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My productivity app is a never-ending .txt file (2020)

2025/12/12 4:30

My productivity app is a never-ending .txt file (2020)

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元のHacker News記事へ ↗
要約▶

Japanese Translation:

（以下に翻訳を記載します）

Summary

著者は、単一のプレーンテキストファイルが何年にもわたって耐久性があり、すべてを網羅した生産性システムとして機能できる方法を説明しています。彼は、予定されたアイテム（時間指定かどうかに関係なく）ごとにオンラインカレンダーを使用し、翌日のカレンダーエントリを毎晩ファイルにコピーします。日次のTo‑Doリストには、スケジュール済みタスク、用事、および作業項目が含まれます。未完了のアイテムは再スケジューリングされるか、後日の日付に分割されます。完了した各タスクは同じファイルに記録され、したがって「何をやったか」の時系列ログとして機能します。

#idea、#annual、#nextui（およびその他）のタグはエントリの検索性を保ちます。3,000件以上の「meet with」エントリがあります。メールワークフローは色付きフラグで管理されます—Redが高優先度、OrangeとYellowがフォローアップです。Orange/Yellowメールの毎日レビューにより次のステップを決定し、必要に応じてRedへエスカレーションします。このルーチンには、前夜のリストの確認、予定されたタスクの実行、フローティングタスクとフラグ付きメールで自由時間を処理、その後メールレビューと翌日のカレンダーアイテムの追加が含まれます。

14年以上（システムは9年前に作成）にわたり、教授活動、会議、およびアイデアの51,690行の手書き文字列が蓄積され、UltraEditを通じてリモートデスクトップで複数デバイス間で維持されています。著者は読者にシステムを試すか、改善点を共有するよう招待しています。一つの軽量ファイルとオンラインカレンダーにすべてを保持することで、ワークフローは精神的負担を減らし、タスク可視化を向上させ、完全な監査トレイルを提供します—個人生産性、学術スケジューリング、および低摩擦の記録管理に有用です。

本文

14年以上にわたる「やること」をテキストで記録

Jeff Huang 著、2022‑03‑21 更新

大学を始めたときの最大の転換点は、「整理できるようになる」ことでした。頭の中だけでは全てを覚えられなくなり、常に物事を追跡しているうちに、現在やっているタスクから気が散ってしまいました。

いろいろな To‑Do リスト・タスクトラッカー・生産性アプリを試しましたが、リストが長くなるばかりで、過去の会議メモ、カレンダー予定、アイデア一覧、研究ノートなどが別々のシステムに散らばっていたため、やる気を失いました。
諦めた後、すべてを1つのテキストファイルで追跡し始め、14年間メインの生産性システムとして使い続けています。今では仕事に不可欠で、責任範囲が増えてもスケールしています。

前提：カレンダー

私が使用する唯一の外部ツールはオンラインカレンダーです。固定時間のタスクだけでなく、例えば「ワークショップでコーヒーテーブルを作る」「新しい博士課程学生を募集する方法を考える」などもすべてこのカレンダーに入れます。思いつくときに日付を設定しておけば、将来の計画やスケジュールが一元化され、別途リストを管理する必要がありません。

毎日のリスト作成

寝る前の毎晩、翌日のカレンダーからすべての項目を取り出し、テキストファイルの末尾に「日次 To‑Do リスト」として追加します。これで起きたときに何をするかが一目で分かります。

  • スケジュールされたタスク（例：午後2時にマドンナとの会議）、用事（書類への署名、図書の返却）や仕事項目（論文レビュー、プレゼン準備）が含まれます。
  • 1日の作業量が適切かどうかを判断できます。
  • 明日したくないタスクは後の日にカレンダーへ戻します。
    タスクが大きすぎる場合は「明日」用の部分だけを分割し、残りは別の日に設定します。

例（名前は伏せ）:

2021-11-31
11 am – Head TAs とミーティング
   • ポートフォリオレビュー担当者の招待状進捗はいかが？
11:30 am – 学生 Enya (研究興味あり) との面談
12 pm – HCI グループミーティング
   • ラボスナック投票
   • CHI 外部レビュアーへのリマインダー送信
   • Sketchy ドラフトを読む
3:15 pm – Umbrella Corp と業界パートナーシップ担当者との電話会議参加
3:45 pm – Oprah とのアドバイジングミーティング
4 pm – Rihanna の講演 (368 CIT)
5 pm – Beyoncé #phdadvisee と1対1ミーティング
6 pm – Madonna とのファカルティインタビューディナー

記録としての役割

日次リストは「完了ログ」としても機能します。すべてのリストを日付で区切った1つのテキストファイルに保管し、いつ何をしたかの記録としています。

現在のファイルは9年前（現在の職務開始時）に作成しました。研究ノートや議事録としても使用しており、51,690行の手書きメモがすべてのタスク・会議・アイデアを記録しています。

例：終日ログ

2021-11-31
11 am – Head TAs とミーティング
   • ポートフォリオレビュー担当者の招待状進捗はいかが？ A: 7/29に返信あり
   • 木曜ラボ用に3名のTAが必要
   • 課題配布資料を月曜までに再設計、木曜に発送予定
11:30 am – 学生 Enya (研究興味あり) との面談
   • 経験不足のため来年応募を提案
...
6 pm – Madonna とのファカルティインタビューディナー（Gracie's）
   • コンピュータビジョンとの関連性について質問
   • 視覚＋音声の無監督比較が興味深い、未経験データに対する思考も◎。大学生とも協働可能？好きは自転車。コンピュビジョン+グラフィックスを教える。
   • #HIRE 投票
#note 来春 Monsters University を訪問かも、Bono は関連業務に従事

ショートカットと機能

  • 一貫した書式で検索しやすくしています。
    • 例：
      meet with
      を検索すると3,000件以上の予定会議が表示されます。
  • タグ: 
    • #idea
      – 後で再検討する新しいアイデア
    • #annual
      – 次年度報告書用項目
    • #nextui
      – 次回 UI コースに追加
  • 完了したタスクと未完了のタスクの間に空行を入れます。
    タスクが終わったらその空行を移動し、残りはカレンダーへ戻すことも可能です。
  • テキストエディタ（UltraEdit など）でタグ付き行を集計・リスト化できます。

メール管理

メールにはフラグを付けます：

  • 赤 – 即時対応が必要
  • オレンジ – 思考または委任が必要
  • 黄 – 送信済みで返信待ち

終日終了時にオレンジ/黄色のフラグを確認し、フォローアップが必要か赤に昇格させるか判断します。

日課

  1. 前夜の日次 To‑Do リストを確認し、本日の予定を把握。
  2. その日のスケジュールタスクを実行。
  3. 未割り当て時間はフローティングタスクや赤フラグメールに充てる。
  4. 終了時：オレンジ/黄色メールの簡易レビュー、翌日カレンダー項目をテキストファイル末尾へ追加。

利点

  • 起床直後に即座に明確なイメージが得られる。
  • 将来のタスクを頭に入れずとも済む。
  • 過去の行動や日次生産性を簡単に振り返ることができる。
  • 「To‑Do リスト」が後ろへと延びる問題がない。
  • Remote Desktop 経由でどこからでもアクセス可能。

作業負荷管理

夜間の計画によって翌日の作業量を完全にコントロールできます。圧倒されそうな時は：

  1. メールフラグを積極的に解除。
  2. 興味が薄れたカレンダー項目を削除。
  3. 将来の課題数を減らす。

これにより、質問や興味深い研究アイデアを逃してしまうかもしれませんが、作業負荷は管理可能な範囲に留めることができます。

以上です。
このシステムを試した方や改善案がある方からのご意見をぜひお待ちしています！

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2025/12/12 3:04

GPT-5.2

## Japanese Translation: **OpenAIのGPT‑5.2リリース** OpenAIは、プロフェッショナルな知識作業を対象とした3つのバリアント（Instant、Thinking、Pro）を含む新しいモデルシリーズGPT‑5.2を公開しています。 **パフォーマンスハイライト** *スピード & コスト*: GPT‑5.2 Thinkingは、歴史的指標に基づくと、人間専門家のコストの1％未満で、出力速度が11倍以上速いです。 *精度*: GDPval（44職種）では、Thinkingが新しい最先端70.9 %を達成し、業界プロフェッショナルを70.9 %のタスクで上回ります。また、SWE‑Bench Proで55.6 %、SWE‑Bench Verifiedで80 %を達成し、幻覚（hallucinations）を約30 %削減します。 *長文コンテキスト & ビジョン*: モデルはOpenAI MRCRv2（≈100 %精度、256kトークン）で新たな最先端を設定し、チャート推論とソフトウェアインターフェース理解のエラー率を半減します。 *ツール使用*: GPT‑5.2 ThinkingはTau2‑bench Telecomで98.7 %を達成し、遅延感受性ワークフローにおいてGPT‑5.1を上回ります。 *科学ベンチマーク*: ProはGPQA Diamondで93.2 %、FrontierMath（Tier 1–3）で40.3 %成功率、ARC‑AGI‑1で>90 %を達成し、ThinkingはARC‑AGI‑2で54.2 %を記録します。 **ユーザーへの影響** 平均的なChatGPT Enterpriseユーザーは毎日40–60分の節約を報告しており、重度利用者は週に10時間以上削減しています。この効率向上により、特定タスクの人件費が99 %超で削減される可能性があります。 **インプリケーション** GPT‑5.2の広範な機能（スプレッドシート、プレゼンテーション、コード、画像認識、長文コンテキスト推論、ツール使用、複雑な多段階プロジェクト）は、金融・ソフトウェア工学・科学研究などのプロフェッショナルドメインでAI採用を加速させる位置づけです。

2025/12/12 5:46

Denial of service and source code exposure in React Server Components

## Japanese Translation: React は Server Components 機能における 2 つの重大なセキュリティ脆弱性（CVE‑2025‑55184（Denial of Service、CVSS 7.5）と CVE‑2025‑55183（Source Code Exposure、CVSS 5.3））に対するパッチをリリースしました。いずれの脆弱性も Remote Code Execution を可能にしないため、既存の React2Shell パッチは有効なままです。 バグは `react-server-dom-webpack`、`react-server-dom-parcel`、および `react-server-dom-turbopack` のそれぞれ 19.0.0/1、19.1.0‑1.2、および 19.2.0‑1 バージョンに影響します。修正リリースは 19.0.2、19.1.3、そして 19.2.2 です；これらのいずれかを直ちにインストールしてください。 対象となる React フレームワーク/バンドラーには Next.js、react‑router、waku、@parcel/rsc、@vite/rsc-plugin、および rwsdk が含まれます。アプリケーションが Server Components またはそれをサポートするバンドラー／プラグインを使用していない場合、影響はありません。 DoS 脆弱性は、特定の HTTP リクエストを逆直列化すると無限ループに陥り、ソースコード脆弱性は任意の Server Function の文字列表現（stringified body）を返し、ハードコーディングされた秘密情報が漏洩する恐れがあります。 React Native を monorepo で使用している場合、影響を受ける `react-server-dom-*` パッケージだけを更新すれば十分です；core の `react/react-dom` バージョンは変更不要です。 ホスティングプロバイダーは一時的な緩和策を適用していますが、サーバー停止や秘密情報の偶発的漏洩を防ぐために開発者は依存関係を直ちに更新する必要があります。 --- *上記の要約をそのまま保持したい場合は、元のまとめを繰り返してください。

2025/12/12 3:17

Rivian Unveils Custom Silicon, R2 Lidar Roadmap, and Universal Hands Free

## Japanese Translation: RivianはエンドツーエンドのAIスタックを拡張することで自動運転車市場でリーダーになるという野心を固めています。 - **ハードウェア＆ソフトウェア**：同社は、5 nmマルチチッププロセッサ「RAP1」を発表しました。このプロセッサは1600 sparse INT8 TOPSを提供し、新しいGen 3 Autonomy Computerで秒間50億ピクセルの処理が可能です。また、自社開発のAIコンパイラとプラットフォームソフトウェアも構築しています。 - **認知モジュール**：ACM 3は2026年後半にR2で初登場し、最初はLiDARを装備せず、後にカメラとレーダーとともに追加されます。 - **ソフトウェア展開**：Universal Hands‑FreeはGen 2 R1T/R1S車両向けにリリースされ、米国・カナダの3.5 百万マイル以上の道路で明確に描画されたレーンラインをカバーし、現在のオーナーの支援走行領域を拡大します。 - **Autonomy+**：階層化された機能セットが2026年初頭に登場予定で、1回限り2,500ドルまたは月額49.99ドルで提供されます。 - **データ基盤**：RivianはUnified Intelligenceを中心とした組織再編を行っており、このデータフレームワークはテレメトリ、クラウドモデル、サービスシステム、および顧客機能を結びつけ、予知保全・診断・AIツールの実現を可能にします。 - **音声アシスタント**：次世代Rivian Assistantは2026年初頭にGen 1/2車両で登場し、R2ではより強力なインフォテインメントコンピュータを使用して完全オフラインで動作させることでレイテンシを低減します。 - **サービスワークフロー**：テレメトリと車両履歴を分析するAI駆動の専門家システムはすでにサービスワークフローに組み込まれており、技術者が問題箇所を迅速に特定できるようになっています。類似ツールはモバイルアプリにも計画されており、自助診断をサポートします。 これらの動きは、最先端のコンピューティングハードウェア、データ中心のプラットフォーム、拡張された支援走行機能、およびAI強化保守を車両ラインナップ全体に統合することで、Rivianの競争力を深めます。