AIで実現するズボラなTodo運用

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

Todoの運用

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。
1. いい感じのPriority
2. いい感じのDuration
3. いい感じの時間
4. いい感じのDescription
5. いい感じに検索した参考情報

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。

リンク集

The Agentic Development Environment

Warp is an AI agent platform that lets you run multiple agents in parallel to complete any development task.

https://www.warp.dev/

GitHub - Doist/todoist-mcp: Augment LLMs with Todoist features

Augment LLMs with Todoist features. Contribute to Doist/todoist-mcp development by creating an account on GitHub.

https://github.com/Doist/todoist-mcp