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AI・機械学習

Show HN: Breadcrumb、Mac上のすべてを記録 + AI用コンテキストマネージャー

Show HN: Breadcrumb, record everything on your mac + context manager for AI (innerloop.works)

46 pointsby jv222227 コメント

要約

Breadcrumbは、Mac上でのユーザーのあらゆる活動(画面、会議、AIトランスクリプトなど)を記録し、AIが検索可能な記憶に変えるローカルで暗号化されたツールです。ユーザーはAIにルールを教え込むこともでき、適切なコンテキストで適切なルールが適用されるようにします。このツールは、AI開発者自身の作業の可観測性を高め、バグの原因を追跡し、再発防止のためのルールを作成するのに役立ちます。

全文翻訳

皆さん、こんにちは、私はジャスティンです。 Breadcrumbは、Mac上でのあなたのすべての活動(画面、会議、AIトランスクリプト、あなたとAIが決定したこと)を記録し、AIが検索できる記憶に変えます。ローカルで暗号化されています。 また、AIに話しかけることでルールを教え込むこともでき、適切なルールが適切なコンテキストで表示されるようにします。Claude Code / Codex / Cursor / opencodeと連携します。 これらすべてが、30以上のMCPツールとしてAIに公開されます(定義はこちらをご覧ください)。 私は、AI開発作業で何が起こっているのかを理解したかったので、6月にこれを開始しました。その後、3ヶ月間毎日10時間集中して取り組むうちに、どんどん成長していきました。 最初は、AIと何をやっていたかを見るために、すべての画面を記録することから始めました。次に、AIがそれを検索できるようにMCPを追加しました。次にタイムトラッキング。その後、会議のトランスクリプトとタイムスタンプ付きのスクリーンショットを追加しました。 その後、データをフィードバックし始めました。最初は、プロンプトにいくつかの関連する記憶を追加するだけでした。次に、ルールとルールモジュールを追加し始めました。 次に、AIのトランスクリプトとAIが行った他のすべてのこと(サブエージェント、ツールなど)を記録し始めました。AIが何をして、なぜそうしたのかを後で見返せるように、完全な記録を求めていました。 AIが持つデータが多いほど、より有用になることがわかりました。一例です。昼間の仕事のチームとのZoom通話を終え、次のように言いました。 「今あった会議をレビューして、議論されたすべてのバグを見つけ、スクリーンショット付きでJIRAチケットを作成して。」 それはトランスクリプトを読みました。言及されたすべてのバグを見つけ、画面タイムラインからスクリーンショットを取得し、ローカルサーバーを起動し、各バグを診断し、コードをレビューし、診断と可能性のある修正を含む14件のチケットをJIRAに作成し、証拠として12枚のスクリーンショットを添付し、同僚に送信するための素敵なSlackメッセージを作成しました。 私はそのためのワークフローを構築したことはありませんでした。Claudeは会議の記録、Breadcrumbツール、そして私が蓄積したルールを持っていました。それは基本的にステップを自分で連鎖させました。 このシステムで私が最も気に入っているのは、AI開発者としての自分の作業の可観測性です。バグの原因となった最初の発言(またはAIの最初の行動)まで、バグをすべて追跡できます。その後、再発しないようにルールを追加できます。 とにかく、私の作業システムは、Claude Desktop + Breadcrumb + Markdownです。それ以外は何も必要ないと感じています。 これは個人向けのローカルソフトウェアです。トランスクリプトと話者分離のためのローカルモデルを使用します。データはSQLCipherとパスフレーズで暗号化されます。任意のアプリ、ウェブサイト、単語、フレーズを除外できます。 Breadcrumb自体は、1日に1回のアップデートチェックのためのネットワークコールを1回行うだけです。(ただし、もちろんAIがそれを使用することになり、それはあなたが使用するものに応じてローカルまたはクラウドになります)。 平均してコアの12%程度でスムーズに動作します(MシリーズMacには8コア以上あります)。OCRテキストのみを保存するか、スクリーンショットを保存するように設定できます。OCRテキストのみの場合、1日あたり約12MBです(多くのテレメトリ、インデックス作成など)。会議でスクリーンショットを記録する場合、1時間あたり約120MB(2秒に1枚)です。すべてを記録する場合は、1日あたり約160MBと重くなります。Gemma 3 4B(2.5 GB)を使用して、ollamaでローカル分類/命名を行います。 完全に無料です。アカウントは不要で、ダウンロードしてすぐに使用できます。E2EEクラウド同期とチーム同期で収益化する予定です。オープンベータ版です。開発者は一人です。16GB以上のMシリーズMacが必要です。 お読みいただきありがとうございます! https://innerloop.works/breadcrumb (ホームページ) https://innerloop.works/breadcrumb/download (直接ダウンロード) https://innerloop.works/breadcrumb/mcp (mcp定義)