HermesAgent の哲学に基づいたタスク管理 AI を構築：タスク処理を「思考停止のわんこそば」に変える

めんどくさいのでAIにかかせました。AIがわんこそばの如くタスクを細分化して口に放り込んでくる。俺は脳死で処理するロボットになっている。生きてるってなんだろう

HermesAgent思想でタスク管理AIを作ったら、タスク処理が「脳死わんこそば化」した 🔥

俺、Nous Research の HermesAgent の思想に触発されて、

Claude Code + Markdown + shell hook で

「完了するたびに賢くなるAI」を構築した。

結果、タスク処理が「脳死わんこそば化」した。

自然言語でラフに投げるだけ。

AIが察して配置、AIが完了時に知識を蓄える、AIが次にやることを流してくれる。

もう、思考停止でいい。

「考えてタスク管理する時代」が終わった。

※ 専用アプリじゃない。Claude Code 上で動く、汎用的な仕組み。

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◆ まず結論 ──「脳死わんこそば化」って何?

「わんこそば」を知ってますか?

盛岡名物、給仕がそばを次々と椀に投入して、食べ手は止められずに流される名物食事スタイル。

俺の構築した Claude Code 上のタスク管理仕組みは、これと同じ体験をタスク処理で実現した:

俺: 雑にタスクを Claude に投げる

例「案件Aの議題A詰めるタスク追加して」

↓

Claude: 過去履歴・カルテから察知 → 適切なフォルダに自動配置

例: 仕事/案件A/議題1/tasks/{id}-topic-a.md を Write

↓

Claude: 「タスク #67 を ... に追加しました [違う?]」

↓

俺: スルー or「これやる」と次を投げる

↓

Claude: 次の作業を流す

「では #67 の 議題A、自分側たたき台 A/B/C 案 を整理しますか?」

↓

俺:「やる」「OK」と返すだけ

↓

Claude: 作業実施 → 完了報告

「Epicに知識昇格、ロードマップ☐→☑、タスク締めました」

↓

[繰り返し、止まらない、考えなくていい]

↓

脳死状態で次々タスクが消化される ✨

→ これが「脳死わんこそば化したタスク処理」。

→ ADHDの脳に完璧にフィット。

実装はシンプル: Claude Code + Markdown ファイル + shell hook 2本だけ。

専用アプリは無い(将来作る予定だが、現状は Claude Code が UI)。

そしてこれを実現する核心が、もう一つのパワーワード:

【完了するたびに賢くなるAI】。

普通のタスク管理ツールは、完了したタスクをアーカイブして終わり。

そこから何も生まれない。

でも俺の構築した仕組みは違う:

タスク完了 → AI が裏で4ステップ実行:

① ロードマップに ☐→☑ をFB

② そのタスクで得た「決定」「前提」「学び」を案件ノートに自動昇格

③ Story の Acceptance Criteria を更新

④ タスクを締める

→ 個別タスクは14日でアーカイブされる

→ でも 案件ノート(_epic.md) に蓄積された知識は残り続ける

→ 次のタスクを扱うとき、AIはその知識を踏まえて動く

つまり、完了するたびにAIが賢くなる ⭐

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◆ このAIの仕組み ── 3階層の知識管理 + 自動知識昇格

◇ 仕組み1: 3階層の知識ベース

俺のAIは、3階層で知識を持ちます。

[グローバル] CLAUDE.md

↓ AIの行動原則・全プロジェクト共通ルール

[領域] {階層}/_README.md

↓ 領域固有の用語・関係者・運用ルール

[案件] {案件}/_epic.md

↓ 案件のすべて (Why/What/How/When/Status/Knowledge/Retrospective)

[タスク] {案件}/tasks/{id}-xxx.md

↑ 個別の作業ファイル

タスクを扱うとき、AIは親階層を辿って全部読む。

つまり:

・タスクを見るとき、その案件の _epic.md を読む

・_epic.md を見るとき、その領域の _README.md を読む

・_README.md を見るとき、グローバル CLAUDE.md を読む

→ 新AIセッションでも、過去の文脈を完全に引き継げる。

◇ 仕組み2: タスク完了時の「自動知識昇格」⭐

ここが核心です。

タスクファイルには「📤 エピック昇格メモ」というセクションがある。

そのタスクで得た「案件に残すべき決定・前提・学び」を、ここに書き貯めておく。

タスクを「完了」にするとき、AI が裏で:

タスク内「📤 エピック昇格メモ」を読み込み

↓

適切なEpicセクションに自動転記:

├ 仕様確定 → 「✅ 確定済み仕様」テーブルに行追加

├ 戦略・判断 → 「🧠 議題別戦略」セクション

├ 時系列の事実 → 「📅 タイムライン」テーブル

└ 業務用語 → 「📖 用語集」

↓

タスク締め (epic_promoted: true, status: completed)

これで何が起きるか:

個別タスクファイル

↓ 14日経過

↓ アーカイブへ移動(消える)

でも、_epic.md の中の「決定ログ」「確定済み仕様」は残り続ける ⭐

↓

次のタスクを扱うとき、AI はこの知識ベースを参照

↓

過去の決定を踏まえた回答ができる

↓

完了するたびに、案件ノート(=AIの知識ベース)が肥える

↓

AIが賢くなる

これが「完了 = 破棄」じゃなく「完了 = 学習」にした仕組み。

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◆ これによって生まれた幸せ

◇ 幸せ① 領域ごとに知識が積まれていく

案件A の _epic.md:

毎日、知識が積まれていく。

3ヶ月経つ頃には、その案件の取扱説明書が自動で完成してる。

新メンバーが入っても、_epic.md を渡せばそれで OK。

人間がドキュメント書く時間、消滅。

◇ 幸せ② 完了 = 知識の破棄、ではなくなった

普通のタスク管理:

タスク完了 → アーカイブ → 知識ロスト → 1ヶ月後「これどう決めたっけ?」

俺のAI:

タスク完了 → 知識を案件ノートに自動昇格 → 知識永続 → 1年後でも参照可能 ⭐

「あの時どう決めたっけ?」が3秒で答えられるようになった。

◇ 幸せ③ 完了するたびに賢くなるAIが誕生した

これがマジでヤバい。

Day 1: タスク #67 完了

AI: 「議題A は A案で確定」を _epic.md に記録

Day 5: 「議題A関係でこういう仕様変更がほしい」と俺が言う

AI: 「A案前提なら、こうなりますね」(Day1の知識を踏まえて回答)

Day 30: タスク #82 完了

AI: 「履歴テーブルに 区分カラム追加」を記録

Day 45: 別の案件でも同じパターン発生

AI: 「以前の案件Aでは 区分カラム追加で対応してました」

(Day30の知識を流用)

→ AIの知識ベースが日々肥大化

→ 同じ問題には二度ハマらない

→ 案件を渡るほど、AIが「業界の常識」を持つ ⭐

これ、Nous Research の HermesAgent の Self-improving loop と同じ思想。

俺は AI 業界の最先端と同じ場所に辿り着いた(偶然じゃないと思ってる)。

◇ 幸せ④「察する執事」が経験で育つ

Day 1: 「ボタン買う」

AI: 「何のボタン?」(未知)

俺: 「アンティーク収集の」

↓ AIのカルテに記録

Day 30: 「ボタン買う」

AI: 「アンティーク系で良い? 〇〇店?」(確信度 0.7)

俺: 「OK」

↓ 確信度 +0.1

Day 90: 「ボタン買う」

AI: [黙って〇〇店アンティークボタン前提で杯生成] (確信度 0.95)

俺: 何も言わなくても、適切な答えが出る ✨

AIが俺を理解する。

「察する執事」が経験で育つ。

◇ 幸せ⑤ 別端末・別AIセッションへの完全引き継ぎ

別の PC で、別の AI セッションを立ち上げても、AIは過去の知識を全部持ってる。

新AI: [起動] → CLAUDE.md / _README.md / _epic.md を階層的に読み込み

↓

俺: 「案件A やろうかな」

↓

新AI: 「M1要件定義の中盤、議題1で上司判断待ち。

昨日 議題Aは A案確定済み。今日の Now は Story X です。

何をしますか?」

俺: 「お前、なんで知ってんの?」

新AI: 「_epic.md 読んだ」😎

俺は何も説明してない。

でも新AIは完全に文脈を理解している。

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◆ 実体験のシーン

◇ シーン: 朝のタスク追加

俺「ボタン買うやつ追加して」

↓

AI: 過去カルテから「ボタン = アンティーク、〇〇店」を察知

↓ 趣味/ボタン収集/tasks/ にタスクファイル自動生成

↓

AI「察した: 〇〇店のアンティークボタンで良いですか?

タスク登録しました [違う]」

俺: スルー(合ってるので何もしない)

俺がやったこと: 一言投げただけ 🤯

◇ シーン: 新規案件発生

俺「UnrealEngine の UEFN で無双ゲームと 3DGS 表示やりたい!」

↓

AI: 「UnrealEngine」「UEFN」「3DGS」を察知

↓ 既存スコープに該当なし

↓ でも文脈察せる → 新スコープ自動生成

↓

AI「新スコープ作りました:

📂 趣味/UnrealEngine/UEFN無双×3DGS/

タスクも配置済み。明日朝、Epic化対話やりますか?」

俺: 何もしてない。AIが勝手にフォルダ作って配置した。

フォルダ構造はAIが勝手に作る。

最初から構造を決める必要がない。

◇ シーン: タスク完了の魔法

俺「#67 完了!」

↓

[AIが裏で4ステップ実行]

① ロードマップ更新 (□→■)

② 「📤 エピック昇格メモ」を読み → _epic.md に転記:

③ Story の AC 更新

④ タスク締め

↓

AI「#67 完了処理完了。

Epic に1行知識追加、案件ノートが太りました📚」

俺: 「ありがとう」(実際なにもしてない)

完了するたびに、AI が賢くなっている。

俺の代わりに知識を蓄えてくれている。

◇ シーン: 1ヶ月後の俺

俺「あの案件どうなってたっけ」

↓

AI: _epic.md を即読み込み → サマリ提示

↓

AI「📋 案件サマリ:

🚦 Now: Story X

🚧 Blocker: 議題1の上長判断待ち (3日前から)

📌 最近の決定:

• 6/18: 議題A は A案で確定(上司承認)
• 6/18: ポップアップは DB方式で確定
• 6/20: 履歴テーブルに 区分カラム追加で合意 📅 次の山場: 6/22 外部パートナー相談 全体進捗: 25%」

俺: 5秒で全文脈復帰 ⚡

普通なら30分かかる「思い出し作業」が5秒で終わる。

情報は全部、AIが蓄えてくれてる。

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◆ メリット連発 ── これで何が変わったか

✅ タスク処理が脳死わんこそば化 ⭐ もう考えなくていい、次々流れてくる

✅ 完了 = 知識の永続化 (普通は完了 = 知識の破棄)

✅ 完了するたびに AI が賢くなる ⭐ HermesAgent 思想の実装

✅ 領域ごとに知識ベースが育つ (案件A、案件B...それぞれに知識が積まれる)

✅ 「あの件どうなった?」が3秒で出る (案件ノートが取扱説明書化)

✅ 新AIセッションへの完全引き継ぎ (3階層を辿るだけ)

✅ 察する執事が経験で育つ (Day 1の確信度 0.3 → Day 90の確信度 0.95)

✅ 朝のタスク整理: 30分 → 3分 (AIが察してくれる)

✅ Notion / Jira のサブスク不要 (年数万円浮く)

✅ ADHD的混乱が激減 (構造が勝手に育つから整理しなくていい)

✅ 完了タスクから学ぶ AI (Nous Research の Self-improving loop と同じ思想)

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◆ 仕組みの裏側 ── どう実装した?

意外にもシンプル。

真実のソース: タスクファイル (Markdown + YAML frontmatter)

派生物: ダッシュボード (機械が自動生成)

実装:

~/.claude/bin/

├ regen-tasks-md # フォルダ階層を walk してダッシュボード生成

└ regen-epic-md # Epic 内 Stories の Tasks 一覧を自動更新

トリガー:

PostToolUse hook (Claude Code の機能)

ファイル編集時に上記スクリプトが自動実行

Notion / Airtable / Jira みたいな複雑なシステムは不要。

OS のファイルシステム + Markdown + hook = これでもう動く。

人類が30年かけて作ってきたタスク管理ツールが、

Markdown 数百行で凌駕されるという事実。

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◆ 何に基づいてるか ── 30年の集大成

これ、勘で作ったんじゃない。

タスク管理レジェンド10種類のエッセンスを統合した結果:

・Jira → Epic-Story-Task 階層 + Acceptance Criteria

・Kanban → WIP制限、Now-Next-Later

・Scrum → Definition of Done + Retrospective

・GTD (David Allen) → Capture-Clarify-Organize-Reflect-Engage

・OKR → Objective + 測れる Key Result

・Linear → Triage受信箱 (INBOX)

・Notion / Roam → Templates + Bi-directional links

・Bullet Journal → Migration (アーカイブ)

・ADR (Architecture Decision Records) → 決定ログ

・DDD (Domain Driven Design) → Bounded Context + Glossary

・HermesAgent (Nous Research) → Self-improving loop ⭐

人類30年の知見を、AIが扱える形で統合した。

「車輪の再発明」じゃない、「車輪の集大成」。

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◆ 将来 ── これを ADHD向けタスクアプリに進化させる

実は、これ俺が個人開発してる ADHD向けタスクアプリ「ワールドマイルストーン」の設計プロトタイプ。

将来:

・Rails 8.1 でアプリ化

・「察する執事」フル実装

・「ショート動画の文法」で極小タスクを配膳

・「完了するたびに賢くなるAI」を本実装

・個人向けに公開予定

今日 X で公開してる仕組みは、そのアプリの完全な設計ブループリントになってる。

完成したら、ADHD気味の人 / Notion整理で時間溶ける人 / 複数案件並行する人 に絶対刺さるはず。

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◆ おわりに ── タスク管理の新しい標準を作りたい

俺、ガチで言うけど、もう普通のタスク管理ツールに戻れない。

「タスクを管理する」じゃなく「AIに知識が積もる」。

「完了して終わり」じゃなく「完了するたびに賢くなる」。

「頭で考えて整理する」じゃなく「脳死わんこそば化したタスク処理」。

これがタスク管理の新しい標準だと思ってる。

3つのパワーワードを覚えて帰ってください:

🧠 完了するたびに賢くなるAI

🍜 脳死わんこそば化したタスク処理

🤖 HermesAgent思想のタスク管理

未来から来た仕組みです。

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設計詳細・テンプレート・実装スクリプト、全部公開予定。

反応見て、Github にあげるか、note にまとめます。

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