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前回は、ObsidianをCodexの「外部記憶」として使う方法を紹介しました。 次の段階では、単にCodexがVaultを読むだけでは足りません。 重要なのは、 必要な知識をCodex自身が選ぶこと 、 古い情報を避けること 、 確認済みの事実だけを使うこと 、そして 使い終わった知識を再利用可能な形で戻すこと です。 ここまで来ると、Obsidianは単なるノート置き場ではなく、Codexが利用する「知識基盤」に変わります。 上級編のゴール 目指す構成は次の通りです。 Sources → Research → Decisions → Codex → Drafts → Published さらに、Codexは依頼内容に応じて必要なノートだけを読みます。 人間が毎回ファイルを指定する 状態から、 Codexが自分で読むべき知識を判断する 状態へ進化させます。 1. VaultをAI向けに分ける おすすめ構成は次の通りです。 Sources/ ：原資料や一次情報 Research/ ：確認済みの事実や調査結果 Decisions/ ：過去に何を選び、なぜそう判断したか Drafts/ ：生成中の文書 Published/ ：完成済みの成果物 TODO/ ：未確認事項や追加調査 この構成にすると、Codexにルーティングルールを持たせやすくなります。 2. frontmatterで「知識の品質」を管理する Markdownの先頭にメタデータを持たせます。 --- type: research topic: pixel status: verified updated: 2026-08-15 expires: 2027-02-15 source_count: 5 confidence: high --- Codexには、「 status: verified で、 expires を過ぎていないResearchだけ使う」と指示できます。 これで古いノートを誤って使うリスクを減らせます。 3. Decisionsフォルダが意外と重要 Researchには事実を保存します。一方、Decisionsには判断を保存します。 Pixel 11 Proを推した理由 なぜこのSEOタイトルにしたか なぜこの構成を採用し...

スマートフォンのChatGPTで記事を作り、そのままGoogle Bloggerへ下書き保存できないか。実際に個人用のBlogger記事作成Skillを用意し、Apps ScriptやGPT Actions、MCPについて調べながら試してみました。 先に結論を書くと、 スマホから記事を作ること自体は可能ですが、単体のSkillへAction URLを書くだけではBloggerへの送信機能になりません 。外部サービスを操作するには、GPT ActionまたはMCPツールをChatGPT側へ正式に接続する必要があります。 今回実現したかったこと 目標は、スマートフォンから次のように依頼するだけで、Bloggerへ新しい下書きを追加することでした。 このメモをブログ記事に整えて、Bloggerへ下書き保存して。 想定した処理は次のとおりです。 メモや文章を読みやすいブログ記事へ整える タイトルとラベルを作る Blogger向けのHTML断片へ変換する 禁止タグや秘密情報を検査する 明確な保存依頼がある場合だけBloggerへ送信する Bloggerでは公開せず、下書きとして保存する 最初に作った個人用Skill まず、次の役割を持つ個人用Skillを作りました。 日本語で記事を編集する Blogger用のHTML断片を作る 本文先頭に h1 を原則入れない html 、 head 、 body 、 script などのタグを使わない ユーザーが明確に承認した場合だけ下書き保存する 公開、既存記事の更新、削除は行わない Action URLや固定キーを会話や記事へ表示しない 記事の編集、HTML変換、入力検査までは問題なく実行できました。しかし、「Bloggerへ下書き保存して」と依頼すると、下書き保存用のツールが接続されていないため、実際の送信はできませんでした。 なぜSkillだけではBloggerへ送信できないのか 調べて分かったのは、Skillと外部操作ツールの役割が別になっていることです。 ...

NotebookLMで集めた資料を、Codexから参照・整理できるようにしたい場合は、カスタムMCP（Model Context Protocol）として接続する方法があります。 この記事では、コミュニティ製の notebooklm-mcp-cli を使い、WindowsのChatGPTデスクトップアプリ（Codex）へNotebookLMを接続する手順をまとめます。 注意: この連携はGoogleおよびOpenAIの公式連携ではありません。NotebookLMの内部APIやブラウザの認証情報を利用する仕組みのため、機密性の高い資料では使わないことをおすすめします。 できること NotebookLMのノートブックを一覧表示する ノートブック内の内容を質問・要約する URLやテキストなどをソースとして追加する 音声概要、レポート、スライドなどの作成を依頼する 事前準備 Windows PC ChatGPTデスクトップアプリ（Codex） NotebookLMを利用できるGoogleアカウント 1. uvをインストールする PowerShellを開き、次のコマンドを実行します。 winget install --id astral-sh.uv -e 完了したら、PowerShellを一度閉じて開き直します。 2. NotebookLM用CLI／MCPをインストールする uv tool install --python 3.12 notebooklm-mcp-cli インストールされる主なコマンドは以下です。 nlm : NotebookLMを操作するコマンドラインツール notebooklm-mcp : CodexなどのAIクライアントと接続するMCPサーバー 3. Googleアカウントで認証する nlm login ブラウザが開くので、NotebookLMで利用しているGoogleアカウントにログインします。認証状態は次のコマンドで確認できます。 nlm login --check 4. CodexにカスタムMCPとして登録する ChatGPTデスクトップアプリで、次の順に設定します。 設定を開く MCP servers を選ぶ Add server を選ぶ 種別として STDIO を選び、MCPサーバーのコマンド...