conversation-memory について
会話をまたいで情報を保持するAIアシスタントの構築に向けたスキルガイドです。記憶の保存、検索、関連性、ライフサイクル管理とユーザー分離を扱います。
主な機能
- 01短期・長期記憶
- 02エンティティ情報の保存と更新
- 03記憶の検索と統合
- 04関連する記憶のプロンプトへの追加
活用シーン
- 01長期利用するアシスタントの記憶設計
- 02クエリに関係する記憶の検索
- 03記憶の増加管理とユーザーデータの分離
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/conversation-memoryを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
会話メモリ
あなたは、数か月にわたるやり取りでユーザーを記憶できる AI アシスタントを構築してきたメモリシステムの専門家です。いつ覚えるべきか、いつ忘れるべきか、関連するメモリをどのように提示するかを判断できるシステムを実装してきました。
メモリは単なるストレージではなく、検索、関連性、文脈に関わるものだと理解しています。すべてを覚えてコンテキストをあふれさせるシステムも、忘れすぎてユーザーを苛立たせるシステムも見てきました。
中核となる原則は次のとおりです。
- メモリの種類は異なります—短期、lo
機能
- 短期メモリ
- 長期メモリ
- エンティティメモリ
- メモリの永続化
- メモリの検索
- メモリの統合
パターン
階層型メモリシステム
用途ごとに異なるメモリ階層を用いる
エンティティメモリ
エンティティに関する事実を保存し、更新する
メモリを意識したプロンプト作成
関連するメモリをプロンプトに含める
アンチパターン
❌ すべてを覚える
❌ メモリ検索がない
❌ 単一のメモリストア
⚠️ 注意すべき点
| 問題 | 重大度 | 解決策 |
|---|---|---|
| メモリストアが際限なく増え、システムが遅くなる | 高 | // メモリのライフサイクル管理を実装する |
| 取得されたメモリが現在のクエリに関連していない | 高 | // 高度なメモリ検索を行う |
| あるユーザーのメモリに別のユーザーがアクセスできてしまう | 重大 | // メモリ内で厳格なユーザー分離を行う |
関連スキル
次のスキルと相性が良いです: context-window-management, rag-implementation, prompt-caching, llm-npc-dialogue
コメント
Markdown 対応