コード(スクリプト)作成のエコシステムを作ってみた

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コードと要約(クリック)

公開用スクリプト作成_pub.txt 要約：この workflow は、選択した *_exe.txt ファイルから公開用 *_pub.txt を生成する自動処理である。保存先は M1 側ボリュームに固定し、Dropbox へは直接書き込まない。メタ情報が無い場合は自動付与し、既存メタでは更新日時を除去、状態を「公開用」に変更する。本文から個人情報・キー・パス等を匿名化し、key_patterns.txt に基づく追加置換も行う。未置換の秘密候補を抽出して警告し、生成後は公開 URL とエンコード URL を表示・コピーする。付属のシェルスクリプトで生成物を Dropbox に rsync 同期する。

公開用スクリプトのリスト表示_pub.txt 要約：WordPressのショートコードによる公開用TXT一覧を生成するコード。?pubtxt_dir パラメータで階層移動、見出しクリックで sort/order 切替が可能。pmedia/scripts_pub 配下のTXTのみ対象とし、@eaDir やドット始まり・key_patterns.txt を除外。 更新日時（mtime desc）→名前→サイズの優先順でソートし、パンくず表示も実装。各TXTはクリックで閲覧または &dl=1 でUTF-8添付ダウンロード可。ディレクトリトラバーサル防止のため realpath 検証を行う安全設計。

scripts_pubフォルダからgドキュメントを生成_pub.txt 要約：このシステムは、ローカルのスクリプトファイルをGoogleドキュメントに自動同期し、公開するためのものです。Googleドキュメント化することによりGemの読み込みが自動になります。 sync_docs.pyは、設定されたローカルフォルダから特定の拡張子を持つファイルを読み込み、更新日時順に整理します。これらのファイル内容を目次と共に整形し、Google Docs API経由で、指定された複数のGoogleドキュメントに分割して書き込みます（1ドキュメントあたり最大50ファイル）。既存内容を認証後に更新する機能を持ちます。 watcher.pyはsync_docs.pyと連携し、監視対象フォルダ内のファイル変更をリアルタイムで検知します。変更後クールダウン期間を経て、自動的にsync_docs.main_sync()を呼び出し、Googleドキュメントへの同期処理を実行。ローカルファイルの更新を自動的にクラウドへ反映させます。com.xxxxxxxx.docsupdater.plistはmacOSのLaunchAgents設定ファイルで、システムの起動時にwatcher.pyを自動実行し、バックグラウンドでファイル監視とGoogleドキュメント同期プロセスを常駐させる役割を担います。 全体として、このシステムはローカルで管理するスクリプトやテキストファイルを常に最新の状態でGoogleドキュメント上に保ち、ウェブ公開可能な自動化ワークフローを提供します。

ポイント解説

ChatGPTからGeminiへ

私のプログラム作成のパートナーは、はじめはChatGPTでしたが、最近になってGeminiへと移行しました。 その理由は開発してきたコードが増えて全部を記憶させて開発に利用することが困難になってきたからです。単価あたりの知識記憶容量がGeminiはChatGPTの約10倍あったのが決め手でした。従って、これから説明する「知識の循環システム」が低コストで実現できるからです。

具体的には、2026年2月時点で、ChatGPT(Plus)2,900円月を、GoogleWorkspace(Standard Gemini付き)1,600円月に移行しました。

それでは、私が実践している**「コード（スクリプト）作成のエコシステム」**について、お話ししようと思います。一枚の図にまとめてみましたので、まずは全体像をご覧ください。

１　開発：AIとの対話から生まれる「動く形」

私のプログラム開発は、Geminiとの「対話」から始まります。 実現したいアイデアを、そのままAIに投げかけてみる。そこから質疑応答を重ね、ロジックを磨き、コードを作ってもらいテストを繰り返すというやり方です。

最大のメリットは、自分の都合のいい時間に作業ができること、構文のエラーに悩まされる時間が減り仕組みづくりに集中できることでしょう。まずは**「動く形」を迅速に作り上げる**ことができる。これが、このシステムの第一の魅力です。

２　見える化：情報を「資産」に変えるひと手間

完成したコードをただ保存しておくだけでは、後で活かせません。「あれ、このpythonは何をするものだったかな？」と迷子になってしまいます。

そこで私は、必ず**「コードの見える化」という工程を挟みます。 具体的には、Geminiにコードの「日本語要約」**を作成させ、それを冒頭に添付したtxtファイルを生成し、「ITスクリプト管理」フォルダへ収めます。

さらに重要なのがセキュリティです。 独自のルール（key_patterns.txt）に基づき、個人情報やAPIキーを機械的に「XXXXX」などへと置き換えます。こうして生成されたクリーンなファイルを、公開用の scripts_pub フォルダへ移動させます。 少し手間に見えるかもしれませんが、この工程が、「誰でも使える汎用的な知識資産」へと変身させるのです。

３　公開と共有：ブログと「自分専用Gem」

こうして整えられた知識資産は、2つのルートで新しい価値を生み出します。

一つは、このブログです。 WordPress上の「公開スクリプト一覧」として整理し、訪問者に自由に役立てていただけるリソースとして開放しています。

そしてもう一つが、**Geminiへのフィードバック（還流）**です。 これらのスクリプト群を「知識ソース」としてリンクした、私専用のGem（カスタムAI）を構築します。これはユーザーへのサポート窓口になると同時に、私自身が次のコードを生成するための、最強のデータベースになってくれるわけです。

４　終わりなき進化のループ

このシステムを運用していて改めて気づく最大の利点は、**「予習が不要」**であることです。 プログラムに不具合が見つかったり、改善したくなったりした時、私のGeminiには既に過去のコードが「知識」として埋め込まれています。特段の準備をすることもなく、速やかに修正や拡張の開発に着手できるのです。

修正して得られた新たな知見は、またシステムを通って知識ソースへ戻っていく。 回せば回すほど、AIは私の意図やコーディングの癖を深く学習し、精度が増していきます。まさに、終わりなき進化のループと言えるでしょう。

【おわりに】高齢者とAIの付き合い方

今回は「プログラム作成」を例に挙げましたが、この**「情報の整理・変換・再学習」という循環**は、文章作成や研究、あるいは趣味の記録など、あらゆる分野に応用が可能だと感じています。

私は高齢者ではありますが、こういった新しい技術は、若者だけのものではありません。むしろ、これまで蓄積してきた多くの知識や経験を整理し、形にするためにこそ、AIというパートナーは大きな力を貸してくれるようにも思えます。 高齢者にも役に立つ「上手い使い方」がまだまだありそうな気がしています。

以上