知識操作

複数のリポジトリ全体で知識の摂取、整理、同期、検索を行うための多層知識システムを管理します。

リアルタイムワークスペースモデルの使用をお勧めします：

• コード作業は実際にクローンされたリポジトリに存在する
• アクティブな実行コンテキストは GitHub、Linear、およびリポジトリローカルのコンテキストファイルに存在する
• 人間向けのより広範なメモは非リポジトリのコンテキスト/アーカイブフォルダに保存される
• マシン間の永続化メモリは知識ベースに属すべきであり、影シャドウリポジトリワークスペースには属さない

アクティブ化するタイミング

• ユーザーが情報を知識ベースに保存したい
• ドキュメント、会話、またはデータを構造化ストレージに摂取する
• 複数システム間で知識を同期する（ローカルファイル、MCP メモリ、Supabase、Git リポジトリ）
• 既存の知識を重複排除または整理する
• ユーザーが「知識ベースに保存する」「知識を同期する」「X について何を知っているか」「これを摂取する」「知識ベースを更新する」と言う場合
• 簡単なメモリ回想を超えたあらゆる知識管理タスク

知識アーキテクチャ

レイヤー 1: アクティブ実行の真実

• 出典： GitHub Issues、PR、Discussions、リリースノート、Linear Issues/Projects/Docs
• 用途： 作業の現在の運用状態
• ルール： あるものがアクティブなエンジニアリングプラン、ロードマップ、リリース、またはバージョンに影響する場合、それをここに優先的に配置します

レイヤー 2: Claude Code メモリ（高速アクセス）

• パス： ~/.claude/projects/*/memory/
• 形式： フロントマター付き Markdown ファイル
• タイプ： ユーザー環境設定、フィードバック、プロジェクトコンテキスト、参照
• 用途： 会話全体で永続化される高速アクセスコンテキスト
• セッション開始時に自動的にロードされます

レイヤー 3: MCP メモリサーバー（構造化知識グラフ）

• アクセス： MCP メモリツール（create_entities、create_relations、add_observations、search_nodes）
• 用途： すべての保存メモリに対するセマンティック検索、関係マッピング
• セッション間の永続化、クエリ可能なグラフ構造を備えています

レイヤー 4: 知識ベースリポジトリ/永続的なドキュメントストレージ

• 用途： 精選された永続的なメモ、セッションエクスポート、総合的な研究、オペレーターメモリ、長編ドキュメント
• ルール： コンテンツがリポジトリ所有のコードに属さない場合、これはマシン間コンテキストの好まれた永続化ストレージです

レイヤー 5: 外部データストレージ（Supabase、PostgreSQL など）

• 用途： 構造化データ、大規模ドキュメントストレージ、全文検索
• 使用事例： メモリファイルが大きすぎるドキュメント、SQL クエリが必要なデータ

レイヤー 6: ローカルコンテキスト/アーカイブフォルダ

• 用途： 人間向けメモ、アーカイブされたゲームプラン、ローカルメディア整理、一時的な非コードドキュメント
• ルール： 情報ストレージのために書き込み可能ですが、影シャドウコードワークスペースではありません
• 禁止項目： アクティブなコード変更またはアップストリームに属すべきリポジトリの真実

摂取ワークフロー

新しい知識をキャプチャする必要がある場合：

1. 分類

これはどのタイプの知識ですか？

• ビジネス決定 -> メモリファイル（プロジェクトタイプ） + MCP メモリ
• アクティブロードマップ/リリース/実装状態 -> GitHub + Linear を優先する
• 個人環境設定 -> メモリファイル（ユーザー/フィードバックタイプ）
• 参考情報 -> メモリファイル（参考タイプ） + MCP メモリ
• 大規模ドキュメント -> 外部データストレージ + メモリ内の要約
• 会話/セッション -> 知識ベースリポジトリ + メモリ内の短い要約

2. 重複排除

この知識が既に存在しないかチェック：

• メモリファイル内の既存エントリを検索する
• 関連用語を使用して MCP メモリをクエリする
• 別のローカルメモを作成する前に、情報が既に GitHub または Linear に存在しないか確認する
• 重複を作成しないでください。代わりに既存エントリを更新してください。

3. ストレージ

適切なレイヤーに書き込む：

• 高速アクセスのために常に Claude Code メモリを更新する
• セマンティック検索可能性と関係マッピングのために MCP メモリを使用する
• 情報がリアルタイムプロジェクト真実を変更する場合、最初に GitHub/Linear を更新する
• 永続的でロングフォーマットの追加のために知識ベースリポジトリにコミットする

4. インデックス

関連するインデックスまたは要約ファイルを更新します。

同期操作

会話同期

セッション履歴を定期的に知識ベースに同期する：

• ソース：Claude セッションファイル、Codex セッション、その他のエージェントセッション
• ターゲット：知識ベースリポジトリ
• クイックブラウズ用のセッションインデックスを生成する
• コミットとプッシュを実行する

ワークスペース状態同期

重要なワークスペース設定とスクリプトを知識ベースにミラーリング：

• ディレクトリマッピングを生成する
• コミット前に機密設定を編集する
• 時間経過に伴う変更を追跡する
• 知識ベースまたはアーカイブフォルダをリアルタイムコードワークスペースと見なさないでください

GitHub/Linear 同期

情報がアクティブな実行に影響する場合：

• 関連する GitHub Issues、PR、Discussions、リリースノート、またはロードマップスレッドを更新する
• 作業が永続的な計画コンテキストを必要とする場合、サポートドキュメントを Linear に添付する
• その後、ローカルメモがまだ価値を追加する場合にのみミラーリングを実行する

ソース間知識同期

複数のソースからの知識を 1 か所に集約：

• Claude/ChatGPT/Grok 会話エクスポート
• ブラウザブックマーク
• GitHub アクティビティイベント
• 状態サマリーを書き込み、コミットしてプッシュする

メモリパターン

# 短期：現在のセッションコンテキスト
TodoWrite をセッション内タスク追跡に使用する

# 中期：プロジェクトメモリファイル
セッション間のリコールのために ~/.claude/projects/*/memory/ に書き込む

# 長期：GitHub/Linear/知識ベース
GitHub + Linear にアクティブ実行の事実を配置する
知識ベースリポジトリに永続的な総合コンテキストを配置する

# セマンティックレイヤー：MCP 知識グラフ
mcp__memory__create_entities を使用して永続的な構造化データを作成する
mcp__memory__create_relations を関係マッピングに使用する
mcp__memory__add_observations を既知エンティティに関する新しい事実を追加するために使用する
mcp__memory__search_nodes を既に存在する知識を見つけるために使用する

ベストプラクティス

• メモリファイルは簡潔に保つ。ファイルを無限に増やすのではなく、古いデータをアーカイブする。
• すべての知識ファイルでフロントマター（YAML）をメタデータとして使用する。
• 保存する前に重複排除を実行する。先に検索して、その後に作成または更新する。
• 事実の各セットに対して 1 つの権威的な格納位置を優先する。ローカルメモ、リポジトリファイル、トラッカードキュメント内で同じプランを並列に複製することを避ける。
• Git にコミットする前に機密情報（API キー、パスワード）を編集する。
• 知識ファイルに対して一貫した命名規則を使用する（小文字-ハイフン-区切り）。
• 簡単な取得のために主題/カテゴリタグでエントリにタグを付ける。

品質ゲート

知識操作を完了する前に：

• 重複エントリが作成されていない
• Git トラッキングされたファイル内の機密データが編集されている
• インデックスと要約が更新されている
• データタイプに対して適切なストレージレイヤーが選択されている
• 関連する場所に相互参照が追加されている