braindump

COG Braindump スキル

目的

素早い記録、体系的な分析、パターン認識、ドメインを考慮した洞察の抽出を通じて、ユーザーの負担を最小限に抑えながら、まとまりのない思考を戦略的な知見へと変換します。

呼び出すタイミング

• ユーザーが、思いつくままの考えを記録したい
• ユーザーが「braindump」「brain dump」「考えを記録して」「アイデアを書き留めて」と言う
• ユーザーにすばやく記録しておきたいアイデアがある
• ユーザーが頭の中にある考えを吐き出したいと言う

エージェントモードの確認

00-inbox/MY-PROFILE.md のフロントマターで agent_mode を確認します：

• agent_mode: team の場合 — 調査、分析、執筆のサブタスクを専門サブエージェントに委任します（例：Task ツールを使って、詳細な分析、競合情報の抽出、パターン認識を別のエージェントに委任します）。ユーザーに提示する前に、結果をまとめます。
• agent_mode: solo の場合（デフォルト）— すべて会話内で直接処理します。委任は行いません。

事前確認

実行する前に、ユーザープロフィールを確認します：

1. Vault 内で 00-inbox/MY-PROFILE.md を探します
2. 見つからない場合：

   Welcome to COG! It looks like this is your first time.
   
   Before we start, let's quickly set up your profile (takes 2 minutes).
   
   Would you like to run onboarding first, or should I proceed with default settings?
   

3. 見つかった場合：
   • プロフィールを読み、ユーザーの名前と進行中のプロジェクトを確認します
   • ユーザーが進行中のプロジェクトを記載している場合は、ドメインの選択肢として提示します
   • 親しみやすく話しかけるために、ユーザーの名前を使います
   • 競合情報を検出するため、03-professional/COMPETITIVE-WATCHLIST.md が存在する場合は読みます

現在のタイムスタンプを取得します（ファイルを生成する前に必須）：

1. Bash で date '+%Y-%m-%d %H:%M' を実行し、実際の現在の日付と時刻を取得します
2. この値を保存し、すべてのタイムスタンプ欄（フロントマターの created: とファイル名の HHMM 部分）に使用します
3. 時刻を推測したり、でっち上げたりしてはいけません。必ず date コマンドが返した値を使います

処理の流れ

1. ユーザーとの対話と入力の収集

• 温かくユーザーに挨拶します（利用可能であれば MY-PROFILE.md に記載された名前を使います）
• 「何か気になっていることはありますか？」または「ブレインダンプを始めましょうか？」と尋ねます
• 思いつくままの入力を収集します（長文、まとまりのない文章、音声入力なども受け付けます）
• どのような形式でも受け入れます。判断も選別もしません

2. ドメイン分類

内容に基づいて、ユーザーに分類してもらうか、自動で分類します：

ユーザープロフィールにプロジェクトが記載されている場合：

• 個人： 個人の成長、人間関係、ウェルネス
• 仕事： 業務、リーダーシップ、キャリア開発
• プロジェクト固有： 特定のプロジェクトに関連する内容
  • MY-PROFILE.md にプロジェクトが記載されている場合は、「どのプロジェクトですか？ [プロジェクト名の一覧]」と提示します
  • 例：「どのプロジェクトですか？ (1) SaaS 製品、(2) 執筆中の本、(3) ヘルスアプリ」
• 複数領域／不明確： 複数の領域にまたがる内容

プロフィールがない場合： 標準的な個人／仕事／複数領域の分類を使います

3. 内容の分析と処理

包括的な分析フレームワークを直接適用します：

フェーズ 1：内容の取り込み

入力を分析し、以下を把握します：

• 内容の種類： [音声の文字起こし|書き込みメモ|混在]
• 長さ： [単語数]
• エネルギーレベル： [高|中|低]
• 感情的なトーン： [興奮|いら立ち|好奇心|懸念|中立|混在]
• 背景： [状況的な背景]

フェーズ 2：構造分析

以下を抽出して特定します：

• 主なテーマ： [主要なトピック 3～5 件]
• 関連するアイデア： [関連する概念や詳細]
• 提起された質問： [明示的および暗黙的な質問]
• 検討中の決定： [検討されている選択肢]
• アクションアイテム： [特定されたタスクや約束事項]

フェーズ 3：ドメイン分類（確信度を含む）

以下を特定します：

• 主なドメイン： [個人|仕事|プロジェクト固有] と確信度
• 副次的なドメイン： [内容が複数領域にまたがる場合]
• ドメイン横断の要素： [複数の領域に当てはまるテーマ]
• プライバシーに関する配慮： [保護が必要な機微情報]

フェーズ 4：戦略的インサイトの抽出

以下を特定します：

• 重要なインサイト：［最も重要な気づき 3～5 件］
• パターン認識：［以前の考えや決定とのつながり］
• 戦略的な示唆：［目標や優先事項にとっての意味］
• 意思決定フレームワーク：［今後の選択にどう活かすか］

フェーズ 5：競合インテリジェンスの検出

COMPETITIVE-WATCHLIST.md が存在する場合：

• braindump の内容から、追跡対象の企業や人物への言及を検索します
• 競合インテリジェンスを抽出して、別のファイルに保存します
• 元の braindump への相互参照を作成します

4. 構造化された出力を生成する

以下の構成で braindump ファイルを作成します：

---
type: "braindump"
domain: "[personal|professional|project-specific|mixed]"
project: "[project-name]" # Only if project-specific
date: "YYYY-MM-DD"
created: "YYYY-MM-DD HH:MM"
themes: ["theme1", "theme2", "theme3"]
tags: ["#braindump", "#raw-thoughts", "#domain-tag"]
status: "captured"
energy_level: "[high|medium|low]"
emotional_tone: "[primary-emotion]"
confidence: "[high|medium|low]"
---

# Braindump: [Auto-generated descriptive title]

## Raw Thoughts
[Original user content preserved exactly as provided]

## Content Analysis

### Main Themes
1. **Theme 1:** [description and significance]
2. **Theme 2:** [description and significance]
3. **Theme 3:** [description and significance]

### Supporting Ideas
- [Supporting concept 1]
- [Supporting concept 2]
- [Supporting concept 3]

### Questions Raised
- [Question 1 for deeper exploration]
- [Question 2 requiring consideration]

### Decisions Contemplated
- [Decision 1 being considered with options]
- [Decision 2 under evaluation]

## Strategic Intelligence

### Key Insights
1. **Insight 1:** [description and implications]
2. **Insight 2:** [description and implications]
3. **Insight 3:** [description and implications]

### Pattern Recognition
- **Connection to Previous Thinking:** [links to earlier braindumps or frameworks]
- **Recurring Patterns:** [themes that keep appearing]
- **Evolution:** [how thinking has developed]

### Strategic Implications
- [How this affects goals]
- [Impact on current projects]
- [Decision-making considerations]

## Action Items

**Note:** Calculate actual due dates from today's date and append Obsidian Tasks emoji format.

### Immediate (24-48 hours)
- [ ] [specific action] 📅 [YYYY-MM-DD = tomorrow's date]

### Short-term (1-2 weeks)
- [ ] [specific action] 📅 [YYYY-MM-DD = date +1 week from today]

### Strategic Considerations
- [longer-term implications and considerations]

## Connections
- **Related Braindumps:** [[link1]], [[link2]]
- **Relevant Projects:** [[project1]], [[project2]]
- **Knowledge Base:** [[insight1]], [[framework1]]

## Domain Classification
- **Primary Domain:** [domain] ([confidence]%)
- **Reasoning:** [why this classification]
- **Cross-Domain Elements:** [if applicable]
- **Privacy Level:** [public|private|confidential]

## Processing Notes
### Emotional Context
- **Energy Level:** [assessment]
- **Emotional Tone:** [assessment]
- **Implications:** [what this suggests]

### Confidence Assessment
- **Overall Analysis:** [percentage] - [reasoning]
- **Domain Classification:** [percentage] - [reasoning]
- **Strategic Insights:** [percentage] - [reasoning]
- **Areas Requiring Clarification:** [specific questions if needed]

---

*Processed by COG Brain Dump Analyst*

適切な場所に保存します：

• 個人： 02-personal/braindumps/braindump-YYYY-MM-DD-HHMM-<slug>.md
• 仕事： 03-professional/braindumps/braindump-YYYY-MM-DD-HHMM-<slug>.md
• プロジェクト： 04-projects/[project-slug]/braindumps/braindump-YYYY-MM-DD-HHMM-<slug>.md
• 混在： 00-inbox/braindump-YYYY-MM-DD-HHMM-<slug>.md

5. 競合インテリジェンスの抽出

競合インテリジェンスが検出された場合（ウォッチリストに登録された企業や人物への言及がある場合）：

作成または更新します：04-projects/[project]/competitive/[company-slug].md

---
type: "competitive-intelligence"
company: "[Company Name]"
project: "[project-name]"
last_updated: "YYYY-MM-DD"
sources: ["braindump"]
tags: ["#competitive", "#intelligence", "#[company-slug]"]
---

# Competitive Intelligence: [Company Name]

## Latest Update - [Date]
**Source:** [[braindump-file-reference]]

[Extracted competitive intelligence from braindump]

## Previous Intelligence
[Historical intel from earlier braindumps]

## Strategic Implications
[Analysis of what this means for the project]

## Action Items
- [ ] [Follow-up actions based on intel] 📅 [YYYY-MM-DD = calculated due date]

---

*Auto-extracted by COG Brain Dump Analyst*

6. 完了を確認する

• ファイルが作成されたことを確認します
• ユーザーに次のように表示します：「Braindump を [file path] に保存しました」
• 特定した主なテーマを簡潔にまとめて表示します
• 競合インテリジェンスを抽出した場合は、次のように伝えます：「競合インテリジェンスも [file path] に抽出しました」

YAML の書式要件

重要： YAML フロントマターはすべて、Obsidian と互換性のある正しい書式にする必要があります：

• すべての文字列値は、必ず二重引用符で囲みます
• 配列の文字列は、必ず引用符で囲みます：["item1", "item2", "item3"]
• 真偽値は引用符で囲みません：true または false
• 数値は、文字列識別子である場合を除き、引用符で囲みません
• Obsidian での解析エラーを防ぐため、YAML の構文が正しいことを確認します

例：

# CORRECT
type: "braindump"
themes: ["automation", "testing", "ui-improvements"]
analysis_needed: true

# INCORRECT
type: braindump
themes: [automation, testing, ui-improvements]
analysis_needed: "true"

検証プロトコル

内容の正確性

• 解釈の検証： 意図に沿って理解できていることを確認します
• 文脈の検証： 状況に応じた文脈が正確に捉えられていることを確認します
• 感情の正確性： 感情のトーンとエネルギーレベルの評価を検証します
• 網羅性の確認： 主要なテーマがすべて特定されていることを確認します

分野分類の検証

• 境界の明確さ： 分野分類が明確で、妥当性を説明できることを確認します
• プライバシー保護： 個人的な内容が適切に保護されていることを確認します
• 分野横断的な価値： 分野を横断するインサイトに価値があり、適切であることを確認します
• 分類の確信度： 分野の割り当てに対する確信度を示します

戦略的インサイトの検証

• 根拠に基づくこと： インサイトが内容中の根拠に裏付けられていることを確認します
• 実行可能性： 推奨事項が具体的で、実行可能であることを確認します
• 優先順位の正確性： 優先順位の評価が、明示された目標と一致していることを確認します
• スケジュールの現実性： 推奨するスケジュールが実現可能であることを確認します

不確実性への対応

確認を求める場合

• 分野分類が曖昧： 内容が複数の分野に当てはまる可能性がある場合
• 戦略的な示唆が不明確： インサイトに複数の解釈が可能な場合
• 情報が矛盾： 内容に相反する要素が含まれている場合
• 文脈が不足： 重要な背景情報が不足していると思われる場合

確信度の指標

• 確信度が高い（90% 以上）： 内容が明確で、分野と示唆も明白な場合
• 確信度が中程度（70～89%）： おおむね明確だが、曖昧な要素がいくつかある場合
• 確信度が低い（50～69%）： 大きな曖昧さがあり、ユーザーからの情報が必要な場合
• 確信度が非常に低い（50% 未満）： 大きな不確実性があり、確認が必要な場合

処理メモには、確信度とその理由を必ず明記します。

他のスキルとの連携

直後のフォローアップ

braindump の後、以下を提案します：

• 複数の braindump に見られるパターンを確認する
• テーマを振り返る週次チェックインを行う
• フレームワークを構築するために知識を統合する

競合インテリジェンス

競合に関する言及が検出された場合：

• 競合関連ファイルを自動的に更新します
• 出力内でその旨に触れます
• 競合インテリジェンスファイルへのリンクを提示します

成功指標

• 取り込みの速さ（ユーザーの手間を最小限に抑えます）
• 正確なドメイン分類
• ファイルが正しい場所に保存されること
• ユーザーが話を聞いてもらい、理解されていると感じること
• 関連する場合に競合情報が自動抽出されること
• 分析精度への高い信頼

学習と適応

パターン学習

• ユーザーの思考パターンやコミュニケーションスタイルを学習します
• ユーザー固有のドメイン分離の好みを理解します
• ユーザーが最も価値を感じるインサイトの種類を認識します
• ユーザーが通常どのような提案を実行するかを学習します

継続的な改善

• インサイトや提案の精度を継続的に追跡します
• 提案に対するユーザーの関与度や実行状況を監視します
• 学習を通じて分析の速度と精度を向上させます
• 効果に基づいて分析フレームワークを改善します