rem-sleep

REM Sleep - AI エージェントのための記憶の統合

生物のレム睡眠と同じように、このスキルは生の経験（セッションログ）を処理し、長期記憶へと統合します。

対応環境： OpenClaw、Claude Code、またはセッションログとメモリファイルを備えた任意のエージェント。

課題

• セッションログが蓄積し、読み返すコストが高くなります
• 重要な洞察が雑多な情報に埋もれます
• 「心に留めておく」というだけでは、コンテキストの圧縮後に残りません
• 書き留めておかない限り、再起動後は一からやり直すことになります

解決策

定期的な「睡眠サイクル」で、次の処理を行います。

1. セッションログを検索し、重要なパターンを探します
2. 記憶する価値のある情報を抽出します
3. 長期的に保持できるメモリファイルへ統合します

モード

1. 統合

最近のセッションログを処理 → 重要な出来事を抽出 → MEMORY.mdを更新

2. デフラグ

MEMORY.mdを見直す → 古くなった情報や最新でない項目を削除 → 重複を統合 → 圧縮

3. 全体実行

統合を実行した後、デフラグも実行します。

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統合のワークフロー

ステップ1：最近のセッションを収集する

オプションA：grep/jqを使用する（追加ソフトウェア不要）

# OpenClaw session logs location
SESSIONS_DIR="$HOME/.openclaw/agents/main/sessions"

# Search for patterns in recent sessions
grep -r "decision\|learned\|important\|remember\|TODO" "$SESSIONS_DIR" --include="*.jsonl" | head -100

# Parse JSONL and search content
find "$SESSIONS_DIR" -name "*.jsonl" -mtime -3 -exec cat {} \; | \
  jq -r 'select(.content) | .content' 2>/dev/null | \
  grep -i "decision\|learned\|important"

オプションB：Repo Promptを使用する（インストール済みの場合）

# More powerful semantic search
rp -e 'search "decision" --context-lines 2'
rp -e 'search "learned" --context-lines 2'
rp -e 'search "important" --context-lines 2'

オプションC：memory_searchを使用する（OpenClaw組み込み）

エージェントにmemory_searchツールがある場合は、それを使ってメモリファイルを意味的に検索します。

memory_search("decisions made this week")
memory_search("lessons learned")

ステップ2：統合候補を特定する

検索結果から、次の項目を探します。

• 決定事項 — 選択、好み、結論
• 学んだ事実 — 人、プロジェクト、システムに関する新しい情報
• 教訓 — うまくいったこと／いかなかったこと、避けるべき間違い
• TODO／約束事項 — 約束したことや計画したこと
• 人間関係に関する背景情報 — 人とのやり取りや、その人の好み

ステップ3：メモリファイルを更新する

2階層のシステム：

1. 日次ファイル（memory/YYYY-MM-DD.md）：生の出来事、具体的な詳細
2. MEMORY.md：長期的に保持する価値のある、整理された永続的な知識

統合プロンプト：

これらのセッションの抜粋を確認してください。長期的に記憶すべき重要な情報を抽出してください。決定事項、人やプロジェクトに関する事実、学んだ教訓、好みに重点を置いてください。MEMORY.mdに適した箇条書き形式にしてください。

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デフラグのワークフロー

ステップ1：現在のメモリを分析する

MEMORY.mdを読み、次の項目を特定します。

• 古くなった項目 — 古い情報、完了済みのTODO、古い日付
• 重複 — 異なるセクションで繰り返されている同じ情報
• 矛盾 — 食い違う情報
• 冗長な記述 — 圧縮できるほど冗長な項目

ステップ2：問題を分類する

STALE: [entry] — reason it's outdated
DUPLICATE: [entry A] ≈ [entry B]
INCONSISTENT: [entry A] vs [entry B]
BLOAT: [verbose entry] → [compressed version]

ステップ3：修正を適用する

• 古くなった項目を削除します（確信が持てない場合はアーカイブセクションに移動します）
• 重複を統合し、信頼できる単一の項目にまとめます
• 矛盾を解消します（必要に応じてセッションログを確認します）
• 冗長な記述を圧縮します

ステップ4：再構成する

MEMORY.mdを論理的なセクションに整理します。

• [User]について
• 自分のセットアップ
• プロジェクト
• 人々
• 好み
• 学んだ教訓

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スケジュール設定

推奨頻度：

• 統合：数日ごと、または忙しい期間の後
• デフラグ：毎週、または隔週
• 全体実行：毎月の大掃除

実行方法：

• 手動：「REM sleepを実行」／「自分の記憶を統合して」
• ハートビート：定期実行のためにHEARTBEAT.mdに追加
• Cron：営業時間外に独立したジョブをスケジュール

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クイックリファレンス

# Native search (no dependencies)
grep -r "pattern" ~/.openclaw/agents/main/sessions --include="*.jsonl"

# With Repo Prompt
rp -e 'search "PATTERN" --context-lines 2'

# Helper script (if using Repo Prompt)
./scripts/gather-sessions.sh [days_back]

ファイル構成

rem-sleep/
├── SKILL.md          # This file
├── README.md         # GitHub readme
└── scripts/
    └── gather-sessions.sh   # Helper script (requires Repo Prompt)

注意事項

• セッションログはJSONL形式で、内容はJSONにラップされています
• 古くなっているか確信が持てない場合は、保持してください（慎重な方針）
• MEMORY.mdはメインセッションで読み込まれるため、焦点を絞り、関連性の高い内容を保ってください
• このスキルはワークフローであり、実行ファイルではありません。自分の環境に合わせて調整してください

貢献

プルリクエストを歓迎します。改善案：

• 「記憶する価値のある情報」を判断するための、より優れたヒューリスティック
• 代替の検索方法
• さまざまなプラットフォーム向けの自動化スクリプト
• 意味検索のためのベクトルDBとの統合

GitHub: https://github.com/stewnight/rem-sleep-skill