AIエージェントに仕事を任せていると、こんなことが起きていませんか。 ・前のセッションで決めた方針を、次のセッションでは忘れている ・同じ失敗を、月をまたいで何度も繰り返す ・「なぜそうしたか」が会話の中に埋もれて、あとから誰も辿れない ・プロジェクトやマシンが変わると、学びがゼロに戻る Kernel Method は、こうした「学び」をMarkdownファイルだけで貯めて、 定期的に整理し、次の作業で読み返せるようにする運用法です。 複数のAIエージェントを数か月間、並行して動かし続けた現場で実際に使われている型を、 そのまま持ち出せる形に整えました。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ プログラムは入っていません ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本商品は「文書とテンプレート」だけです。インストールも設定もありません。 記憶の整理は、手順書をエージェント(または自分)が読んで手で行います。 だからこそ、 ・どのAIエージェントでも使えます(Markdownが読めれば何でも) ・環境構築でつまずきません ・中身が全部読めるので、自分の運用に合わせて書き換えられます 「まず仕組みより型から入りたい」「自動化の前に、何を貯めるべきかを知りたい」という方向けです。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 同梱内容(全28ファイル / ZIP 約38KB・展開後 約66KB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【解説 4点】 ・CONCEPTS.md ── 6つの原則と「なぜそうするのか」 　　受動運用 / 秘密を書かない / 3回ルール / 矛盾は人に聞く / 　　失敗を「記憶した」扱いにしない / 実ファイルを置かない 　　それぞれ、守らなかったときに実際に何が壊れたかの例つき ・MANUAL_DREAM.md ── 記憶を整理する4段階の手順 　　採掘 → 統合 → 重複排除 → 剪定と索引化。チェックリスト、 　　エージェントへの依頼文の例、よくある失敗と対処の一覧つき ・RAW_LOG_FORMAT.md ── 記録1件の書き方 　　ヘッダ書式、5種類の記録(決定 / 方針 / バグ根本原因 / 観測 / メモ)の 　　使い分け、良い本文の例、書いてはいけないもの ・WORKFLOW.md ── 指示書 → 作業 → 報告書 → 1行通知の回し方 　　手順ではなく「ゴール・完成条件・任せる範囲」で頼む型 【実例 10点】 ・examples/ ── 記録4件を書いて「1回整理した直後」の状態がそのまま入っています 　　before/ に整理前の記録4件(決定1・バグの根本原因1・観測2) 　　after/ に整理後の departments / patterns / dream_log / MEMORY(＋観測回数の記録ファイル) 　　観測がまだ2回なので「3回ルールでパターンに昇格していない」様子まで見られます 　　空のテンプレートだけでは分からない「続けるとどうなるか」が、買ってすぐ確認できます 【テンプレート 12点】 ・記憶の置き場フォルダ一式(そのままコピーして使えます) 　　MEMORY.md(索引)/ departments/(学び)/ patterns/(3回確認された傾向)/ 　　dream_log/(整理の記録・人の判断待ち・古い記述の保管)/ 　　raw_logs/(整理前の下書き・処理済み・処理できないものの隔離) ・CLAUDE_snippet.md ── エージェントの設定ファイルに貼る節 ・指示書テンプレート / 報告書テンプレート 【その他 2点】 ・README.md(同梱物の索引・10分で始める手順) ・LICENSE.md(利用規約) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ AIエージェント内蔵の記憶機能との違い(正直に) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 最近のAIエージェントには、会話から自動でメモを取る機能が入りつつあります。 それで足りるなら、本商品は必要ありません。ここは正直に書きます。 本商品が向くのは、内蔵機能では届かない次の場面です。 1. 複数のエージェント・プロジェクトで、同じ学びを使い回したい 　　内蔵の記憶は、そのツール・その環境の中に閉じがちです。 　　Kernel は「ただのフォルダ」なので、どのエージェントからも読み書きできます。 2. 別のマシンや、別の人からも同じ記憶を見たい 　　同期フォルダ(クラウドドライブ等)に置けば、それだけで共有できます。 3. 「何を記憶するか」のルールを、仕組みとして守らせたい 　　1回の成功を法則にしない(3回ルール)、食い違いは勝手に決めない、 　　書き込みに失敗したら「記憶した」ことにしない ── 　　こうした線引きを、運用の型として明文化してあります。 4. 記憶の中身を、自分の目で確認・修正したい 　　全部Markdownです。何が記憶されているか読めますし、間違いは直せますし、 　　バージョン管理もできます。ブラックボックスになりません。 逆に、単発の作業しか頼まない方、記憶が読める必要がない方には向きません。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ こんな方におすすめ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・AIエージェントに、継続的な仕事(開発・運用・執筆)を任せている ・「前に決めたはず」をエージェントが忘れて困ったことがある ・複数のプロジェクトやマシンで、同じ学びを使い回したい ・記憶の中身を自分で確認できる状態にしておきたい ・自動化の前に、まず「何を・どう貯めるか」の型がほしい ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 使いはじめまで、およそ10分 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 記憶の置き場フォルダと docs/ を、エージェントから見える場所へコピー 2. 設定ファイルに貼る節をコピーして、パスを自分の環境に書き換え 3. CONCEPTS.md を読む(15分) 4. examples/ を眺めて、記録の粒度と整理後の姿を掴む(5分) 5. 次の作業から、終わったら記録を1件書く 6. 4〜5件たまったら、手順書のとおりに整理する ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 上位版 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 同じ考え方を自動化した上位版を公開しています。本商品の内容はそのまま上位版にも含まれます。 ・Kernel Core(¥3,980) 　　記録の書き込みと整理をスクリプトで自動化。追加ライブラリ不要 　　https://kaihatsu.booth.pm/items/8892848 ・Kernel Complete(¥9,800) 　　Core に日次メンテナンス・古い記録の整理・通知・定期実行の登録例・運用手順書を追加 　　https://kaihatsu.booth.pm/items/8892921 まず本商品の手作業運用で「記憶が貯まって効く」感覚を掴んでから、 自動化へ進む順をおすすめします。 ※本商品を買ってから上位版を買っても、内容は無駄になりません 　(記憶の置き場はそのまま引き継げる設計にしてあります)。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 利用規約(購入前にご確認ください) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【できること】 ・購入者本人の利用(個人・法人・商用・非商用を問わず) ・自由な改変(自分の環境・用語に合わせた書き換え) ・本商品の運用法を使った業務、その成果物の販売・公開 ・テンプレートから貯めたあなたの記録は、あなたのものです 【できないこと】 ・本商品のファイル(改変版を含む)を他人へ渡すこと 　　再配布・転売・譲渡・公開・生成AIの学習用データセットとしての提供を含みます ・本商品の文章の大部分の転載(短い引用＋出典明記は可) ・本商品を主な内容とする商品・教材の販売 ※本商品は「AIエージェントに読ませて使う」商品です。 　購入者ご自身のAIエージェントに読み込ませて使うことは通常の利用に含まれ、上の禁止には当たりません。 【チームで使う場合】 1ライセンス＝1人です。ファイルを共有する人数分をご購入ください。 (購入者が自分の環境に作った運用を、同僚が使うこと自体は制限しません) 全文は同梱の LICENSE.md に入っています。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆ 注意事項 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・本商品はプログラムを含みません。文書(Markdown)とテンプレートのみです ・本商品は、特定の企業・製品の公式なものではなく、それらを再現・代替するものでもありません。 　説明文中の製品名は、使える環境の例として挙げているものです ・AIエージェント側の仕様は提供元の都合で変わることがあります。 　その結果、本商品の記述が実態と合わなくなる場合があります ・本商品は現状のまま提供されます。記憶ファイルの消失・破損については責任を負いかねます。 　大切なデータは必ずバックアップを取ってください ・デジタルデータの性質上、購入後の返金には原則として応じられません ・「数か月間の並行運用で使われている型」という記述は、開発元の実運用に基づくものです。 　第三者による効果測定は行っていません ・本商品は運用法の解説であり、法律・セキュリティ上の助言ではありません ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 版: v2.1(2026-09) 形式: ZIP(テキスト28点〔Markdown 27点・JSON 1点〕・ZIP 約38KB / 展開後 約66KB) 必要なもの: テキストエディタ。Markdownが読めるAIエージェントがあると効果的です