AIが「完了」と言った瞬間に、送信・公開・納品の前で一度止める。

ASTA + CARET — KNOTFRAME WORKS
AI作業を、
証拠で
進める。
アスタとキャレットが、AIの「完了」と実際の変更を分けて案内します。確認、記録、復元の考え方を、仕事で使える形へ。
アスタ「その完了、確認しました?」
キャレット「文字は強いです。でも証拠は、もっと強い。」
ファイル数、サイズ、SHA-256、変更レシート。報告ではなく証拠を見る。
問題がなければGo。迷いが残るなら、次に確認すべき一点へ戻す。
アスタは止める。
キャレットは確かめる。
Knotframeの製品価値を、説明文だけでなく“会話する二人”として記憶できる形へ寄せます。X、YouTube、サイト、OG画像はこの二人を前面に出します。
ASTERISK / ASTA「その完了、確認しました?」
勢いよく止める案内役。AI作業の前後比較、レシート、戻れる地点をユーザーに促します。
CARET「完了という文字は、強いです。」
冷静に疑う相方。AIの報告と実際の変更を分け、Knotframeの正直な制限も伝えます。

THEIR JOB ON THIS SITE
説明ではなく、
二人のやり取りで覚える。
AI導入で怖いのは、AIそのものより「何が起きたか分からないまま進む」こと。アスタとキャレットは、Knotframeの各製品を“確認して進める仕事”として見せるためのナビゲーターです。
アスタ「先に戻れる地点を作りましょう。」
キャレット「そして、変わった場所だけ見ましょう。全部見るのは人類に厳しい。」
AIが賢くなるほど、
人の仕事は「何を、どう渡すか」で変わる。
私たちは、AIそのものを作るチームではありません。散らかった資料、抜けた前提、共有できない秘密情報——AIを仕事で使う直前に残る摩擦を、丁寧に製品へ変えます。
ひとつの巨大な万能アプリではなく、Brief、Guard、Restore、Latticeという小さく明快な道具を、共通のKnotframe体験として育てます。
One frame.
A family of tools.
共通するのは、AI機能の多さではなく、仕事の文脈を正しく組み立てること。
Knotframe
Brief
散らかったログ、文書、画像を、AIが理解できる仕事依頼へ。
Mac上で材料を整理し、目的・制約・期待する出力を含むContext Packを作ります。

アスタが材料を集め、キャレットが抜けた前提を指摘します。
Knotframe
Guard
共有したい文脈は残し、共有すべきでない秘密だけを除く。
個人情報、APIキー、秘密鍵を端末内で検出するローカルファーストの安全層です。

キャレットが静かに止めます。秘密は、渡す前に抜く。
Knotframe
Restore
AIに任せる前に、戻れる地点をつくる。
今回変わった業務ファイルだけを確認し、必要なものだけ作業前へ戻すMacアプリ構想です。

二人で、AIの完了報告と実際の差分を分けて見ます。
Knotframe
Lattice
AIの仕事を、眺めて分かる。
複数のAIの進行・Go待ち・修正ループを、数学的な動きで見分けるMacアプリ構想です。

アスタが進捗を照らし、キャレットが止まった理由を分類します。
AIへ渡す直前に、
仕事の条件を揃える。
Knotframe BriefはAIの代わりに回答するアプリではありません。AIが判断する前に、材料の安全化と依頼内容の構造化を行う道具です。
障害調査をAIへ依頼する
エラーログ、設定値、発生条件、試した対応が別々の場所にあるとき。
ログだけを貼ると前提や制約が抜け、一般論の回答や、実行できない修正案が返りやすくなります。生ログには顧客メールやAPIキーが混ざる危険もあります。
秘密をプレースホルダーへ置換し、目的・背景・変更できない範囲・欲しい回答形式と一緒にContext Packへまとめます。
AIが確認すべき範囲を理解しやすくなり、原因候補、検証順序、低リスクな修正案を一つの依頼内で比較しやすくなります。
顧客対応の下書きを作る
問い合わせ本文、契約条件、過去の対応、確認してほしい論点をAIへ渡すとき。
個人情報を手作業で消す負担があり、消し忘れも起こります。回答のトーンや含めてはいけない約束が伝わらず、書き直しが増えます。
顧客情報を端末内で安全化し、回答目的、守るべき条件、希望する文体と構成を明示します。
共有すべき情報と隠す情報を分けたうえで、担当者が確認しやすい回答案を作れます。
仕様・コードレビューを頼む
設計メモ、関連ログ、技術制約をもとに、実装方針やリスクを検討するとき。
対象外の技術を勧められたり、既存仕様と矛盾した提案が混ざったりして、回答を使える形へ直す作業が残ります。
達成したい結果、現在の構成、変更禁止事項、評価してほしい観点を固定した仕事依頼にします。
提案の前提を揃え、選択肢、トレードオフ、確認手順を同じ形式で比較しやすくなります。
チーム間で調査を引き継ぐ
担当者から別の担当者、外部パートナー、別のAIセッションへ作業を渡すとき。
口頭説明やチャット履歴に依存し、何を試したか、何が未確認かが失われます。担当者が変わるたびに説明をやり直します。
背景、判断済み事項、制約、材料、次に必要な成果物を一つのMarkdownとして残します。
人にもAIにも同じ起点を渡せるため、調査の重複と認識のずれを減らせます。
Context Packは、前提不足、秘密情報の混入、出力形式の曖昧さを減らします。AIの回答は必ず利用者が確認し、重要な判断には専門家や一次情報を利用してください。
OFFICIAL YOUTUBE — ASTA + CARET
二人の会話で、
AI作業を確かめる。
短編ドラマ、60秒の価値解説、実際の使い方をKnotframe専用チャンネルへ集約しています。アスタとキャレットが、AIの「完了」と実際の変更を分けて説明します。
そのまま信じない。最新動画を見る ↗
AIより、仕事を主語に。
モデルの新しさではなく、利用者が終わらせたい仕事から設計します。
端末内を、最初の選択に。
秘密を含む材料は、可能な限りクラウドへ送らずMac上で処理します。
小さく、明快な道具に。
万能な機能を積み重ねず、ひとつの仕事を迷わず終えられる形へ絞ります。
CURRENT FOCUS
Knotframe Lattice
Field Test
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