knowledge-agent

ナレッジエージェント

claude-mem の観察記録から、AI を活用したナレッジベースを構築し、クエリを実行します。

ナレッジエージェントとは？

ナレッジエージェントは、観察記録をフィルタリングしてまとめ、会話型 AI セッションに取り込んだコーパスです。観察履歴からコーパスを構築し、プライミングして（AI セッションにナレッジを読み込んで）、会話形式で質問できます。

「フックに関するすべて」「先月のすべての決定」「ワーカーサービスのすべてのバグ修正」のような、カスタムの「頭脳」と考えてください。

ワークフロー

ステップ 1：コーパスを構築する

build_corpus name="hooks-expertise" description="Everything about the hooks lifecycle" project="claude-mem" concepts="hooks" limit=500

フィルターオプション：

• project — プロジェクト名でフィルタリングします
• types — カンマ区切り：decision、bugfix、feature、refactor、discovery、change
• concepts — カンマ区切りの概念タグ
• files — カンマ区切りのファイルパス（プレフィックス一致）
• query — セマンティック検索クエリ
• dateStart / dateEnd — ISO 形式の日付範囲
• limit — 観察記録の最大数（デフォルトは 500）

ステップ 2：コーパスをプライミングする

prime_corpus name="hooks-expertise"

コーパスのナレッジをすべて読み込んだ AI セッションが作成されます。大規模なコーパスでは少し時間がかかります。

ステップ 3：クエリを実行する

query_corpus name="hooks-expertise" question="What are the 5 lifecycle hooks and when does each fire?"

ナレッジエージェントは、コーパスの情報をもとに回答します。追加の質問をすると、コンテキストが維持されます。

ステップ 4：コーパスの一覧を表示する

list_corpora

統計情報とプライミングの状態を含む、すべてのコーパスが表示されます。

ヒント

• 対象を絞ったコーパスが最適です —「フックのアーキテクチャ」は「これまでのすべて」より効果的です
• 一度プライミングして、何度もクエリを実行します — セッションはクエリをまたいで維持されます
• 新しいコンテキストで再プライミングします — 会話が脱線した場合は、再プライミングしてリセットします
• 更新するには再構築します — 新しい観察記録が追加されたら、再構築してから再プライミングします

メンテナンス

コーパスを再構築する（新しい観察記録で更新する）

rebuild_corpus name="hooks-expertise"

再構築後、更新したナレッジを読み込むために再プライミングします。

再プライミングする（新しいセッション）

reprime_corpus name="hooks-expertise"

以前の Q&A コンテキストをクリアし、コーパスを新しいセッションに読み込みます。