Shin DecisionOS

AIを止める・引き継ぐ・再開する運用設計。OSS修正9件merge

AIを使える人は増えました。 でも、AIを「止める・引き継ぐ・再開する」設計までできる人は、まだ多くありません。 Shinと申します。 私は約1年間、AIの性能そのものではなく、AIをどう運用すれば長く壊れず、無駄なく、次の判断へつなげられるかを研究・実装してきました。 開発しているのが Decision-OS です。 扱うのは、よくある「魔法のプロンプト」ではありません。 AIが無駄なループを繰り返す。 長い作業になると最初の目的を失う。 チャットや担当AIが変わると続きから再開できない。 終わっていないのに「完了しました」と言う。 人間が毎回AIを監視しないと事故が怖い。 私は、こうしたAIの運用構造そのものを見ます。 公開OSSでは、私が提出した修正が現在 9件、第三者のupstreamにmerge されています。対象は 8つの独立した公開リポジトリです。 つまり私は、AIについて評論するだけではなく、実際のコードを読み、原因を特定し、修正し、テストし、第三者maintainerの判断まで通しています。 特に扱っているのは、ChatGPT / Codex / Claude Code / AIエージェントの長期運用、AGENTS.md、handoff、再開性、無駄ループ、停止条件、完了判定、意思決定設計です。 Decision-OSの原点には、私が WaitTAX（迷いの税金） と呼んでいる考えがあります。 迷っている時間。 同じことを何度もAIに聞く時間。 失敗した軌道へ戻る時間。 AIが勝手に進み、人間が後から直す時間。 これらは全部、目に見えにくいコストです。 だから私は、 「もっと賢いAIを待つ」より、今あるAIから無駄を減らし、止まるべき場所で止め、前回より良い地点から次を始める ことを重視しています。 もし、 「AIをかなり使っているのに、なぜか楽にならない」 「CodexやClaude Codeを回していると作業が膨らむ」 「長期タスクになると引き継ぎが壊れる」 「自分のAI運用が本当に効率的なのか、一度外から見てほしい」 という状態なら、かなり相性がいいと思います。 まず相談だけでも構いません。 あなたの問題が、私の扱う領域なのかを最初に切り分けます。