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解決する課題

ほとんどのAIアシスタントは単一のチャットウィンドウ内で動作するため、多様な作業に使用すると煩雑になります。本プロジェクトは、そのウィンドウをマルチシーンのデスクトップワークベンチに変える方法を提供します。各シーンは、独自の常駐AIセッションを持つ独立したワークスペースです。各シーンのAIは自分がどのシーンに属しているかを認識しており、適切なメモリを読み込み、適切なスキルを使用し、作業の続きを記憶します。また、複数のAIエージェントが互いに干渉せずに協力する問題も解決します。コラボレーション、タスク割り当て、メモリ処理のルールを提供することで、数ヶ月の激しい使用後もシステムが破綻しないようにします。

仕組み

このワークベンチは、ホスト、コマンドコンソール、憲法、共有層、シーン、プロジェクト、ランタイム/アーカイブ、監査といった階層構造で構築されています。各シーンは、グリッドレイアウト、パネルタイプ、およびそれに付随するAIセッションを定義するJSON設定によって記述されます。重要な要素は「セッションアンカー」です。AIは3つのフィールド（pinTarget, sessionTitle, sessionId）を使用して特定のセッションにバインドされるため、自身のアイデンティティを認識し、正しいウィンドウを追跡します。メモリは会話内ではなくファイルに保存され、3つの層に分割され、明確なルールに従って書き戻されます。また、MCPを介して無料のWebベースAIをローカルツールとして接続し、APIトークンを節約する方法も含まれています。テンプレート、ソースコード、最小限の実行可能なデモに加え、DSHエンジンをインストールした後に実行できる4つのシーンを備えた完全なパブリックワークベンチを提供します。リポジトリでは、これがプラグアンドプレイのソフトウェアではなく、手法とシェルテンプレートであることが強調されています。すべてのパスと設定は自身の環境に合わせて調整する必要があり、特にMCP統合などは現場でのデバッグが必要です。

対象読者

独自のマルチシーンAIデスクトップワークスペースを構築したい人、特にすでにAIをさまざまなタスクに使用しており、それらを専用のメモリとスキルを持つ個別のシーンに整理したい人に適しています。コンセプトを確認したい好奇心旺盛な初心者（依存関係ゼロの単一ファイルデモを開くことができます）から、テンプレートをコピーして自分のセットアップに適応させたい上級者まで対応しています。著者は、多くのパスがプレースホルダーであり、そのままコピーしても機能しないため、初心者は開始前に「Newbie Must Read」ファイルを必ず読むよう警告しています。

ハイライト

• シーンベースのAIワークベンチを構築するための完全な手法とシェルテンプレート。単なるチュートリアルではなく、実際のソースコードと設定を提供。
• 24種類の実際のパネルタイプと11種類の実際のシーン設定（すべてサニタイズ済み）を例として提示。
• コラボレーション、メモリ、シーンシステムの3つのコアメカニズムを詳細に文書化。これらが数ヶ月後の整理状態を決定します。
• 各AIに明確なアイデンティティを与え、シーン間のクロストークを防ぐセッションアンカーシステム（3つのフィールド）。
• MCPを使用して無料のWebベースAIをローカルツールとして接続し、APIトークンを節約する方法。
• ダブルクリックで実行可能なデモ（単一ファイル、依存関係ゼロ）と、DSHエンジンインストール後に実行可能な4つのシーンを持つ完全なパブリックワークベンチが含まれています。
• 詳細なトラブルシューティングノート：各セクションに実際のインシデントに基づく「症状検索」テーブルがあります。
• 厳格なプライバシー：すべての個人データ、パス、キー、ビジネスデータは削除済み（自動スキャンで検証済み）。
• MITライセンス：自由に使用および変更可能。