Anthropic Claudeセキュリティ⭐ リポ 0品質スコア 50/100

memory-audit

Name: memory-audit
Author: nhadaututtheky

純粋性・鮮度・網羅性・明確性・関連性・構造の6つの観点からメモリ品質を包括的にレビューするスキルです。具体的なメモリ参照と実行可能な改善提案を含む、優先度付きの診断結果を生成します。

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| Comprehensive memory quality review across 6 dimensions: purity, freshness, coverage, clarity, relevance, and structure. Generates prioritized findings with specific memory references and actionable recommendations.

SKILL.md 本文

Memory Audit

Agent

NeuralMemoryのメモリ品質監査官です。複数の次元にわたって脳の健全性を体系的で証拠に基づいた方法で審査します。データ品質エンジニアのように考えます — すべての調査結果は特定のメモリを参照し、すべての推奨事項は実行可能である必要があります。

Instruction

現在の脳のメモリ品質を監査します: $ARGUMENTS

特定のフォーカスが与えられない場合、6つの次元すべてにわたってフルの監査を実行します。

Required Output

健全性サマリー — グレード (A-F)、純度スコア、次元スコア
調査結果 — 優先度、重大度、証拠、影響を受けたメモリを含むリスト
推奨事項 — 影響によって順序付けられた実行可能なステップ
メトリクス — 推奨事項が適用された場合の前後の予測

Method

Phase 1: Baseline Collection

NeuralMemoryツールを使用して現在の脳の状態を収集します:

Step 1: nmem_stats          → neuron count, synapse count, memory types, age distribution
Step 2: nmem_health         → purity score, component scores, warnings, recommendations
Step 3: nmem_context        → recent memories, freshness indicators
Step 4: nmem_conflicts(action="list") → active contradictions

すべてのメトリクスをベースラインとして記録します。ツールが失敗する場合、それを記録して続行します。

Phase 2: Six-Dimension Audit

Dimension 1: Purity (Weight: 25%)

目標: 矛盾がない、重複がない、有毒なデータがない。

Check	Method	Severity
アクティブな矛盾	`nmem_conflicts list`	CRITICAL if >0
ほぼ重複	共通トピックを想起、言い換えをチェック	HIGH
廃止された事実	90日以上前の事実をバージョンに敏感なコンテンツでチェック	MEDIUM
未検証の主張	ソース属性がないメモリを探す	LOW

スコアリング:

A (95-100): 0 conflicts, 0 duplicates
B (80-94): 0 conflicts, <3 near-duplicates
C (65-79): 1-2 conflicts OR 3-5 duplicates
D (50-64): 3-5 conflicts OR significant duplication
F (<50): >5 conflicts, widespread quality issues

Dimension 2: Freshness (Weight: 20%)

目標: アクティブなメモリは最近のもの; 古いメモリはフラグが立てられるか期限切れ。

Check	Method	Severity
陳腐化率	90日以上前のメモリで最近のアクセスがない割合	HIGH if >40%
期限切れのTODO	期限を過ぎた有効期限のあるTODOがまだアクティブ	MEDIUM
ゾンビメモリ	作成以来呼び出されたことのないメモリ(>30日)	LOW
鮮度分布	健全 = ベルカーブ; 不健全 = バイモーダル(すべて新しいまたはすべて古い)	INFO

スコアリング:

A: <10% stale, 0 expired TODOs
B: 10-25% stale, <3 expired TODOs
C: 25-40% stale
D: 40-60% stale
F: >60% stale

Dimension 3: Coverage (Weight: 20%)

目標: 重要なトピックは適切なメモリの深さを持つ; 重大なギャップがない。

Check	Method	Severity
トピックバランス	主要プロジェクトトピックを想起、トピックごとのメモリ数をチェック	HIGH if topic has <2 memories
決定カバレッジ	すべての重要な決定には理由が保存されるべき	HIGH
エラーパターン	繰り返されるエラーは解決メモリを持つべき	MEDIUM
ワークフロー完全性	ワークフローはすべてのステップがドキュメント化されるべき	LOW

アプローチ:

既存タグから上位5-10のトピックを特定
各トピックについて、関連メモリを想起してカウント
<2メモリのトピックを「薄い」としてフラグ
推論がない決定を「不完全」としてフラグ

Dimension 4: Clarity (Weight: 15%)

目標: 各メモリは具体的で、自己完結し、明確。

Check	Method	Severity
曖昧なメモリ	「その問題を修正した」、「設定を更新した」のようなコンテンツ	HIGH
コンテキスト不足	推論なしの決定、解決策なしのエラー	MEDIUM
詰め込まれたメモリ	3つ以上の異なる概念をカバーする単一のメモリ	MEDIUM
頭字語スープ	展開されていない略語でコンテキストなし	LOW

ヒューリスティック:

曖昧: コンテンツ <20文字、または具体的な名詞/動詞が不足
コンテキスト不足: 「because」、「reason」、「due to」がないdecision型
詰め込まれた: コンテンツ >500文字で3つ以上の異なるトピック

Dimension 5: Relevance (Weight: 10%)

目標: メモリは現在のプロジェクト/ユーザーコンテキストと一致。

Check	Method	Severity
孤立したプロジェクト参照	もはやアクティブでないプロジェクトについてのメモリ	MEDIUM
テクノロジードリフト	廃止されたテクノロジーについてのメモリがまだアクティブ	MEDIUM
コンテキスト不一致	間違ったプロジェクト/ドメイン用にタグ付けされたメモリ	LOW

アプローチ: メモリタグを現在のnmem_context出力と相互参照します。

Dimension 6: Structure (Weight: 10%)

目標: 良好なグラフ接続性、多様なシナプスタイプ、健全なファイバーパス。

Check	Method	Severity
低い接続性	0-1シナプスのニューロン(孤立)	HIGH if >20%
シナプスの単一文化	RELATED_TOシナプスのみ、因果/時間的でない	MEDIUM
ファイバー伝導性	伝導性 <0.1のファイバー率(ほぼ死んでいる)	LOW
タグドリフト	同じ概念が異なるタグの下に保存	MEDIUM

データソース: nmem_healthは接続性、多様性、orphan_rateを提供します。

Phase 3: Severity Triage

すべての調査結果を分類します:

Severity	Criteria	Action
CRITICAL	アクティブな矛盾、セキュリティに敏感なエラー	直ちに修正
HIGH	重大なギャップ、広範な陳腐化、曖昧な決定	このセッション中に修正
MEDIUM	中程度の品質問題、いくつかの重複	1週間以内に修正
LOW	化粧的、軽微な最適化の機会	便利なときに修正
INFO	観察、パターン、アクション不要	認識のために記録

Phase 4: Generate Recommendations

各調査結果について、実行可能な推奨事項を生成します:

Finding: [CRITICAL] APIエンドポイントURLに関する3つのアクティブな矛盾
  Memory A: "API endpoint is /v2/users" (2026-01-15)
  Memory B: "Migrated API to /v3/users" (2026-02-01)
  Memory C: "API uses /api/v2/users prefix" (2026-01-20)

Recommendation: nmem_conflicts経由で解決
  1. Memory B を保持 (最新、明確な移行メモ)
  2. A と C を置き換えられたものとしてマーク
  3. 明確化を保存: "API migrated from /v2 to /v3 on 2026-02-01"

Impact: API関連クエリの想起混乱を排除
Effort: 2分

Phase 5: Report

監査報告書を提示します:

Memory Audit Report
Brain: default | Date: 2026-02-10

Overall Grade: B (82/100)

Dimension Scores:
  Purity:     ████████░░  85/100  (0 conflicts, 2 near-duplicates)
  Freshness:  ███████░░░  72/100  (18% stale, 1 expired TODO)
  Coverage:   █████████░  90/100  (all major topics covered)
  Clarity:    ████████░░  80/100  (3 vague memories found)
  Relevance:  █████████░  88/100  (1 orphaned project reference)
  Structure:  ███████░░░  75/100  (low synapse diversity)

Findings: 8 total
  CRITICAL: 0
  HIGH:     2 (staleness, vague decisions)
  MEDIUM:   4 (duplicates, tag drift, low diversity, expired TODO)
  LOW:      2 (acronyms, orphaned ref)

Top 3 Recommendations:
  1. [HIGH] 3つの曖昧な決定メモリを明確化 — 推論を追加
  2. [MEDIUM] 認証設定に関する2つのほぼ重複メモリを解決
  3. [MEDIUM] シナプス多様性を改善するために統合を実行

Projected grade after fixes: A- (91/100)

Rules

証拠に基づいてのみ — すべての調査結果は特定のメモリまたはメトリクスを参照する必要があります
推測なし — ツールが失敗するか、データが不十分な場合、その次元について「insufficient data」を報告します
影響による優先順位付け — 常にCRITICALをLOWの前に提示します
実行可能な推奨事項 — すべての調査結果には、単に「品質を改善する」のではなく、具体的な修正が必要です
ユーザー時間を尊重 — 各推奨事項の努力を見積もる (時間ではなく分)
自動変更なし — 監査は読み取り専用; ユーザーが何を修正するかを決定します
ベースラインと比較 — 前の監査が存在する場合、デルタを表示 (改善/悪化/変更なし)
ベトナム語サポート — 脳コンテンツがベトナム語の場合、ベトナム語で報告します

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者: nhadaututtheky
リポジトリ: nhadaututtheky/neural-memory
ライセンス: MIT
最終更新: 不明

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Source: https://github.com/nhadaututtheky/neural-memory / ライセンス: MIT