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関連論文ノート

Codex Agent Loop 記事の背景にある(または近接する)arXiv 論文を、自分用の学習帳として整理する場所。

⚠️ 論文ページを書く・修正する前に必ず Copyright Policy を読むこと。ライセンスによって原文掲載・翻訳の可否が変わる。

このセクションの使い方

このリポジトリは public だが これは「読者向けの解説サイト」ではなく自分の学習帳。 public にしてある理由は1つだけ:

ChatGPT / Claude / Perplexity 等の AI に URL を渡して、文脈ごと相談できるようにするため。

運用ルール

やること

  • 論文本体は Firefox のローカル翻訳で読む(最近の Firefox は CPU だけで全文日本語化できる)
  • それで普通に読めた部分は 何もメモらない(放置でいい)
  • 詰まった箇所だけ AI に質問 → 得た理解を「引っかかりメモ」として該当論文ページに追記
  • 後から自分が読み返す or AI に「このページ前提で話して」と渡せる状態を維持

やらないこと

  • 全文翻訳HTMLを作る(自分にとって学習効果が薄い・時間対効果が悪い)
  • 網羅的な要約を書く(読めばわかる箇所を再生産しない)
  • Cloudflare Access 認証をかける(AI から見えなくなって本末転倒)

載せて良いもの / ダメなもの

カテゴリ 載せて良い 載せない
自分の理解・疑問・推測
AI と話した結論・反例
論文からの短い引用(出典明示)
図表の転載 ❌(ライセンス不明分はやらない)
全文翻訳・大量引用
業務情報・NDA・credentials
身バレ要素(所属・実名等)

一覧とリンクハブ

リンクは事実情報なので著作権の対象外。各論文について「読むフォーマット」の選択肢を並べる。

ReAct (2022) · CC BY 4.0

Synergizing Reasoning and Acting in Language Models — Shunyu Yao et al.

SWE-agent (2024) · CC BY 4.0

Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering — John Yang et al.

Trajectory Reduction (2025) · arXiv non-exclusive

Reducing Cost of LLM Agents with Trajectory Reduction — Yuan-An Xiao et al.

Agentic Harness Engineering (2026) · arXiv non-exclusive

Observability-Driven Automatic Evolution of Coding-Agent Harnesses — Jiahang Lin et al. (11名)

読むときのフロー

1. ar5iv の HTML を Firefox で開く
2. アドレスバーの翻訳アイコンで日本語化
3. ザッと読む
   ├─ わかった                → 何もしない
   └─ 詰まった                → 該当箇所をコピーして AI に投げる
                              得た理解を該当論文ページの
                              「引っかかりメモ」に追記
4. 後日、同じ論文を AI と話すときは、
   このサイトの該当ページURLを渡す

AI に渡すときの定型文

このページを前提に話したい:
https://codex-agent-loop-notes.pages.dev/papers/react/

質問: ...

または、論文 URL とノート URL を両方渡す:

論文: https://arxiv.org/abs/2210.03629
俺のメモ: https://codex-agent-loop-notes.pages.dev/papers/react/
俺の理解: ...
ここが詰まった: ...

AI 引用フォーマット(引っかかりメモに使う)

各論文ページの「引っかかりメモ」では、AI からもらった説明を以下の形で残す:

### Q: <自分の疑問>

**詰まった理由**: <なぜ詰まったか>

**AI に聞いた結果(要点)**:
- ...

**裏取り**: <論文の §X / 公式ドキュメント / 他論文へのリンク>

**自分の言葉での結論**: <一行>

「AI 出力の生コピペは載せない」「自分の言葉で書き直す」が原則。 理由は2つ: - 後で自分が読み返すときに、自分の言葉のほうが圧倒的に効く - AI出力の著作権 / 利用規約周りの面倒を避ける