Neko Labは「コード、3D、Web、自動化。AIと進める制作記録。」をテーマにしています。
ところが、作るものが増えてくると別の問題が出てきました。
作るのは楽しい。でも記事にするところまで手が回らない。
開発中はChatGPTやCodexと大量に会話します。エラーが出て、原因を調べて、直して、また別の問題が出る。その過程には記事に残したい情報がかなりあります。
ただ、開発が終わってから全部を思い出して文章にするのは、けっこう大変です。
そこで今回は、Neko Lab専属の編集担当をAI側にも用意することにしました。
名前はそのまま、Neko Lab Editorです。
今回やること
目的は、単に「ブログの記事を書いてくれるAI」を作ることではありません。
Neko Labで残したいのは完成品だけではなく、
BUILD → TEST → FAIL → FIX → RESULT
という制作の流れそのものです。
何を作ったのか。なぜその方法を選んだのか。どこで失敗したのか。AIとは何を相談したのか。そして、最後にどうなったのか。
これらを普段の開発記録から拾い上げて、Neko Labの記事として整理する専属編集担当を作ります。
BUILD：まず「編集担当」の仕事を決める
最初に決めたのは、Neko Lab Editorの仕事です。
役割は大きく分けて、記事編集、開発記録の整理、SEO補助、WordPress更新、Projectとの紐付け。
ただ文章を生成するだけなら、普通にChatGPTへ「記事を書いて」と頼めばできます。
今回欲しいのは、もう少し先です。
たとえば長期間開発しているプロジェクトなら、会話には仕様変更、エラー、テスト結果、途中で捨てた案まで混ざっています。
そこから「これはProjectの説明」「これはDev Log」「これは短いLab Notesで十分」と判断し、Neko Lab向けの形へ整理してほしい。
つまりライターというより、制作記録を整理する編集者に近い役割です。
TEST：Neko Labの記事には何が必要か
ここで、現在のNeko Labの記事構成を基準に役割を整理しました。
Dev Logなら、基本になるのは BUILD → TEST → FAIL → FIX → RESULT という流れです。
Projectでは、目的、現在の状態、使っている技術、関連するDev Log、次にやることを整理します。
短いトラブル解決ならLab Notes。そしてAIを使った開発では、人間とAIの役割も残します。
これもNeko Labでは重要な部分です。
AIが全部勝手に作ったように書くのでもなく、逆にAIを使ったことを隠すのでもありません。
どこを人間が決めて、どこをAIに任せたのか。その境界まで含めて制作記録にします。
FAIL：普通の「記事を書いて」だけでは足りなかった
ここで一つ問題があります。
AIに記事を書かせるだけなら簡単ですが、毎回ゼロから指示すると記事の形が少しずつ変わります。
ある記事では技術解説が中心。別の記事では日記っぽくなる。SEOを意識させすぎると、今度は検索用の文章のようになってしまいます。
それではNeko Labらしくありません。
特に避けたかったのが、AI特有の「きれいに成功した話」にまとめてしまうことでした。
実際の開発はそんなにきれいではありません。
エラーも出ます。最初の設計が間違っていることもあります。何時間も調べた結果、原因が単純な設定ミスだったこともあります。
Neko Labで残したいのは、むしろそこです。
FIX：記事生成ではなく「編集ルール」をSkillにする
そこで、毎回プロンプトで記事構成を指示するのではなく、Neko Lab専用のSkillとして編集ルールそのものを持たせることにしました。
文体は、技術的だけれど硬すぎない。少し個人研究室っぽい。分からないことは分からないままにして、成功していないものを成功したことにしない。
記事は原則Draftとして登録し、Neko Lab Editor側で勝手に公開しない。公開するかどうかは最後に人間が判断します。
記事を作るときには本文だけでなく、タイトル、スラッグ、概要文、カテゴリー、タグ、SEO用タイトル、メタディスクリプション、関連Project、アイキャッチ案、人間とAIの役割までまとめます。
これで「記事を書く」と「WordPressへ登録するための情報を整理する」を一つの作業として扱えるようにしました。
RESULT：Neko Labに編集担当が増えた
こうして、Neko Lab Editorの基本形ができました。
人間側は、作りたいものを考えて、実際に試して、結果を判断する。
AI側は、会話やログを整理して、実装を手伝い、その過程を記事としてまとめる。
役割を分けるとこんな感じです。
人間： アイデア出し / 方向性の判断 / 実機テスト / 最終判断
AI： 構成整理 / コード作成補助 / デバッグ補助 / 調査 / 記事編集
面白いのは、開発に参加していたAIが、そのまま制作記録の編集にも参加できるところです。
「あとからAIに説明する」のではなく、開発中の会話そのものが記事の材料になります。
今回の記事も、その最初のテストです。
Neko Lab Editorを作った記録を、Neko Lab Editor自身に整理してもらっています。
少し変な構図ですが、個人開発研究室らしくて気に入っています。
まだ完成ではない
編集ルールだけでなく、現在はNeko Lab Bridgeを介してWordPressのDraft取得・作成・更新と画像登録まで扱えるようになりました。
この記事660も、実際にその接続を使って、新しい画像ルールと日本語表現に合わせて更新しています。
それでも、Neko Lab Editor自体はまだ完成ではありません。
次に詰めたいのは、開発ログから記事候補を拾う精度、ProjectとDev Logの関連付け、そして記事ごとに図解と雰囲気画像をどう使い分けるかです。
成功した結果だけでなく、どこで失敗し、どう直したかまで残しながら、公開するかどうかは人間が最終判断を行う。この線は今後も変えません。
人間とAIの役割
今回、人間側で決めたのは、Neko Lab Editorを作る目的、サイトの方向性、記事に残したい情報、公開ルールです。
AI側では、それをSkillとして使える形へ整理し、記事構造、SEO項目、WordPress運用ルールをまとめました。
そしてこの記事の下書きも、そのルールを使って作っています。
人間： 編集方針、Neko Labのコンセプト、必要機能、公開判断。
AI： Skill設計、情報整理、記事構成、SEO補助、原稿作成。
使用したもの
ChatGPT / Skills / WordPress / Neko Lab Bridge / Neko Lab
次の実験
次は実際の開発記録をNeko Lab Editorへ渡して、Dev Log化してみます。
候補はかなりあります。FlowSpec、3D MAP生成、Hunyuan3D、Markdown Vault、Paper Trading Lab。
このあたりは成功した部分だけでなく、かなり失敗もしています。だからこそ、Neko Labの記事にはちょうどいい材料です。
完成品を並べるだけではなく、その途中まで残す。
Neko Lab Editorには、その散らかった制作机を整理する編集担当になってもらいます。
