とみー｜RE:MAKE

人と事業の
「変わるきっかけ」を設計する。

AI × NLP × 心理 × Coaching
コンフォートゾーンコンシェルジュ
元自衛官20年｜店舗経営｜RE:MAKE

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

はじめまして。
NLPウェルネスコーチのとみーです。

僕が届けたいのは、
気合いや根性で人生を変える方法ではありません。

やる気はある。
学んでもいる。
本当は変わりたい。

それでも動けないのは、
意志が弱いからではなく、
「あり方」と「行動」がズレているからかもしれません。

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

ClaudeとCodexに同じメモを同時編集させた日。

衝突は起きず、
後から書いた方が静かに勝った。

共有はファイルのコピーじゃない。
書き手の席と、合流の手続き。

RE:MAKEは、道具を増やす前に
「誰が正本を持つか」を先に決める。

#REMAKE #STORY

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

サブエージェントを増やしても、
メインの会話が汚れる日がある。

原因は数じゃない。
「何を返し、何を捨てるか」の境界がないこと。

調査は子へ。
判断と正本だけ親に残す。

NLPの仕事は、渡す荷物の名前を先に付けること。

#NLP #役割分担

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

ベンダーのメモリは、そのアプリの中で完結する。

だから「ChatGPTは知ってるのにClaudeは初対面」が起きる。
MCPで外に置いても、読むタイミングを誰が決めるかがないと戻らない。

共有層はツール機能じゃない。
いつ開くかの運用規則。

#AIメモリ #マルチAI

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

/compactは事故じゃない。
長時間セッションなら、必ず来るイベント。

圧縮の前に残すもの：
・今どのフェーズか
・何を決めたか／捨てたか
・次の一手

会話に頼る記憶は、要約で溶ける。
外に出せる状態だけが、再開できる。

#配れる型 #AI運用

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

失敗ログ：
CLAUDE.mdに「@AGENTS.md」だけ書いて安心した日。

ポインタは1行のまま、
中身はネストで膨らんでいた。

読んでいるのはファイル名じゃない。
展開後の荷物。

共有OSは、リンクの先まで監査する。

#失敗ログ #コンテキスト

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

ClaudeはChatGPTのメモリを取り込める。
逆は、まだ弱い。

「取り込んだ」と「共有できた」は違う。
コピーした瞬間から、両側は別人生を歩む。

正本はどっち？古い方はいつ殺す？
その一行が無いと、AIが増えるほど判断が割れる。

#TOMMY_AI_COMMAND_OS #AIメモリ

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

移植できる規則はAGENTS.md。
Claudeの癖はCLAUDE.md。

コピーすると、今日からドリフトする。

共有OSは、全モデルに同じ長文を配ることじゃない。
共通層とモデル固有層を、役割で分けること。

#AI運用OS #マルチAI

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

外部メモリを置いても、
「最初にそれを読め」と毎回言わないと戻らない。

一行プロンプトは記憶の代用品じゃない。
どの記憶を今開くかの索引。

NLPの仕事は、
想起を起動する問いを設計すること。

#問いの言語化 #AIメモリ

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

AGENTS.md対応が拡散しても、
中身は「無いとき読む」であって、
どれを信じてよいか、ではない。

規格が揃ったあと残るのは判断。
どの層が正で、古い指示をいつ殺すか。

配れる型は、ここを言語化すること。

#判断基準 #配れる型

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

今日の日本語圏トレンドは、
「質問に答えるAI」から
「仕事を終わらせるAI」。

でも役の住所は、まだそのアプリの中。

読む役・作る役・確認する役は、
モデル名じゃなくOSの席に固定する。

#役割分担 #NLP

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

失敗ログ：
CLAUDE.mdをpackageに5枚置いたら、
初回readまで無かったことにされた。

置いただけでは、記憶じゃない。
書く／置く／読む／捨てる。

寿命がないコンテキストは、
分割すればするほど迷子になる。

#失敗ログ #コンテキスト

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

ClaudeがAGENTS.mdを読むようになった。

でも複数フォルダを一篇に束ねてるのは、
まだ個人のラッパーだ。

公式は「無いとき読む」。
Command OSの仕事は、
何を・どの順で・どのモデルに渡すかの合成規則。

規格が揃ったあとに残るのは、
共有OSの設計。

#TOMMY_AI_COMMAND_OS #AGENTS_md

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

AIが3つあるのに、判断がバラバラになる日がある。

原因はモデルの差より、
「何を優先するか」の正本がないこと。

各AIに別々の価値観を渡すと、
会議は増えて、決断は遅くなる。

先に揃えるのはツールじゃなく、
判断OSの一行定義。

#TOMMY_AI_COMMAND_OS #AI運用

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

自衛隊で学んだのは、
個人技より「共通認識」。

現場が動くのは、
作戦・役割・報告の型が揃ってるとき。

AIチームも同じ。
すごいモデルを集めるより、
同じ地図を持たせること。

RE:MAKEは、壊してまた作る。
自分の判断OSから。

#REMAKE #STORY

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

複数AIを使う人の本音。

「毎回同じ説明がつらい」
「どれに何を話したか忘れる」
「答えは出るのに判断が残らない」

これ、個人の能力不足じゃない。
コンテキストが分断されてるだけ。

正本を一つ持って、
各AIに配る設計に変える。

#コンテキストエンジニアリング

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

失敗ログ：AIに「全部覚えて」と頼んだ日。

古い判断も、撤回した方針も、
別案件の文脈も混ざった。

記憶は増やすほど賢い、は半分ウソ。
残す・戻す・消す、がないと腐る。

AIメモリの本質は保管庫じゃなく、
鮮度管理。

#失敗ログ #AIメモリ

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

AIが下手なのは、質問が下手なときが多い。

本当は聞きたいのに、
雰囲気だけ渡して期待してる。

NLPの仕事はここ。
曖昧なモヤモヤを、
渡せる問いに変えること。

上手いプロンプトより、
上手い問い。

#NLP #問いの言語化

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

配れる型は、プロンプト集より先にこれ。

・自分の判断基準（何を良しとするか）
・役割分担（誰が何をするか）
・引き継ぎフォーマット（前提／結論／未解決）

この3つがあると、
AIが変わってもチームが壊れにくい。

型は「うまい一文」じゃなく、
運用が続く器。

#配れる型 #AIワークフロー

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

AIを増やしても、うまくいかないことがある。

原因は性能不足より、
「同じ自分」が各AIに渡ってないこと。

ChatGPT・Claude・Gemini・Grok…
それぞれ別の自分像を持ったまま動くと、
仕事は伝言ゲームになる。

必要なのはツール追加より、
価値観・記憶・判断基準の共有OS。

#TOMMY_AI_COMMAND_OS #AI運用

[とみー｜RE:MAKE @susuwatari129]

@ai_300 可視化の大事さがわかる🤗