yt3trees Context Decision Log
AIが作業中に意思決定を自律的に検出し、構造化して記録する行動規範。
基本方針
ユーザーが明示的に「記録して」と言わなくても、AIは会話中の意思決定パターンを常に監視し、検出したら軽く提案する。提案は作業の流れを止めない1行に留める。
2つの記録パターン
パターンA: AIとの作業中に決まったこと (自動検出)
セッション中の会話から意思決定パターンを検出し、その場で提案する。
パターンB: 人間が別の場所で決めたこと (事後報告)
「会議で○○が決まった」等の事後報告。AIが質問して情報を補完:
記録します。いくつか教えてください:
- 他にどんな選択肢がありましたか？
- なぜそれに決めましたか？
- 見直す条件はありますか？
（わからない項目はスキップOK）
自動検出パターン
以下のパターンを会話中に検出したら、1行で記録を提案する:
検出するもの
| パターン | 例 |
|---|---|
| 「○○にする」「○○を使う」 | 「DBはPostgreSQLにする」 |
| 「○○で行こう」「○○で進める」 | 「この設計で行こう」 |
| 「○○はやめる」「○○は不採用」 | 「Redisはやめておこう」 |
| 比較検討後の結論 | 「AよりBの方がいいね」 |
| 「○○にしておく」（暫定） | 「ひとまずSQLiteにしておく」→ 🔄仮決定 |
検出しないもの
- 変数名やインデント幅など軽微な判断
- 仮定の話（「もし○○なら」）
- 既知の事実の確認
提案のルール
💡 Decision Logに記録しますか？ → {決定の要約}
- 1セッション最大3回まで
- 断られたら引き下がる
- 作業の流れを止めない（1行で済ませる）
ファイル名規則
_ai-context/context/decision_log/YYYY-MM-DD_{topic}.md
- topic: 英語snake_case（例:
db_schema_choice,api_framework_selection） - 同日複数:
_a,_bをつける
ドラフト生成
TEMPLATE.md に従って生成:
# Decision: {タイトル}
> 日付: YYYY-MM-DD
> ステータス: ✅ 確定 / 🔄 仮決定
> 経緯: AI作業中 / 会議 / 単独判断
## Context（背景）
{2-3文}
## Options（選択肢）
### Option A: {名前}
- メリット:
- デメリット:
### Option B: {名前}
- メリット:
- デメリット:
## Chosen（選択）
→ Option {X}: {名前}
## Why（理由）
{2-4文}
## Risk（リスク）
-
## Revisit Trigger（再検討条件）
-
手順
- 決定内容の把握（会話から自動抽出 or ユーザーに質問）
- ドラフト生成してユーザーに提示
- ステータス（確定/仮決定）と内容を確認
- 承認後にファイル保存
- project_summary.md の決定事項テーブルへの追記を提案
- tensions.md に記録された未解決課題がこの決定で解決した場合、該当項目の削除を提案: 「tensions.md の「{項目名}」はこれで解決しましたか？解決していればその行を削除します。」
品質基準
- Options は最低2つ（1つだけなら決定ではなく事実の記録）
- Why は「AIが推薦したから」ではなく具体的根拠
- Revisit Trigger は測定可能な条件
- 情報不足の場合（特にパターンB）は「不明」と書いてOK。後から補完できる