋👍👎で担う配管設計。
• 2026-06-25 AISlop within-topic 品質判定を embedding 以外の別アプローチで実現できるか — embedding が解けなかった within-topic 品質判定の別アプローチを調査し、実データ(1週間前の成熟Zenn記事を👍👎)で検証。結論: いいね閾値も文体Cも不可、効くのは既存著者ゲート＋著者の投稿頻度(velocity)。投票は経過措置として velocity 自動デモートで減衰させる。
• 2026-06-25 自分のZennいいね記事を取得して取得先追加推奨ユーザを抽出できないか — Zennいいね記事を内部API(/api/me/library/likes,要remember_user_token)→著者集計→velocity再ランクで「今も書いてる×いいねした」6人だけ推奨。いいね数はフラット(平均1.12)でミスリード、velocityが効いた。決定論2スクリプト実装・実機検証済。