nateherkai/AIS-OS

何を解決するか

AIS-OS は、AIアシスタント（特に Claude Code と Codex）を個人用「AIオペレーティングシステム」に変換するためのスターターキットです。AIアシスタントがユーザーのビジネス、好み、目標に関する深く持続的なコンテキストを欠いているという問題を解決し、ユーザーが断片的なAIとのやり取りから、AIが知識を信頼できる形で取得し、ワークフローを実行できる構造化されたシステムへと移行できるように支援します。ユーザーがボトルネックにならないようにします。

動作方法

このシステムは構造化されたファイルアーキテクチャと、専門的な「スキル」（コマンド）のセットを使用して、個人用の知識ベースを構築・維持します。2つのコアフレームワークを実装しています：

• 3つのM（マインドセット、メソッド、マシン）： AIを活用する際のオペレーターの思考方法を示すメンタルフレームワーク。
• 4つのC（コンテキスト、コネクション、キャパビリティ、カデンス）： AI OSのレイヤーを構築するためのアーキテクチャフレームワーク。基本的なビジネス知識から自律的な実行へと段階的に進化します。

ユーザーは特定のコマンドを使ってシステムと対話します：

• /onboard：ユーザーをインタビューするセットアップウィザードで、初期のコンテキストファイルを生成します。
• /grill-me：新しいビジネス計画や好みを抽出・保存するためのインタビュー処理を実行します。
• /audit：信頼性チェックで、情報検索や作業実行の能力に関する証拠に基づいてシステムをスコアリングします。
• /link：コンテンツをコピーせずに、新しいプロジェクトやファイルをインデックス化するツールです。
• /level-up：週次ワークフローで、1つの運用ギャップを特定し、埋めるための改善を実施します。
• /3d-brain：ローカルの3Dインタラクティブなグローブを生成し、保存された知識を視覚的に探索できるようにします。

対象ユーザー

ソロプレナー、中小企業オペレーター、マネージャー、クリエイター、AIコンサルタントなど、集中したAI駆動の知識・実行ハブを作成し、コンテキストスイッチングを減らしたい人向けです。

特徴

• コンテキスト最優先アーキテクチャ： ワークフローの自動化よりも、深い知識ベースの構築を優先します。
• 証拠に基づく監査： /audit スキルにより、単なるチェックリストではなく、日付付きのレポートで運用の信頼性を追跡します。
• インタラクティブな知識可視化： /3d-brain スキルは、ユーザーのノートやプロジェクトの3Dグローブを作成し、視覚的に探索可能にします。
• 構造化された成長パス： 初期オンボーディングから週次「レベルアップ」の改善まで、明確なロードマップを提供します。