navigating-chatgpt-history

すべてを読み込まずにチャット履歴をたどる

すぐにすべてを読み込むのではなく、後から参照できる履歴が目的の場合に、このスキルを使います。

適した用途

• エクスポートした ChatGPT 履歴からトピックを検索する
• 以前のアシスタントが自分について何を知っていたか確認する
• X について話し合った会話を表示する
• このエクスポートを外部メモリーとして保持し、必要なときだけ情報を抽出する
• memories.json または projects.json から MemFS にデータを取り込む

基本方針

エクスポートは、後からたどれるアーカイブとして扱います。

1. MemFS アーカイブのインデックスがある場合は、まず reference/chatgpt/index.md を読みます
2. scripts/inspect-export.py でエクスポートを確認します
3. 広範囲を表示する前に、検索または一覧表示を行います
4. 見つかった情報は、まず reference/chatgpt/ に保存します
5. その事実が長期的に有効で、現在も当てはまり、毎回のやり取りで保持する価値がある場合に限り、system/human.md に昇格させます

ユーザーが明示的に希望しない限り、アーカイブ全体を再度読み込まないでください。

MemFS のアーカイブ構成

外部メモリーのアーカイブは reference/chatgpt/ 以下に保持します。

推奨ファイル：

• reference/chatgpt/index.md — ソースのエクスポート、スキーマの注記、既知のパス、検索方法
• reference/chatgpt/export-YYYY-MM-DD.md — 1 つのエクスポートの一覧とサイドカーの概要
• reference/chatgpt/chatgpt-memory-summary-YYYY-MM-DD.md — memories.json の内容
• reference/chatgpt/projects-YYYY-MM-DD.md — 有用な場合に作成するプロジェクトのサイドカー概要
• reference/chatgpt/transcripts/NNN-slug.md — 厳選した重要な会話の概要
• reference/chatgpt/notes/ — 後から抽出するトピック別のメモ

段階的なメモリーを優先します。アクティブメモリーは小さく保ちます。

スクリプト

scripts/inspect-export.py

最初に使います。エクスポートの内容を一覧化し、memories.json、projects.json、users.json などのサイドカーを読み込みます。

python3 scripts/inspect-export.py <export-path>
python3 scripts/inspect-export.py <export-path> --output /tmp/export-summary.md

scripts/list-conversations.py

タイトル、最近の会話、メッセージ数を基準に会話を閲覧する際に使います。

python3 scripts/list-conversations.py <export-path> --limit 25
python3 scripts/list-conversations.py <export-path> --title-contains Letta --sort messages

scripts/search-conversations.py

タイトルだけでは不十分な場合に使います。

python3 scripts/search-conversations.py <export-path> --query "Recovery Bench"
python3 scripts/search-conversations.py <export-path> --query TFCC --role user --limit 20

scripts/render-conversation.py

インデックスが分かったら、個別の会話を表示する際に使います。

python3 scripts/render-conversation.py <export-path> --index 212
python3 scripts/render-conversation.py <export-path> --index 212 --compact-nontext --output /tmp/chat-212.md

scripts/render-range.py

検索で対象を絞り込んだ後、対象を限定した一括処理にのみ使います。

python3 scripts/render-range.py <export-path> --start-index 210 --end-index 220 --output-dir /tmp/chat-range

ワークフロー

1. 既存の MemFS メモを確認する

生のエクスポートに触れる前に、アーカイブに次のものがすでにあるか確認します。

• エクスポートの概要
• 以前のプロジェクト概要
• 厳選した会話記録
• 同じトピックに関するメモ

ある場合は、まずそれを使います。

2. 情報を抽出する前に確認する

inspect-export.py を実行して、次の点を確認します。

• このエクスポートの形式はどのようなものか？
• 会話はいくつあるか？
• memories.json にすでに統合済みのメモリーブロックがあるか？
• projects.json に有用な背景情報があるか？

大規模なアーカイブでは、生の会話から情報を抽出しなくても、この段階で疑問が解消されることがよくあります。

3. 対象を絞ってから表示する

次の順序を優先します。

1. 一覧を閲覧するには list-conversations.py
2. 内容を検索するには search-conversations.py
3. 詳しく読むには render-conversation.py
4. 隣接する複数の会話が重要な場合に限り render-range.py

できるからといって、何十ものチャットを表示しないでください。

4. 見つかった情報は、まず段階的なメモリーに記録する

会話が重要な場合は、次の場所に要約します。

• 重要な会話の概要は reference/chatgpt/transcripts/
• トピック別のメモは reference/chatgpt/notes/

その後で、system/human.md に記録すべき情報があるか判断します。

5. 昇格のルール

次の条件を満たす事実に限り、アクティブメモリーに昇格させます。

• 明示されている、または強い根拠がある
• 過去の事実にとどまらず、現在も当てはまる
• 今後の多くの会話で役立つ可能性が高い
• 毎回のやり取りでコンテキストに保持してもリスクが低い

それ以外は reference/chatgpt/ に保持できます。

参考ファイル

MemFS アーカイブの構成を作成または拡張する際は、references/repository-layout.md を読みます。

エクスポート形式に関する注意事項

このスキルは、chat_messages を含む conversations.json を備えた新しいエクスポート向けに設計されていますが、conversations-*.json と mapping グラフを使用する古いシャードベースのエクスポートにも対応しています。

判断に迷った場合は、スキーマを決めつけるのではなく、まず inspect-export.py を実行してください。