Ask HN: 長期的なリサーチプロジェクトとLLM、どう管理してますか？
LLMを使った長期的なリサーチや非コーディング系プロジェクトの管理方法についての議論。ユーザーはシカゴのナッツフリー飲食店情報を集めた事例を挙げ、記事やレビュー、メール、電話メモなど様々なデータをCopilotに入力して整理した経験を共有。同様の長期リサーチにおける標準的なパターンや効果的な事例を募集している。
背景メモ
Hacker News のユーザーが、LLM（大規模言語モデル、例：ChatGPT や Copilot）を長期的なリサーチやデータ収集プロジェクトにどう活用しているか、実践的なパターンやワークフローを募っている投稿。元記事が参照する「疲労データ収集プロジェクト」は、自身の体調を数値化して LLM に分析させる個人実験。投稿者はシカゴでナッツフリーのレストランを探すため、記事・レビュー・メール・電話メモなど様々な形式のデータをひたすら Copilot に放り込み、LLM に構造化させるアドホックな方法を経験。同じような「非コーディング目的で LLM を長期プロジェクトのノート／DB代わりに使う」際の再現可能なフレームワークやベストプラクティスをコミュニティに問いかけている。