inject

廃止済み CLI（memory-moat removal Phase 1b、age-abev） — ao inject CLI コマンドは Phase 1b で削除され、現在は cm/cass と ao lookup が検索を担います。オンデマンドの学習内容検索や、フェーズごとのコンテキストパケットには ao lookup --query "topic" を使用してください。このスキルは、ao lookup と ao knowledge ファミリーを使う手動検索／ナレッジ有効化アダプターとしてのみ存続しています。標準のコンテキスト経路ではなく、デフォルトのフックや他のスキルから呼び出されることもありません。

Inject スキル

インストールと更新（using-agentops、ag-s43tg から統合）

インストール済みスキルを更新するには： インストール用ワンライナーを再実行してください — bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/boshu2/agentops/main/scripts/install.sh)。（スキル更新用のコマンドはありません。スキルの更新はインストールスクリプトで行います。）

オンデマンドのナレッジ検索。起動時には自動実行されません（ag-8km 以降）。

読み取り専用です。ナレッジを読み込んで注入するだけで、.agents/ への書き込みは行いません。

レガシーアダプターとして、関連する過去のナレッジを現在のセッションに読み込みます。

リース

フィールド	値
リース	廃止候補
置き換え先ポート	retrieve_context / assemble_context
置き換えアダプター	ao lookup、ナレッジブリーフ成果物
現在許可されている用途	手動での互換性検索のみ
許可されていない用途	デフォルトの起動時注入、非表示フックによる配信、タスク計画

統合されたトリガー（ag-s43tg wave 1）：session-bootstrap + using-agentops はここにルーティングされます

• session-bootstrap → ao session bootstrap。 新しいエージェントセッションの開始やオンボーディングに使う Universal AgentOps 初期化プロンプトは、ao session bootstrap の概要レポートです。まずこれを実行し、その後 ao lookup で、減衰度に基づいて順位付けされたコンテキストをオンデマンドで取得してください。
• using-agentops → このスキル（スキルディレクトリは削除済みで、埋め込み CLI コピーも廃止済みです）。AgentOps のワークフローについて説明を求められた場合に使用します。まず ao session bootstrap で概要を把握し、その後、ワークフローの説明としてここに記載されているオンデマンドの機能（ao lookup、ao knowledge brief）を紹介してください。

Claude Code のスキルオーケストレーションでは、デフォルトで /skill の連鎖を使用します。ワークフローで CLI を実行手段として明示している場合を除き、ターミナル CLI コマンドは互換性アダプターです。

仕組み

フックを使わないデフォルトの起動経路では、起動時の注入は行われません。標準の概要レポートを取得するには ao session bootstrap を実行し、その後 ao lookup でコンテキストをオンデマンドで取得します。/inject トリガーは、ao lookup にルーティングされるレガシーエイリアスです。

オンデマンド検索には ao lookup を使用します。

ao lookup --query "<topic>" --limit 5     # top matches by relevance
ao lookup --bead <bead-id>                # learnings from a bead's lineage
ao lookup <artifact-id>                    # one artifact by ID

ao lookup は、learnings / patterns / sessions のコーパスを検索し、件数を制限した再新性加重の要約を返します。（レガシーの ao inject CLI — トークン予算に基づく Markdown 注入、--predecessor による引き継ぎコンテキスト、SessionStart フックによる配信 — は Phase 1b で廃止されました。概要の把握には ao session bootstrap、オンデマンド検索には ao lookup を使用します。）

手動実行

/inject [topic] が指定された場合：

ステップ 1：関連するナレッジを検索する

ao CLI がある場合：

ao lookup --query "<topic>" --limit 5

ao CLI がない場合は、手動で検索する：

# Global operating memory
sed -n '1,120p' ~/.agents/MEMORY.md 2>/dev/null

# Recent learnings
ls -lt .agents/learnings/ | head -5

# Recent patterns
ls -lt .agents/patterns/ | head -5

# Recent research
ls -lt .agents/research/ | head -5

# Global learnings (cross-repo knowledge)
ls -lt ~/.agents/learnings/ 2>/dev/null | head -5

# Global patterns (cross-repo patterns)
ls -lt ~/.agents/patterns/ 2>/dev/null | head -5

# Legacy patterns (read-only fallback, no new writes)
ls -lt ~/.claude/patterns/ 2>/dev/null | head -5

ステップ 2：関連ファイルを読む

Read ツールを使用して、トピックに基づき最も関連性の高い成果物を読み込みます。

ステップ 3：コンテキストとして要約する

注入したナレッジを提示します：

• どこでも適用される全般的な原則や制約
• 現在の作業に関連する重要な学び
• 適用できる可能性のあるパターン
• 関連トピックに関する最近の調査

ステップ 4：引用を記録する（フィードバックループ）

注入したナレッジを提示した後、フィードバックループ用に注入したファイルを記録します：

mkdir -p .agents/ao
# Record each injected learning file as a citation
for injected_file in <list of files that were read and presented>; do
  echo "{\"artifact_path\": \"$injected_file\", \"cited_at\": \"$(date -Iseconds)\", \"session_id\": \"$(date +%Y-%m-%d)\", \"workspace_path\": \"$PWD\"}" >> .agents/ao/citations.jsonl
done

引用の追跡によってフィードバックループが機能します。頻繁に引用される学びは /post-mortem 中に信頼度が高まり、引用されない学びはより速く減衰します。

ナレッジソース

ソース	場所	優先度	重み
グローバルメモリ	~/.agents/MEMORY.md	最高	1.0
学び	.agents/learnings/	高	1.0
パターン	.agents/patterns/	高	1.0
グローバルな学び	~/.agents/learnings/	高	0.8（設定可能）
グローバルなパターン	~/.agents/patterns/	高	0.8（設定可能）
リサーチ	.agents/research/	中	—
レトロ	.agents/learnings/	中	—
レガシーパターン	~/.claude/patterns/	低	0.6（読み取り専用、新規書き込みなし）

減衰モデル

ナレッジの関連性は時間の経過とともに減衰します（約 17%/週）。より新しい学びほど高い重みが付けられます。

主なルール

• 自動では実行されません - デフォルトのコンテキスト配信は明示的です
• コンテキスト対応 - 現在のディレクトリ/トピックでフィルタリングします
• トークン予算制 - max-tokens 制限を遵守します
• 新しさで重み付け - より新しいナレッジが優先されます

例

手動コンテキストインジェクション

ユーザーが言う: /inject authentication または「auth に関するナレッジを想起して」

何が起こるか:

1. エージェントが ao lookup --query "authentication" --limit 5 を呼び出します
2. CLI がトピックの関連性で成果物をフィルタリングします
3. エージェントが上位ランクの学びとパターンを読み取ります
4. エージェントが現在の作業向けに注入されたナレッジを要約します
5. エージェントがより深い探索のために成果物のパスを参照します

結果: トピック固有のナレッジが取得され要約されるため、成果物全体を読むよりも高速なコンテキスト読み込みが可能になります。

トラブルシューティング

問題	原因	解決策
ナレッジが注入されない	ナレッジプールが空、または ao CLI が利用できない	/post-mortem を実行してプールを初期化します。ao CLI がインストールされているか確認します
無関係なナレッジ	トピックの不一致、または古い成果物が支配的	ao lookup --query "<topic>" でフィルタリングします。古い成果物を削除します
結果が多すぎる	関連性の高い成果物が多すぎる	ao lookup --limit を減らすか、トピックの具体性を高めます
減衰が強すぎる	最近の学びが優先されていない	成果物の更新日時を確認します（新しさで重み付けするスコアリングは自動的に適用されます）

ナレッジアクティベーション（knowledge-activation、cp-auc からマージ）

inject と ao lookup は現在のセッション向けにナレッジを取得します。アクティベーションは補完的な機能であり、以前の knowledge-activation スキルからここに統合されたもので、成熟した .agents コーパスを永続的なオペレーター向けサーフェス（信念、プレイブック、ブリーフィング、ギャップ）へと運用可能な形にします。inject が読み取るのに対し、アクティベーションは昇格させます。この 2 つは同じフライホイールの読み取り側とサーフェスへの書き込み側の半分です。アクティベーションはグローバルコーパスワークフローの第 4 ステップです。

1. $curate --mode=harvest — 多数のリグから成果物を ~/.agents/learnings/ に収集します
2. $compile — 生の成果物を .agents/compiled/ に統合します
3. （任意） $curate --mode=dream を夜間に実行 — 範囲を限定した複利ループ
4. ナレッジアクティベーション — コンパイル済みナレッジをプレイブック、信念、実行時ブリーフィングへと引き上げます

$compile は引き続きハイジーンループであり、アクティベーションがコーパスの運用化を担います。問題がもはや「もっとナレッジを収集すること」ではなく、次のような場合に使用します。最も強く繰り返し現れる主張を信念体系へと昇格させ、健全なトピックを再利用可能なプレイブックに変え、目標時点向けの小さなブリーフィングをコンパイルし、薄いトピックと昇格のギャップが固定化する前に洗い出します。

コマンド契約

安定したプロダクトのインターフェースは、ao knowledge コマンドファミリーです。

ao knowledge activate --goal "turn agents into usable information"  # full outer loop
ao knowledge beliefs                                                # refresh belief book only
ao knowledge playbooks                                              # refresh candidate playbooks
ao knowledge brief --goal "fix auth startup"                       # goal-time briefing
ao knowledge gaps                                                   # thin topics, promotion gaps, weak claims, next work

ao は、belief／playbook／brief／gap のプロダクトインターフェースを直接管理し、スキルはルーティング、順序付け、解釈、次のステップの推奨を担います。ao lookup と ao codex start は、オペレーターのコンテキストとしてこれらの出力を使用します。マッチしたブリーフィングは、推奨される動的な起動インターフェースです。また、選択された belief と正常な playbook は、範囲を限定した補足ガイダンスを提供します。取得したブリーフィング、belief、playbook によって推奨内容が変わった場合は、ao metrics cite "<path>" --type applied 2>/dev/null || true で記録してください（読み込んだものの使用しなかったコンテキストには --type retrieved を使用します）。

有効化の手順

1. 事前確認 — .agents/ が存在することを確認します。ao knowledge activate を実行するには、少なくとも1つのエビデンス基盤が存在することを確認します。.agents/scripts/ 内のパケットビルダー（source_manifest_build.py、topic_packet_build.py、corpus_packet_promote.py、knowledge_chunk_build.py）、またはハーベストのフォールバックである .agents/harvest/latest.json、またはネイティブのオペレーターインターフェース（ao knowledge beliefs|playbooks|brief|gaps`）が対象です。
2. エビデンスを統合する — パケットレイヤーを次の順に実行します。ソースマニフェスト → トピックパケット → 昇格済みパケット → 履歴チャンクバンドル。完全な DAG と信頼ゲートについては、references/knowledge-activation-dag.md を参照してください。
3. オペレーターインターフェースを抽出する — ao knowledge beliefs、続いて ao knowledge playbooks を実行し、.agents/knowledge/ と .agents/playbooks/ に利用者向けインターフェースを生成します。
4. 目標に応じたブリーフィングをコンパイルする — 有効な目標がある場合は、ao knowledge brief --goal "..." を実行します。内容は簡潔にし、ソースインターフェースを引用し、選択したトピックの情報が乏しい場合は警告します。
5. ギャップを提示する — ao knowledge gaps は、情報の乏しいトピック、昇格の欠落、レビューが必要な弱い主張、次に推奨されるマイニング作業を報告します。
6. 完全な外側のループ — ao knowledge activate --goal "..." は、エビデンスの統合、belief／playbook の更新、必要に応じたブリーフィングのコンパイル、ギャップの要約を1回の実行で順に行います。

有効化の信頼ルール

• パケット化は基盤であり、プロダクトではありません
• belief、playbook、ブリーフィングが実際のオペレーターインターフェースです
• 情報の乏しいトピックは、エビデンスが改善するまで探索専用とします
• 生成される各インターフェースには、その利用者を明記します
• 変更のない実行を繰り返しても、構造上の決定性を維持します

有効化の出力インターフェース

利用者向けの出力：.agents/knowledge/book-of-beliefs.md、.agents/playbooks/index.md、.agents/playbooks/<topic>.md、.agents/briefings/YYYY-MM-DD-<goal>.md、.agents/retro/。基盤となるインターフェース：.agents/packets/、.agents/topics/、.agents/packets/chunks/catalog.jsonl。信頼境界とビルダーの一覧については、references/knowledge-activation-output-surfaces.md と references/knowledge-activation-script-contracts.md を参照してください。

参考ドキュメント

• references/knowledge-activation.feature — 実行可能な仕様：エビデンスの統合、belief／playbook の抽出、目標に応じたブリーフィングのコンパイル、ギャップの提示（soc-qk4b）
• references/knowledge-activation-dag.md — エビデンス統合の DAG と信頼ゲート
• references/knowledge-activation-output-surfaces.md — 正規の有効化出力インターフェースと信頼境界
• references/knowledge-activation-script-contracts.md — ビルダーの一覧と ao knowledge コマンドの責務