今週はぼくの知的生産システムの大幅なリニューアルについてお話ししました。これまでNotionで行っていた様々な作業を、Cursor Rulesのシステム化を活用してCursorに完全移行してみました。
リサーチ、プロダクトマネジメント、知識管理（Zettelkasten方式）、タスク・プロジェクト管理、各種レビュー、ポッドキャスト・ニュースレター制作まで、AIがシームレスにサポートする統合環境を構築した過程を皆さんに共有します。
コンテンツクリエイター、プロダクトマネージャーなどの知能労働をしている方におすすめしたい内容です。
以下の記事を参考に、ぼくなりの工夫を加えた実例を詳しく紹介しています。
Takeaways
Cursorの導入背景
Notionなど既存ツールでAI活用を深めようとすると煩雑化するケースがある
リサーチ・執筆・プロダクト管理など多様なモードを一元化するためにCursorが有効だという仮説
Cursorのメリット
AIと作業内容のコンテキストを共有しやすい
特定ルール（Rules）を事前定義しておき、複数のモードをシームレスに切り替え可能
ルールファイル(.mdc)などで柔軟に管理できる
AIエージェント機能の活用
常に一定のルールを参照する「Always」や、「AutoAttached」「AgentRequested」「Manual」といった切り替えが可能
過剰に自動化させたくない場合は、マニュアル操作やASKモードで対応
具体的なユースケース
ToDo管理：日次・週次・月次単位のタスクを自動で振り返りや引き継ぎ
知識管理：Zettelkasten方式（Fleeting、Literature、Permanentノートなど）と組み合わせ
健康管理や習慣トラッキング：ハビット管理、食事のメモ、瞑想の習慣などもAIが支援
効率化・生産性向上
不要なツール間の移動を減らし、ルール設定によって長期的な振り返りも自動化
長いテキストや複雑なコンテキストでもAIが認識しやすいように設計するとアウトプットの質が向上できる
Transcript
00:00:00 オープニング & カーソル導入の背景
カーソル（Cursor）というAIエディターの紹介と、Notionでは物足りなくなった理由について。生成AIと仕事をどう統合するかという問題意識から始まる。
00:04:48 カーソルのルールシステムとは？
ユーザールールとプロジェクトルールの違いと役割を解説。特に「AIに期待する振る舞いを事前定義できる」ことの意義について。
00:08:19 知識管理システム（Zettelkasten）とその実装
Zettelkasten方式（Fleeting, Literature, Permanent）の活用方法、ルール化による自動整理、Notionとの違いを具体例で紹介。
00:14:56 Obsidianとの連携・ファイル構造とワークフロー
カーソルとObsidianを連携させたディレクトリ設計の詳細。日次〜年次のファイル構造、テンプレートの使い方、プロジェクト別の整理法など。
00:21:24 PMモードの実演：議事録とタスク管理
「PMモードでお願いします」とトリガーを投げることで、議事録の自動生成や、タスクの自動登録・反映が行われる実演。Notionとの差を強調。
00:29:34 リサーチャーモード & コンテンツ生成の効率化
リサーチ作業をAIがどう補助するか。ネタの抽出、テンプレートへの落とし込み、レポート生成など、コンテンツ制作フローの最適化を解説。
00:32:39 日次ToDo管理と健康・習慣トラッキング
日々の業務開始・タスク確認・瞑想記録などを自動化。食事やカロリー管理、感情の変化のトラッキングまで、ヘルスケア用途にも応用。
00:35:22 作業ログと振り返りの自動化
午前中の振り返り例、コンテキスト追加による正確なログ作成。精度の高いジャーナリングが自己理解に貢献する仕組みを説明。
00:40:48 週次レビューとKPT方式の導入
1週間の活動から、自動でKeep/Problem/Tryを抽出。自己評価・改善点・次のアクションをAIが整理して提示してくれる機能。
00:45:48 モデル選択と課金のリアル
Claude 3.5や3.7、Gemini, o3 miniなどのモデル使い分け。500回/月の制限に対する課金戦略、APIキー利用、無料ユーザーへの実践的アドバイス。
00:49:45 クロージング & ニュースレター案内
本編のまとめ。
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