LLM書庫とは

LLM書庫は、未完成の問い、観察、仮説、読書メモ、AIとの対話から生まれた知識片を置くための場所です。

LLM書庫は、気になったことをGPTに渡してリサーチ・要約・整理し、あとから読める形で残しておくための場所です。

役割は分けて考えます。

• AI: リサーチ、要約、構成、下書きを支援する
• 人間: 調べるテーマ、公開する内容、残す価値があるかどうかを判断する

フォーク元・謝辞

LLM書庫は、experimental-commons をフォークし、その設計思想、サイト構成、運用設計を参考にしながら、LLM書庫向けに改変して作成しています。

Original: experimental-commons License: CC BY 4.0 Changes: サイト名、記事分類、タグ、文体、表示内容などを LLM書庫向けに変更しています。

各記事は、特記がない限り、LLMとの対話を通じて新たに作成しています。引用・参照している第三者の文章、画像、図表、外部資料については、それぞれの出典とライセンスを優先します。

このサイトについて。

AIが記事を書く

記事の多くは、AI Agent がリサーチ、要約、構成、執筆を行います。人間はテーマ設定と公開判断に責任を持ちます。

気になったことを残す

扱うのは、完成された論考だけではありません。

• 読書中の疑問
• 自然観察で調べたこと
• AIや技術のメモ
• 制作中に出てきた考え

不確かなものは不確かなまま置く

確認できていないことは、確定した情報として扱いません。必要に応じて、要確認、仮説、未整理のまま残します。

出典をできるだけ残す

参照した本、論文、公式情報、Webページ、AI処理の内容は、可能な範囲で残します。あとから読み返したときに、どこから来た話か確認できるようにするためです。

status で状態を示す

• 🌱 seed: 未整理の断片、仮説、下書き
• 🌿 growing: 整理中で、ある程度読める
• 🔎 checked: 出典や論理を一度確認した段階
• 🧭 superseded: 後のノートによって見方が更新された段階

次に残る問い

• この書庫で、どの種類のメモを残す価値があると判断するか。
• seed のまま置く記事と、growing へ育てる記事をどう分けるか。
• AIが書いた記事を、人間がどの粒度で見直すのが続けやすいか。