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2025-09-01 07:26:00
あなたの一日をより静かに、より賢く、より速くする実用的なミニ自動。
1）長い間は60秒の要約
テキストの壁をスキップします。この小さな「Frequency Scorer」は、最も有益な文を選択します。外部APIはありません。
import re, heapq
from collections import Counter
def summarize(text, max_sents=5):
sents = re.split(r'(? words = re.findall(r'w+', text.lower())
stop = set("""a an the and or but if in on at of to for with by as is are was were be been being from that this it its""".split())
scores = Counter(w for w in words if w not in stop)
def sent_score(s): return sum(scores[w] for w in re.findall(r'w+', s.lower()))
top = heapq.nlargest(max_sents, sents, key=sent_score)
return " ".join(top)
print(summarize(open("long_article.txt","r",encoding="utf-8").read(), max_sents=3))
ヒントについて： 会議の成績証明書または研究PDFをこれを通してパイピングし、概念に出力を隠します。
2）受信トレイの落ち着き：スマートな「トリアージ」ラベル
重要なものを表面化し、ノイズを埋めるための軽量のルールとスコアのフィルター。
def triage(subject, body):
pri = {"invoice":3, "payment":3, "meeting":2, "urgent":5, "resume":2, "offer":4}
neg = {"sale":-1, "newsletter":-2, "promo":-2, "unsubscribe":-3}
text = f"{subject} {body}".lower()
score = sum(v for k,v in pri.items() if k in text) + sum(v for k,v in neg.items() if k in text)
if score >= 5: return "🔥 Priority"
if score >= 2: return "✅ Action"
if score return "📦 Later"
print(triage("Invoice for March", "Please find attached the invoice…"))
あなたの世界（クライアント名、プロジェクトコード）から12個のキーワードを追加し、受信トレイの動作を視聴します。
3）アイデアジェネレーターですが、構造化されています
「Meh」ブレーンストーミングを繰り返し可能なプロンプトに変換すると、モデル（任意のLLM）が釘付けになります。
Framework: P.A.R.A.D.E.
- Problem:
- Audience:
- Result:
- Approach:
- Differentiator:
- Examples:
Ask: "Generate 10 ideas strictly following P.A.R.A.D.E., return a table."
明日の朝に実際にテストできるアイデアが得られます。
4）実際のキーワードを使用した自動タグノート（TF-IDF mini）
研究ダンプ、会議のメモ、ツイートドラフトに最適です。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
docs = [open("note1.txt").read(), open("note2.txt").read()]
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=2000, ngram_range=(1,2), stop_words="english")
X = tfidf.fit_transform(docs)
def keywords(doc_id, k=8):
row = X[doc_id].toarray().ravel()
idx = row.argsort()[-k:][::-1]
return [tfidf.get_feature_names_out()[i] for i in idx]
print(keywords(0))
これらのタグを使用して、ファイルの名前、フォルダーの作成、またはシードコンテンツのアウトラインを使用します。
5）決定の前に「コンテキストスナップショット」
愚かな間違いを防ぐ簡単なチェックリスト（そして衝撃的に効果的です）：
- ゴール： 単一の結果とは何ですか？
- TimeBox： 制限は何ですか（90分、2回の反復）？
- 証拠： 3つの信号、3つのシグナル。
- リスク： 何が壊れますか？戻るための費用？
- 次の最小テスト： 0分で何を検証できますか？
「最も危険な決定は、明らかに正しいと感じるものです。」 – 海軍のラビカント
プランを要求する前に、これをAIにコンテキストとして供給します。より鋭く、より根拠のある出力が得られます。
6）音声ノート→アクションアイテム（小さなオフラインパイプライン）
記録、ローカルに転写（好きなツール）、動詞でタスクを自動抽出します。
import re
def extract_tasks(transcript):
verbs = r"(send|email|draft|prepare|schedule|review|call|write|deploy|fix|update)"
lines = re.split(r'[.n]', transcript.lower())
tasks = [l.strip().capitalize() for l in lines if re.search(verbs, l)]
return [t for t in tasks if len
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