memory-integration

メモリー統合

概要

両方のメモリーシステムを使用して、セッションをまたいでコンテキストを維持します。

基本原則： セッション間で記憶は保持されません。これらのツールを使って記憶を保存してください。

システム：

• エピソード記憶 - 会話履歴の検索
• ナレッジグラフ (mcp__memory) - 構造化された事実と関係

メモリーを使用するタイミング

タイミング	メモリー操作
セッション開始時	関連するコンテキストを検索する
課題に取り組む前	過去の作業を検索する
判断を下すとき	過去の判断を確認する
作業完了時	重要な学びを保存する
セッション終了時	重要な成果を保存する

エピソード記憶

保存される内容

• 会話履歴全体
• 下した判断
• 解決した問題
• 試したアプローチ
• 得られた教訓

エピソード記憶の検索

エピソード記憶スキルまたは MCP ツールを使用します。

Search for:
- Issue number: "issue 123", "#123"
- Feature name: "authentication", "user login"
- Problem type: "TypeScript error", "build failure"
- Project name: repository name

セマンティック検索（単一クエリ）

// Search with natural language
mcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__search({
  query: "user authentication implementation decisions"
})

精密検索（複数の概念）

// Search for intersection of concepts
mcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__search({
  query: ["authentication", "session", "JWT"]
})

会話全体を読む

関連する結果が見つかったら、次のようにします。

// Read the full conversation
mcp__plugin_episodic-memory_episodic-memory__read({
  path: "/path/to/conversation.jsonl"
})

検索対象

状況	検索語
課題 #123 に取り組む	「issue 123」、「#123」
認証に取り組む	「authentication」、「login」、「session」
TypeScript の問題	「TypeScript」、「type error」、具体的なエラーメッセージ
類似機能	機能名、関連する概念

ナレッジグラフ（mcp__memory）

保存される内容

• エンティティ（プロジェクト、課題、判断、パターン）
• エンティティ間の関係
• エンティティに関する観察事項

エンティティの作成

重要な事実を保存します。

// Create an entity for a project decision
mcp__memory__create_entities({
  entities: [{
    name: "Decision: Use JWT for Auth",
    entityType: "Decision",
    observations: [
      "Decided on 2024-12-01",
      "JWT chosen over sessions for API statelessness",
      "Related to issue #123",
      "Implementation in src/auth/jwt.ts"
    ]
  }]
})

関係の作成

エンティティを相互に関連付けます。

// Create relationships
mcp__memory__create_relations({
  relations: [
    {
      from: "Project: MyApp",
      to: "Decision: Use JWT for Auth",
      relationType: "has_decision"
    },
    {
      from: "Issue #123",
      to: "Decision: Use JWT for Auth",
      relationType: "resulted_in"
    }
  ]
})

グラフの検索

// Search for relevant nodes
mcp__memory__search_nodes({
  query: "authentication"
})

// Open specific nodes
mcp__memory__open_nodes({
  names: ["Decision: Use JWT for Auth"]
})

// Read entire graph (for small graphs)
mcp__memory__read_graph({})

メモリープロトコル

セッション開始時

1. エピソード記憶を検索して、次の情報を確認します。

   • 現在の課題番号
   • プロジェクト／リポジトリ名
   • 取り組み中のアクティブな機能

2. ナレッジグラフを検索して、次の情報を確認します。

   • プロジェクトのエンティティ
   • 関連する判断
   • 既知のパターン

3. 作業を進める前に、コンテキストを統合します。

作業中

作業を進めながら保存します。

イベント	保存先
重要な判断	ナレッジグラフのエンティティ
問題の解決	課題のエンティティに観察事項を追加
パターンの発見	ナレッジグラフのエンティティ
教訓を得た	観察事項を追加

セッション終了時

1. ナレッジグラフを更新して、次の内容を記録します。

   • 新たに下した判断
   • 解決した問題
   • 発見したパターン

2. 既存のエンティティに観察事項を追加します。

   • 課題の進捗
   • 学び
   • 次のステップ

エンティティタイプ

ナレッジグラフで推奨されるエンティティタイプ：

タイプ	用途	例
プロジェクト	リポジトリ／コードベース	「Project: MyApp」
課題	GitHub の課題	「Issue #123: Auth」
判断	アーキテクチャ上の判断	「Decision: Use JWT」
パターン	コードパターン	「Pattern: Repository Layer」
問題	既知の問題	「Problem: Race Condition in X」
人物	共同作業者	「Person: Alice (maintainer)」

例：課題のメモリーフロー

セッション 1：課題への着手

// Search for any previous context
const episodic = await search("issue 456 user profile");
const graph = await search_nodes("user profile");

// If nothing found, create fresh entity
await create_entities({
  entities: [{
    name: "Issue #456: User Profile Page",
    entityType: "Issue",
    observations: [
      "Started: 2024-12-01",
      "Scope: Profile display, edit, avatar upload"
    ]
  }]
});

セッション 1：作業中の判断

// Store a decision made
await add_observations({
  observations: [{
    entityName: "Issue #456: User Profile Page",
    contents: [
      "Decision: Using react-image-crop for avatar cropping",
      "Reason: Best mobile support, active maintenance"
    ]
  }]
});

セッション 2：作業の再開

// Search for context
const results = await search("issue 456");
// Read: "Using react-image-crop for avatar cropping"

// Continue with context maintained

保存する内容

必ず保存する内容

• 根拠を含むアーキテクチャ上の判断
• 自明ではない問題の解決策
• 発見した重要な制約
• コンポーネント間の依存関係

保存しない内容

• 些細な実装の詳細
• コードから明らかな内容
• 一時的なデバッグメモ
• 結論の出ていない推測

チェックリスト

セッション開始時：

• 課題／プロジェクトについてエピソード記憶を検索する
• コンテキストについてナレッジグラフを検索する
• 関連する調査結果を記録する

作業中：

• 重要な判断を保存する
• 問題の解決策を記録する
• 発見したパターンを記録する

セッション終了時：

• 進捗をエンティティに反映する
• 新たな学びを追加する
• 次のステップを記録する

統合

このスキルは次から呼び出されます。

• session-start - 初期コンテキストの収集
• issue-driven-development - ステップ 4

このスキルは次を支援します。

• セッションをまたいだ継続性
• 判断の記録
• パターンの発見