漆畑式LLMO
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技術の外側にある設計思想を記録する。
なぜこの構造にしたのか、何を解こうとしたのか。
漆畑式LLMO — 新規ドメイン6ヶ月で検索1位を取った4層設計の全体像
哲学をAIが正しく読み取れる構造に設計する4層技術体系。ai.txt 2,003行、構造化データ18種、Entity SEOの設計思想を記録する。
20のリポジトリに通底する設計思想 — フルスタッククリエイターのGitHub全体像
21のパブリックリポジトリに共通する3つの設計原則。「誰のために」が起点、判断の構造化、「なぜ」の記録。
ai.txt 2,000行の設計術 — AIに「組織の全体像」を伝える方法
ai.txtはrobots.txtのAI版ではない。1,300ページの「地図」をAIに渡す設計思想と実装。
構造化データ18種の設計と実装 — Schema.orgを「エンティティ認識装置」として使う
構造化データはリッチスニペットのためだけのものではない。18種のスキーマが@idで繋がり「グラフ」になる設計。
Entity SEO — Wikidata × @id チェーンでAIの名寄せを制御する
AIの「たぶん同じ」を「確実に同じ」に変える。@id体系設計とWikidata連携の実務。
5段階パイプライン × 3トラック — 哲学ベースのコンテンツを500ページ/半日で量産する仕組み
「量産」の正体。判断をCONFIGに切り出したから速い。5段階×3トラック制御の設計。
llms.txt の設計 — 350行でAIに「推薦する理由」を伝える技術
ai.txtが「百科事典」ならllms.txtは「エレベーターピッチ」。推薦判断に必要な情報だけを渡す設計。
9エージェント並列監査 — 「次に何を作るべきか」を自動判断するフレームワーク
監査は「完成度の評価」ではなく「次の一手の発見」。戦略4+技術5の9エージェント並列実行設計。
「量より質のコンテンツが、量ある」— 1,300ページに哲学を宿らせた設計の話
1,300ページ作ったことが本質ではない。全ページに同じ哲学が反映されていること。それがAIの理解を変える。
AIが推薦する会社になるために — SEOの次のゲームルール
Googleは検索結果を並べる。AIは1社を推薦する。この違いの意味を、正確に理解している経営者はまだ少ない。
高校生の人生を変えるWebサイトを作っている話
A4の求人票1枚で18歳の子が人生の選択をする。それがおかしいと思った。だから1,300ページを作った。
キャラクター3層人格モデル — 表層・深層・無意識でAIの「性格ブレ」を制御する
AIキャラクターの一貫性をYAMLで解決。表層の行動パターン、深層の価値観、無意識の動機を構造化データとして定義する。
Nanobanana — 13のバッチスクリプトで1,300ページの画像スタイルを統一する
アンカー参照パターンとバッチ処理で、1,300ページの画像を同一スタイルで統一するPython CLIツールの設計。
YAMLを書くだけでマンガが生成される — manga-systemの4段階パイプライン
YAMLで5要素を定義するだけでマンガを自動生成。2キャラ×6感情テンプレート、4レイアウトパターンの制約設計。
2つの診断アプリの設計比較 — MBTI 30問と状況判断8タイプ、何が違うか
同じ「診断」でも利用文脈で設計が根本から変わる。SEOファネル連動型と、イベント最適化型の比較。
マークダウンで作る教育プラットフォーム — RAGドキュメント × 6層販売ファネル
CMSを使わず、マークダウンで教育プラットフォームを構築。RAG最適構造と6層ファネル設計。
Claude Code開発手法論 — 大規模システム継続開発のベストプラクティス
Claude Codeの特性と制約を活用した効率的な大規模システム開発手法論。ドキュメント体系と開発プロセスフロー。