AIで実現するズボラなTodo運用

今までずっと試しては手放したTodo管理で一番自分にフィットしたやり方（何回もこれを感じては手放してきたのだが）にたどり着いたので記す。

Todoの運用管理は忘れないというよりも、記録して忘れることができるために必要である。

使ったもの

  1. Claude Code / Cursor / Gemini CLI いずれか

  2. Todoist MCP（自作）

  3. Google Calendar MCP（自作）

  4. Warp

普段のAIの使い方

まず、最近はWarp(モダンなTerminalアプリ)で複数タブを開き、それぞれでClaude CodeかGemini CLIを動かし、それぞれにちょっとしたことを頼んでいる。よく頼むことはCLAUDE.md や GEMINI.md オペレーションを徹底的に型化したている。

プログラマブルにしたい処理はPythonで書いていて、それを実行してもらっている。例えば、CLAUDE.md / GEMINI.md / .cursor/rules.mdのrulesいずれかを更新するときは最新のもので3種類のrulesに自動同期するなど。これも毎度実行するようにrulesに書いている。

ただし、文書作成などはCLIでおこなうよりもGemini 2.5 Proを使ったほうがよいので、素直にTerminalから離れて作業している。

Todoの運用

自分はスマホアプリやデスクトップアプリ、Zapierから雑にTodoを投げる。

ときたまに、上記のひらっき放しのCLI型LLMに対して、「Todoistをいいかんじに」と指示をする。すると、以下のLLMが以下のオペレーションをおこなう。

  1. Todoist MCPが未完了のTodoを取得する

  2. Google Calendar MCPが直近の予定の入ってる枠を取得する

  3. Gemini CLIのWeb検索をおこなう

  4. LLMは上記をもとに、Todoをいい感じにする。具体的には、Todoist MCPを介して各Todoに対して以下をいい感じに上書きする。

つまり、予定と被らないようにだったり、朝の集中タイムに短いタスクを集中させてよしなに調整してくれる。過去予定にはいっていたけども実行しなかった予定はよしなにリスケする。

実行すると、リアルタイムにTodoistがめきめき更新されていくので面白い。

性格次第の話ではあるものの、自分は「Todoを追加するのは好きだが整理するのが好きではない、だけど変なのは気になる」だったので、かなり気楽にTodoを追加できるようになった。

そして、Todoをいい感じにしてもらっている間に小粒のTodoをこなす人間。

その他雑感

  • これらは2年前もGASからChatGPT APIを叩いて自動実行してもらう仕組みをつくっていたが、扱えるtoken量的に当時はあまり満足できなかった

  • Todoist MCPを最初使っていたが、ローカルにnode_modulesのサーバができて煩わしかったのでPythonで自分用に再発明した。

  • 3日間対処せずにリスケしたTodoは緊急性も重要性も低いということで削除するとかよさそう。

  • Web検索もつけたものの、時間がかかる割にそこまでいい結果にならない。

  • Gemini CLIでは画像生成も引っ張ってこれるのでTodoごとに画像をつけたりもできそう。

  • ではTodoistに、Todoごとにタスクの成果物を生成させては？という発想があるが、いまのところそれぞれタスクに特化したGemやナレッジを仕込んだチャットでの生成のほうが品質的に信頼できるので、まだそこには至っていない。「Todoそれぞれにultrathinkして(Claudeのコマンド)」といってみたらがんばってくれるが、Todoistに自分で詳細なドラフトを書いたりする気はなかなかおきない。

  • 時間帯ごとにどういう事するいいよとかいったベストプラクティスを調べてどんどん実装に取り込んでいきたい

  • いろいろ貼り付けてあとはよろしく型のタスクであれば、お一人様LinearでIssue管理するのがいいかもしれない。MCPがでていたり、いろいろAI連携があるようなので試してみたい。

  • 複雑な調べごとなどは、Gemini Webを3, 4つ開いてそれぞれでDeep Research → 再度統合してドキュメンテーションするのが個人的には型にハマってきた。

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