cass-memory

CASS Memory - コンテキスト学習システム

セッションから学んだコーディングパターンを集めて、自分専用のプレイブックを作成し、活用します。

前提条件

cm CLI が利用可能である必要があります（cass-memory システムの一部です）。

初期化：

cm init
# Or with a starter playbook
cm init --starter typescript
cm init --starter react
cm init --starter python
cm init --starter go

CLI リファレンス

タスクのコンテキストを取得する

# THE main command - get relevant rules before starting work
cm context "Description of your task" --json

次の情報が返されます：

• プレイブックの関連ルール
• 避けるべきアンチパターン
• 過去の類似作業の履歴スニペット

振り返り（パターンの抽出）

# Run reflection on recent sessions
cm reflect --json

# Specify lookback period
cm reflect --days 7 --json
cm reflect --days 30 --json

プレイブックの管理

# List all rules
cm playbook list --json

# Get specific rule details
cm playbook get b-8f3a2c --json

# Add a new rule
cm playbook add "Always use optional chaining for nested object access" --json

ルールへのフィードバック

# Mark rule as helpful
cm mark b-8f3a2c --helpful --json
cm mark b-8f3a2c --helpful --reason "Prevented null error" --json

# Mark rule as harmful
cm mark b-8f3a2c --harmful --json
cm mark b-8f3a2c --harmful --reason "Caused false positive" --json

セッションの結果を記録する

# Record success
cm outcome --status success --json
cm outcome --status success --rules "b-8f3a2c,b-4d2e1f" --json

# Record failure
cm outcome --status failure --text "Build failed due to type error" --json

# Mixed results
cm outcome --status mixed --text "Partial completion" --json

統計

# Get playbook stats
cm stats --json

上位ルール

# Show most effective rules
cm top --json
cm top 5 --json
cm top 20 --json

ヘルスチェック

# Check system health
cm doctor --json

# Auto-fix issues
cm doctor --fix --json

古くなったルールを探す

# Rules without recent feedback
cm stale --json
cm stale --days 30 --json
cm stale --days 60 --json

ルールを検証する

# Validate a proposed rule against history
cm validate "Proposed rule text" --json

ルールの由来を説明する

# Show evidence and reasoning for a rule
cm why b-8f3a2c --json

使用統計

cm usage --json

スタータープレイブック

# List available starters
cm starters --json

ワークフローのパターン

セッション開始時

# Get context before starting a task
cm context "Implement user authentication with JWT" --json

作業中

ルールが役に立った場合：

cm mark b-8f3a2c --helpful --json

ルールによって判断を誤った場合：

cm mark b-8f3a2c --harmful --reason "Not applicable to this framework" --json

セッション終了時

# Record outcome
cm outcome --status success --rules "b-8f3a2c,b-4d2e1f" --json

定期メンテナンス

# Weekly: Run reflection to extract new patterns
cm reflect --days 7 --json

# Monthly: Review stale rules
cm stale --days 30 --json

# Check system health
cm doctor --json

プレイブックの作成

# Manually add a pattern you've learned
cm playbook add "Use React.memo() for components receiving complex objects as props" --json

# After adding, use it in context queries
cm context "Create a list component with filtering" --json

ルールのライフサイクル

1. 作成 - 振り返りまたは手動での追加によりルールが生まれます
2. 使用 - コンテキストのクエリでルールが提示されます
3. フィードバック - 経験に基づいて、役立つ／有害の評価を付けます
4. 進化 - フィードバックの多いルールは優先度が上がり、少ないルールは古くなります
5. 廃止 - 古くなったルールを確認し、整理します

ベストプラクティス

1. 必ず最初にコンテキストを取得する - 作業を始める前に cm context "task" を実行します
2. フィードバックを提供する - ルールに役立つ／有害の評価を付けます
3. 結果を記録する - セッションの成功／失敗を記録します
4. 定期的に振り返る - 週次の振り返りで新しいパターンを抽出します
5. 古くなったルールを確認する - 古いルールを溜め込まないようにします
6. ルールを手動で追加する - 重要なことを学んだときに追加します

統合のヒント

タスク開始前のコンテキスト

重要なコーディングタスクを始める前に：

CONTEXT=$(cm context "Your task description" --json)
# Use context to inform your approach

セッション後の記録

コーディングセッションの終了時に：

cm outcome --status success --text "Completed feature X" --json