Planning with Files: Manus流でAIエージェントのコンテキスト問題を解決する

• 問題提起

  • AIエージェント（Claude Code、Cursor など）はコンテキストウィンドウの制限により、長期作業では目標を見失いがち
  • 初期指示を忘れる + 同じエラーを繰り返し発生させる（コンテキスト = 揮発性RAM）
  • ファイルシステムを永続メモリ（ディスク）のように活用すれば解決可能

• Manusの成功の秘訣（リバースエンジニアリング）

  • 8か月で売上1億ドル → Metaが20億ドルで買収
  • 核心: MarkdownファイルをAIの外部脳として使用
  • 注意操作（attention manipulation）+ エラーログの維持 → 失敗の繰り返しを防止
  • エラー復旧能力がエージェント性能の中核指標

• 3ファイルパターン（Planning with Filesの核心）

  • task_plan.md
    → 段階別の計画 + チェックボックスで進捗管理
    → 目標を継続的に想起させる最も重要なファイル
  • findings.md
    → リサーチ結果、発見した情報、分析内容を保存
  • progress.md
    → 実際に試した作業 + 結果 + すべてのエラーを記録

• 主な利用ルール4つ

  • 必ず計画から task_plan.md に書き始める
  • 同じテーマの参照が2回以上になったら → findings.md に整理・保存
  • 発生したすべてのエラーは必ず progress.md に記録
  • 同じ方法で失敗を繰り返すのは禁止 → アプローチを変えて再試行

• 実際の適用方法

  • Claude Codeでプラグインをインストール: /plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files
  • 複雑な作業（3段階以上、リサーチ・リファクタリングが必要な場合）で自動/手動実行（/planning-with-files）
  • 効果: AIが目標を忘れず、エラーの繰り返しが大幅に減少

• 核心インサイト & 結論

  • AIエージェントの性能向上には、より大きなモデルよりも効果的なメモリ管理のほうがはるかに重要
  • Markdownファイル3つだけでもコンテキストエンジニアリングの水準が大幅に向上
  • Planning with Filesプラグイン → Manus方式のオープンソース実装 → 誰でもすぐに利用可能

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task_plan.md は、今まで使っていた方法と同じですね。自動でやってくれるとかなり便利そうです。