AIをもう一つのジャケットのように着せ、トップにコースを投げ、燃え尽くし 2.0 で終わった方法 you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 過去2年間、あなたは同じ夢を繰り返し売られました。 「ChatGPT / Cursor / a dozen prompts を接続して、ようやく息を吸います」 多くの人にとってのパンチラインは、その逆です。 もう一つのタスクシステムは、 もう一つのチャット、 もう一つは「どのように正しくスピードアップするか」です。 そして、あなたがより少ないエネルギーとより多くの混沌を持っているという粘着感。 「I'm doing everything ウェビナーを見ながら、「生産性のための100のプロンプト」を節約し、AIを通じてタスクを実行し、夕方にはまだ何も進まなかったように感じます。 正 見覚えのある音? この記事では、私たちは別の診断を提供しています: しばしば燃え尽きない。 あなたは文脈肥満を持っています。 そして、はい - もちろん、コース、そして「魔法のプロンプト」は、本質的に、より多くの火の木を堆積に投げています。 なぜこのテキストを信頼できるのか you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 We Are The Team Behind 過去2年間、AIスタックと個人的なオペレーティングシステムを構築する人々のためのラボやコミュニティを運営してきました - 単に「プロンプトで混乱する」のではなく。 考える人 700人以上の人々がすでに私たちのフォーマットを通過しました:製品の人々、開発者、HR、コンサルタント、創設者。 最新のラボから: 60人以上の参加者が1つのコホートで、 15 自分の経験についての深いインタビュー 4種類の人々(「テクノロジー懐疑論者」から創設者まで)に分割される。 そして、彼らはみな同じプロットを共有しています:人々は「AIツール」に入り、脳が生活している文脈構成を処理できない壁に打ち込んでいます。 この記事は、その層を正直に説明しようとする私たちの試みです。 「Classic Burnout vs Context Obesity」 クラシックな Burnout は、枯渇についてです。 コンテキスト肥満とは、過剰な作業メモリのことです。 簡単に言うと、あなたの頭には限られた「コンテキストウィンドウ」がありますが、いくつかのアイテムが一斉にそこに収まります。それらのアイテムが閉じられるとき - システムが冷え込みます。 心理学はしばらくの間、いくつかの重要な効果を指摘してきました。 ゼイガルニク効果 - 未完成のタスクは記憶に残り、完成したタスクよりも音が強くなります(もっと読む)。 注意残留 - あなたの脳の一部は、あなたが切り替えた後でさえ、前のタスクに留まります(ソフィー・レロイの研究)。 あなたが1つのプロジェクトと1つのノートブックを持っている世界では、それは管理可能です。 作業プロジェクト、 5つのプロジェクト、 実験は、 教育側は、 同僚やコミュニティとの複数のアクティブなチャット、 尻尾があなたのラムを食べ始める。 burnout どう見えるか classic burnout: 疲労、サイニズム、低いパフォーマンス 休暇、転職、セラピーで「治療」された。 肉体的にも感情的にも「これ以上できない」 context obesity: 頭が詰まった感覚と「第二の仕事」の維持システム あなたの文脈構成を再構築することによって処理され、もう一つの休暇によってではなく、 タスク、ツール、期待のアーキテクチャについて - オフィスでの時間だけではありません。 これらの2つは重なり得るが、自ら発症を診断する多くの人々は、実際に慢性的なコンテキストの過剰な生活をしている。 what a day looks like with context obesity let’s call them Alex, a product manager in a big company. but feel free to swap in yourself. you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 アレックスはラップトップを開いて、自動操縦で起動します。 09:10 corporate messenger, メール、 概念、 チャット 背景のどこかで、「先週考えた実験コンセプトを終わらせるべきだ」という考えが浮かんでいます。 on a call they discuss a new hypothesis. someone drops a link: “10 ways to use ai in analytics.” Alex opens it, scrolls, saves it to “read later.” meanwhile, a personal todo gets a new entry: “think about an ai assistant for reports.” 10:30 アレックスは「加速する」ことを決意し、ChatGPTにクライアントにメールを書くように依頼します。 12:15 事実を調べる必要があり、 会社の言語に翻訳する必要があり、 古いトレードに合わなければならない。 したがって、電子メールのための15分ではなく、それは25分のレビューです。 スプリント時間:アレックス 14:40 ギリシャでバックアップ、 個人的なオブシディアンのアイデア、 最終回のレトロの記事一覧 いくつかのタスクは複製され、いくつかのタスクは互いに矛盾する。アレックスは「今夜、私はすべてを一つのシステムに統合する」と約束する。 アレックスはこの感覚でパソコンを閉じる。 18:30 「私は一日中回り続けていたが、一本のトラックが終わったとは感じない。 これはアレックスの「何もしない」ことではなく、ループを閉ざすことではない:メールではなく、実験ではなく、タスクシステムではありません。 インタビューで、私たちの研究室の参加者は、ほとんど単語ごとにそれを説明しました: 「私のノートとアイデアは第二の仕事に変わった」 「私は自分のシステムを開いて、自分のシステムを理解していないことに気づく」 ほぼ全員が「俺は燃え尽きたと思う」と言って現れた。 なぜ「生産性のための100のプロンプト」が悪化するのか you’re not burned out, you’ve got context obesity 業界はこの状態にこのように反応する: 「あなたをスーパーマネージャーにする50のヒント」 「ChatGPT Course: 3x Your Speed」 「あなたのアシスタントを置き換える5つのツール」 アレックスモードの誰かがそのコンテンツに進むとどうなるでしょうか。 every prompt list = another layer of expectations and guilt. now you’re not only behind on projects, you’re also “not using ai to the max.” あなたは何十もの草案、アイデア、リストを生成し、それらはすべてレビューと決定を要求します。 ai はシステムに接続しません - それは混沌に接続します. あなたがタスクと意味のための明確なアーキテクチャを持っていない場合、 ai は単にあなたの脳が咀嚼するテキストの量を増加させます。 人々はインタビューでこう言った。 「I used ai every day, but it felt like another layer of work. the only thing that helped was when we started discussing the architecture of context — not just touching tools.」 so yeah: “100 prompts” isn’t medicine. it’s a new set of calories for an already overloaded context. Ai as a context-obesity amplifier(コンテキスト肥満の増強剤) AIツールは、彼らが着陸するシステムを拡大します。 あなたがクリーンなプロセスと健全な負荷を持っている場合 - 彼らは本当に削除のルーチンを持っています。 if your task configuration is already chaotic — they amplify the chaos. you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 ここには「コンテキストの切り替えの隠れた税金」という有用な用語があります。タスクとアプリケーションの間をジャンプすると、脳はリブートコストを支払います。 some breakdowns here: https://www.basicops.com/blog/the-hidden-cost-of-context-switching https://reconfigured.io/blog/hidden-tax-of-context-switching-your-brain-pays-for-multitasking 最近のメタレビューでは、プロセスを変えることなくデジタルテクノロジーを導入することは、しばしば最初にストレスと燃焼のリスクを増加させ、それを低下させない(レビュー、そして人気のあるリテール)ことを示しています。 now let’s look at three layers of taxes in the “you + ai” bundle. 1.統合税 それぞれの新サービスは、 どのように機能するかを調べてみると、 あなたの現在のスタックに組み込むと、 あなたがその通知に溺れないように設計する。 私たちのインタビューでは、多くの参加者が最初の数週間を課題の解決ではなく、ツール動物園の維持に費やしました。 2 認知税 ai writes — you review. the responsibility for meaning is still on you. あなたが意味についての責任はまだあなたにあります: 幻覚がなかったか確認して、 文脈に適応し、 decide what to do with it. それはあなたの作業メモリを閉じ込めるもう一つのストリームです。 3/ the “the system will save me” illusion 特に、aiが既存の墓地の上に降り立つときには、不快な: notion、obsidian、複数のtodoアプリ。 「私のシステムは現実に耐えられない」と認める代わりに、私たちはもう一つのスマートな層を上に落とします。 もし財団が腐っているなら、誰もそれを救わないでしょう。 なぜ休暇や転職がそれを解決しないのか you’re not burned out, you’ve got context obesity when you say “i’m burned out,” you usually get advice like: 休暇を取って、 転職、 ソーシャルメディアを削除し、 「クリーンなスレットから始める」。 all of that can be fine, with one catch: あなたも、同じような慣習を身につけています。 休暇中、あなたの脳は循環し続ける: 未完成の約束、 吊るされたプロジェクト、 あなたが決めなかったこと。 仕事の変更は、タスクのセットを交換しますが、あなたがどのようにするかは変わりません: open too many fronts, 全てを頭の中に入れて、 何かが重要でないことを認めることを恐れ、それを許す。 新しい論理のない新しい概念のワークスペースは、1ヶ月で同じ埋蔵庫に変わります。 this isn’t willpower. 自分にとっては明確なシステムが欠けている。 人間にも早いシステムが必要です。 大きな言語モデルには、以下を定義するテキストであるシステムプロンプトがあります。 who it is, what style it answers in, 何ができないのか、 デフォルトの目標は何でしょう。 you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 ほとんどの人はその明確な層を持っていません。毎朝、私たちは次のようなモードで人生を起動します。 “take everything that lands,” 「タスクにノーと言うな」 「すぐに答えなさい、罪悪感を感じないように」 文脈についての講演で、ある参加者が次のように語った。 「私の頭にもコンテキストウィンドウがあることに気づいたとき、私はそこにすべてを押し込むのをやめた」 基本的には、個人システムプロンプトの最初のスケッチです。 What is allowed for me right now - and what is not. 今、私に許されているものは何ですか? what tasks don’t get to enter my ram at all; 私自身やアシスタントのためのルールは何ですか? コンテキスト肥満で働く方法: 3 レベル spoiler: you don’t need to “burn it all down and go back to a paper notebook.” you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 あなたのコンテキスト構成を正直に再構築する必要があります。 私たちの研究室では、ほとんど毎回3つの必須層が現れます。 1/ capture: get the context out of your head (キャプチャー) あなたの頭が唯一のデータベースである限り、あなたは運命的です。 exercise: “15 unfinished loops” open a note or grab a piece of paper. 7～10分間、「書類を送る」、「その同僚に話す」、「このサービスを見つける」というすべての答えを書く。 don’t sort or judge. the job is to offload. people usually freak out at the volume. one participant said after doing it: 「私は燃え尽きていないことに気付きました - 私の頭の中にはギラボードが開いています。 これらのものが脳からテキストに移行したという単純な事実はすでに緩和をもたらします。 2/構造:それに骨格を与える オフロード後、あなたは「すべてを最適化する必要はありません」あなたは混乱をフォーマットする必要があります。 フレームワークはここで役立ちます - 宗教としてではなく、グリッドとして: 人生の車輪 - あなたが客観的にそれを過剰にしている場所(仕事、勉強)と、あなたが崩壊している場所(健康、関係)を見てください。 dilts levels — realize you are fixing a skill when the problem is environment/values. description: https://www.skillsyouneed.com/lead/logical-levels.html yearcompassのような年次レビュー - 混沌とした年を一貫したストーリーに変える(サイト: https://yearcompass.com/)。 週のサイクル(私たちにとっては、それは弓の方法です:評価 →反省 →作成) - 週末は「私は生き残った」ではなく、コンクリートのアーティファクトのセットで終わります。 micro-format: burn / delegate / keep 週1回: 未完成のループのリストを開きます。 for each item, mark it honestly: — i won’t do it, and i’m brave enough to admit it. burn — a person or ai can do it (drafts, data prep). delegate — it’s truly important and belongs to the next few weeks. keep あなたが「維持」するすべてのものは、一つのシステム(いかなるシステム)に入り、あなたの頭の中に生きるのをやめる。 often at this step the list shrinks 2–3x — and the guilt shrinks with it. 3 / あなたの個人システムプロンプト2026 最後の層は、これらすべてを明確なルールに変えています。 exercise: three rules for my brain-llm あなたの脳がLLMであると想像し、あなたはそのシステムのリプットを書くことができます。 2026年のシステムプロンプトにどのような3つのルールを入力しますか? 見た目はこんな感じかもしれません: 私の頭の中に3つ以上のアクティブなプロジェクトを持ち込まないでください. 他のすべては正直な「今ではない」日付でバックロッグに移ります。 don’t plug in a new ai tool until i’ve lived in the current configuration for a full week. no new shiny toy until the old stuff is routine. 毎週金曜日、少なくとも1つのループを閉じる: do / delegate / burn. so the week ends with completion, not hanging tabs. 次に: この3つのルールを通じて現在のタスクを実行します。 see what falls off automatically, what needs to be handed off, and what actually stays yours. 多くのラボ参加者の場合、このステップだけで週の構成を変更します - 新しいサービスを追加することなく。 where the context lab came from you are not burned out, you have context obesity. あなたは燃え尽きていない、あなたは文脈肥満を持っています。 コンテキストラボは、痛く根付いた質問から生まれた。 なぜ、概念とオブシディアンの「良いシステム」を持つ賢く動機づけられた人々は、この記事からアレックスのように感じるのでしょうか。 私たちは小さなグループを集め、仮説をテストし始めました:人々が文脈の言語、ダウンロードの実践、そして基本的なフレームワークを与えると、彼らの「私は何もしていない」気持ちは変わりますか? interviews show that this exact layer — understanding context and working with it regularly — is what people most often name as their main “click.” context lab is a place where you don’t get another set of “secret prompts.” you build your context stack and your system prompt — and only then hang ai assistants and automations onto it. シリーズの第2話: the productivity museum: why notion, ai, and task courses only make it harder to live そして3つ目では、オブシディアンに溺れ、自らのシステムプロンプトを通して掘り起こし、その途中でコンテキストラボフォーマットを発明するのを助けた人の個人的な物語を共有します。 レイ・スヴィトラ 進化し続ける
