aiタスク管理システム2025-01-18

NISHIO Hirokazu [Translate]

AIタスク管理システム2025-01-18
AIタスク管理システムで上手く処理されてないと検知されたもの
>Title: タスク記録メカニズムの設計
> ID: T0011
> Status: Open
> Description: チャットから出てきたタスクを確実に記録するためのメカニズムを設計する。
>  タスク追加時のチェックリストの定義
>  タスク追加の確認プロセスの設計
>  タスク記録漏れ防止の仕組みの設計
>  重複・類似タスクの検出方法の定義
>
> Title: MVIDデータセットのTTTCでの分析
> ID: T0008
> Status: Open
> Description: MVIDデータセットに対してTTTCを使用した分析を実施する。 分析結果は後続のツール開発やドキュメント作成の基礎となる。
なるほど、これはdoneの定義が不明瞭だ
「タスク記録メカニズムの設計」だけみると「できてる」となる
詳細を見ると「タスク記録漏れ防止の仕組みの設計」はやってないなとなる

「MVIDデータセットのTTTCでの分析」は具体的に何をやるのか不明瞭だ
「『分析』はdo-ableなタスクではないだろ」的な感じ

Devinに改善させようとしたが盛大に失敗した
問題の根源: ユーザは「タスクをより具体化したい」段階なのに、AIが大規模な実装方針やフェーズ設計に飛んでしまい、両者のゴールがずれている。
対処法: まずは「T0011 と T0008」などボトルネックタスクを中心に、完成定義(受け入れ基準)・必要な仕様・アウトプットの形式を具体的に書き出すだけにフォーカスする。実装プランやデプロイ手順などは後で。
期待効果: このステップを明確にすることで、ユーザの「知りたい／やりたいこと」とAIの提案が一致し、会話がスムーズに進むようになる。


2025-01-21
これ自体じゃないけどこの種の曖昧タスクに関して
>それぞれのタスクを細分化し、それぞれの進捗状況を確認するための質問を用意しました。これにより、完了している部分と未完了の部分を特定します。
これはなかなかいいな
明らかにはい、明らかにいいえ、質問の意味がわからない、の3つがある
「完了しているかしていないか」
「完了していない」&「やる必要性があると思わない」というケースはある

"Engineer's way of creating knowledge" the English version of my book is now available on [Engineer's way of creating knowledge]

(C)NISHIO Hirokazu / Converted from [Scrapbox] at 11/23/2025, 5:21:53 PM[Edit]

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