なぜこの組み合わせが効くのか
ChatGPT のワークモードはフォルダとファイルに接続し、パイプラインの生成側で輝く。粗いアウトラインを下書きに変え、山積みの文書を要約し、そして — ますます — 画像や図を一括生成する。放っておけば、その出力はいずれ失うチャットスレッドの中に住む。代わりに note.md の Vault に向ければ、すべての納品物はプレーンな markdown として（画像はその隣に）着地し、あなたのリーディング・注釈ループがそれを捕まえられる。
ここで「ひとつの Vault、多くのエージェント」という発想が元を取る。ChatGPT があなたの唯一のエージェントであることは稀だ。ChatGPT は生産のために手を伸ばす速い万能選手 — レビューも、長時間走る自動化も、最終判断も、それぞれ最も得意な相手に任せられる。同じファイル、違う働き手。
セットアップ
- Vault を ChatGPT が届くフォルダに置く — OpenAI 接続フォルダか、読み書きできるクラウド／git 同期ディレクトリに。
- Vault のルートに
AGENTS.mdを置き（規約の要約：llms-full.txt）、同じハウスルールを ChatGPT のプロジェクト指示にも貼る — CLI エージェントのようにファイルを自動では読まないので、こちらから伝える。 - 納品物を日付付きの markdown として Vault に保存させる。例：
drafts/2026-07-23-launch-post.md。生成画像は相対リンクで{docname}_files/に落とさせる。 - 結果を note.md で開く。読み、ハイライトし、疑問を書く — マークはサイドカーの
.note.mdに落ち、原文はクリーンで再生成可能なまま。
実際のループ
ChatGPT に launch post の下書きと3枚のヒーロー画像の生成を頼む。ChatGPT は drafts/launch-post.md を書き、_files/ フォルダを埋める。あなたは note.md でそれを読み、画像を2枚切り、言い過ぎている段落をハイライトし、メモを残す。次に launch-post.note.md を、もっと慎重なレビューアエージェントに渡す — 「余白に応えて」。ChatGPT は速く生成した。Vault はそれを保持した。あなたはそれを判断した。それが分業だ。
FAQ
ChatGPT は AGENTS.md を自動で読むか？
CLI エージェント（Codex、Claude Code）のようには読まない。Vault の規約を ChatGPT のプロジェクトやカスタム指示に貼り付け、AGENTS.md ファイルを指し示せば、同じハウスルールに従う — サイドカーファイルは立入禁止、新しい仕事は日付付き markdown。
ChatGPT が生成した画像を Vault に置けるか？
置ける。文書の隣の {docname}_files/ フォルダに相対リンクで保存する — note.md が貼り付けたスクリーンショットに使うのと同じ規約だ。読書ビューでレンダリングされ、git で Vault と一緒に旅する。
エージェントをひとつに絞る必要があるか？
ない — それこそが核心だ。速い生成には ChatGPT、慎重なレビューには別のエージェント、プライベートな作業にはローカルエージェント。彼らはファイルを通じて協働し、あなたが指揮する。オーケストレーションのガイドを参照。