収集した外部情報を無駄に溜め込まず適宜チェックする工夫

私は web からの情報を主に次の3つの方法で集めています。

自動: RSS（指定サイトの更新を自動で取り込む）
半自動: AI で収集（主にCursor）
手動: Obsidian Web Clipper（今読んでいるページをその場で残す）

ただ、こうやって収集される情報、多すぎて「いつどれを見るか」迷ったり、結局読まなかったり・・・。さらに無駄に情報が増えていくことで、それが AI エージェントにとってノイズになってしまったり、ということが起こったりします。

そこで私はこれらの情報を、「毎日更新されるDailyDashboard」と、「毎週生成されるWeeklySummary」に要約掲載されるようにし、適宜チェックした際に必要情報は整理し、不要なものは4週間経つと自動で削除される、という仕組みにしています。

この記事では、実際に私が実装している、収集した外部情報（RSSとWebクリップ）の毎日のダッシュボードでの扱い方と、週次サマリーとの分担を紹介します。

要点まとめ

困りごとは、webから収集した情報が溜まって、「いつどれを見るか」が分からず、読まないまま残り、AIエージェントのノイズになることです。
集め方は自動（Local RSS）、半自動（AI・主にCursor）、手動（Web Clipper）。入口は違っても、同じ収集置き場へ Markdown で揃えます。
自動で作成される毎日のダッシュボード（DailyDashboard）、週次の要約（WeeklySummary）に、収集した情報を一覧要約提示。一元的に目に入るようにします。
チェックしたときに必要なものは整理し、不要なものは4週間で自動削除します。
入口・置き場所・出口を固定し、候補の列挙だけ自動化します。

収集した情報は、同じ場所に同じ形式で
収集日時プロパティで振り分けて処理
載せる情報は最小にする
自動化は「軽い経路」を先に
まとめ
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免責

収集した情報は、同じ場所に同じ形式で

先にあげた3つの情報収集は、

RSS：見逃したくない情報が自動で届く
AI（主にCursor）：テーマに沿って体系的に収集する
Webクリップ：ザッピングしていたものを残す

というもので、収集方法や目的は異なります。ただ、一元的に、かつ自動で管理するためには、揃えておくべきことがあります。

収集した情報の置き場所を一元化する
AI が処理しやすいように Markdown にする
鮮度チェックのため収集日時を記録しておく

普段 Obsidian で Markdown を扱っているため、これらを全て一元化するため、RSS は Obsidian の Local RSS プラグインを使用し、Obsidian Web Clipper、Cursor で収集したデータの出力先を Local RSS のデータ保管フォルダに合わせます。出力する際の Markdown ファイルのプロパティも、3つとも揃えます。

つまり、集め方は複数、保存場所と形式は統一するよう心がけています。

収集日時プロパティで振り分けて処理

DailyDashboard と WeeklySummary をスクリプトで自動生成する際、Web から集めたデータの保管フォルダ内にある Markdown ファイルを走査し、収集日時プロパティで以下のように処理を振り分けます。

DailyDashboard：24時間以内に収集された Markdown ファイルのリストを生成・表示

WeeklySummary：1週間以内に収集された Markdown ファイルに関して、DailyDashboard 用に生成したリストを再提示。4週間以上前に収集された Markdown ファイルは自動的に削除

これで、日々チェックできる際はその日のうちに内容をチェック、それが無理でも週末にチェックできるようにしつつ、古い情報が無駄に残らないようにしています。

「集め方は違っても、同じように処理できるようにする」ことで、このような対応をしています。

載せる情報は最小にする

ダッシュボードやサマリーが情報過多になるのを避けるため、ここに表示するリストの内容は最小限にしています。具体的には、1つの Markdown ファイルに対して、タイトル、要約、元 Markdown へのリンクを一行ずつ提示したリストです。

DailyDashboard を作成するスクリプトでは、各 Markdown を LM Studio の API 経由でローカル LLM に渡し、要約を作成するようにしています。これでリストでは各情報の概要を一瞥して確認し、より詳しく見たい場合はリンクから Markdown 本体に写って読むことができます。

自動化は「軽い経路」を先に

収集フォルダ全体を毎回読み直すと、起動が重くなります。いまは、まずファイルの作成・更新時刻で直近24時間かを判定し、該当したものだけ本文を読むようにしています。Local RSS由来でも、AI収集でも、Webクリップ由来でも、判定の基準は同じです。

自動化で先に決めるのは、次の3点です。

収集方法の確定
置き場所を固定
ファイル形式を固定
一元的に処理

これだけで、実は大して AI を使わなくても、日々確認すべき情報リストは簡単に作ることができます。

まとめ

webからの情報は、自動のRSS、半自動のAI収集（主にCursor）、手動のWebクリップという3つの方法で集めています。集め方が違っても、保存場所と形式は統一します。置き場所を一つにし、Markdownにし、収集日時をプロパティに残しておく。これで、DailyDashboardとWeeklySummaryを同じスクリプトで処理できます。

DailyDashboardには24時間以内に集めたもの、WeeklySummaryには1週間以内に集めたものを、タイトル・要約・元Markdownへのリンクという最小のリストで載せます。チェックできるときはその日のうちに、無理なら週末に見ます。必要なものは整理し、不要なものは4週間で自動削除します。古い情報が残って、AIエージェントのノイズになるのを防ぐためです。

自動化で先に決めるのは、収集方法・置き場所・ファイル形式を固定し、一元的に処理することです。候補の列挙は自動化し、読む判断は人間がします。フォルダ全体を毎回読み直さず、まずファイルの作成・更新時刻で直近かを判定する、という軽い経路にしておくと、大してAIを使わなくても、日々確認すべき情報リストは作れます。