knowledge-ops

name knowledge-ops description 複数のストレージレイヤー（ローカルファイル、MCP メモリ、ベクターストア、Git リポジトリ）にわたるナレッジベースの管理、取り込み、同期、検索。ユーザーが知識システム全体で保存・整理・同期・重複排除・検索を行いたい場合に使用します。 origin ECC ナレッジ操作 複数のストアにわたって知識を取り込み・整理・同期・検索するための多層ナレッジシステムを管理します。 ライブワークスペースモデルを優先してください: コード作業は実際にクローンしたリポジトリ内に置く アクティブな実行コンテキストは GitHub、Linear、リポジトリローカルの working-context ファイルに置く 広範な人間向けノートはリポジトリ外のコンテキスト/アーカイブフォルダに置くことができる 耐久性のあるクロスマシンメモリはシャドウリポジトリのワークスペースではなく、ナレッジベースに置く アクティベートするタイミング ユーザーがナレッジベースに情報を保存したい ドキュメント・会話・データを構造化されたストレージに取り込む システム間で知識を同期する（ローカルファイル、MCP メモリ、Supabase、Git リポジトリ） 既存の知識を重複排除または整理する ユーザーが「KB に保存して」「ナレッジを同期して」「X について何を知っているか」「取り込んで」「ナレッジベースを更新して」と言う 単純なメモリ呼び出しを超えたあらゆるナレッジ管理タスク ナレッジアーキテクチャ レイヤー 1: アクティブな実行の真実 ソース: GitHub のイシュー、PR、ディスカッション、リリースノート、Linear のイシュー/プロジェクト/ドキュメント 用途: 作業の現在の運用状態 ルール: アクティブなエンジニアリング計画・ロードマップ・ロールアウト・リリースに影響する場合は、まずここに置くことを優先する レイヤー 2: Claude Code メモリ（クイックアクセス） パス: ~/.claude/projects/*/memory/ フォーマット: フロントマター付き Markdown ファイル タイプ: ユーザー設定、フィードバック、プロジェクトコンテキスト、リファレンス 用途: 会話間で持続するクイックアクセスコンテキスト セッション開始時に自動読み込み レイヤー 3: MCP メモリサーバー（構造化ナレッジグラフ） アクセス: MCP メモリツール（create_entities、create_relations、add_observations、search_nodes） 用途: 保存されたすべてのメモリに対するセマンティック検索、関係マッピング クエリ可能なグラフ構造によるクロスセッション永続化 レイヤー 4: ナレッジベースリポジトリ / 耐久性ドキュメントストア 用途: キュレートされた耐久性ノート、セッションエクスポート、合成されたリサーチ、オペレーターメモリ、長文ドキュメント ルール: コンテンツがリポジトリ所有のコードでない場合の、クロスマシンコンテキストの優先耐久性ストア レイヤー 5: 外部データストア（Supabase、PostgreSQL など） 用途: 構造化データ、大規模ドキュメントストレージ、全文検索 最適な場面: メモリファイルには大きすぎるドキュメント、SQL クエリが必要なデータ レイヤー 6: ローカルコンテキスト/アーカイブフォルダ 用途: 人間向けノート、アーカイブされたゲームプラン、ローカルメディア整理、一時的な非コードドキュメント ルール: 情報ストレージには書き込み可能だが、シャドウコードワークスペースとしては使用しない 使用しない場面: アクティブなコード変更や上流に置くべきリポジトリの真実 取り込みワークフロー 新しい知識を取り込む必要がある場合: 1. 分類 どのタイプの知識か？ ビジネス決定 -> メモリファイル（プロジェクトタイプ）+ MCP メモリ アクティブなロードマップ / リリース / 実装状態 -> まず GitHub + Linear 個人的な好み -> メモリファイル（ユーザー/フィードバックタイプ） リファレンス情報 -> メモリファイル（リファレンスタイプ）+ MCP メモリ 大規模ドキュメント -> 外部データストア + メモリ内サマリー 会話/セッション -> ナレッジベースリポジトリ + メモリ内短いサマリー 2. 重複排除 この知識がすでに存在するか確認する: 既存エントリのメモリファイルを検索する 関連用語で MCP メモリをクエリする 別のローカルノートを作成する前に、その情報が既に GitHub や Linear に存在するか確認する 重複を作らない。代わりに既存エントリを更新する。 3. 保存 適切なレイヤーに書き込む: クイックアクセスのために常に Claude Code メモリを更新する セマンティック検索可能性と関係マッピングのために MCP メモリを使用する 情報がライブプロジェクトの真実を変える場合はまず GitHub / Linear を更新する 耐久性のある長文追記はナレッジベースリポジトリにコミットする 4. インデックス化 関連するインデックスまたはサマリーファイルを更新する。 同期操作 会話の同期 会話履歴を定期的にナレッジベースに同期する: ソース: Claude セッションファイル、Codex セッション、その他のエージェントセッション 宛先: ナレッジベースリポジトリ クイックブラウジング用のセッションインデックスを生成する コミットしてプッシュする ワークスペース状態の同期 重要なワークスペース設定とスクリプトをナレッジベースにミラーする: ディレクトリマップを生成する コミット前に機密設定を編集する 時系列で変更を追跡する ナレッジベースやアーカイブフォルダをライブコードワークスペースとして扱わない GitHub / Linear の同期 情報がアクティブな実行に影響する場合: 関連する GitHub イシュー、PR、ディスカッション、リリースノート、またはロードマップスレッドを更新する 作業に耐久性のある計画コンテキストが必要な場合は Linear にサポートドキュメントを添付する ローカルノートが追加の価値を提供する場合のみ、後でミラーする クロスソースナレッジの同期 複数のソースから一箇所に知識を集める: Claude/ChatGPT/Grok 会話エクスポート ブラウザブックマーク GitHub アクティビティイベント ステータスサマリーを書き、コミットしてプッシュする メモリパターン # 短期: 現在のセッションコンテキスト セッション内タスク追跡には TodoWrite を使用 # 中期: プロジェクトメモリファイル クロスセッション呼び出しのために ~/.claude/projects/*/memory/ に書き込む # 長期: GitHub / Linear / KB アクティブな実行の真実は GitHub + Linear に 耐久性のある合成コンテキストはナレッジベースリポジトリに # セマンティックレイヤー: MCP ナレッジグラフ 永続的な構造化データには mcp__memory__create_entities を使用 関係マッピングには mcp__memory__create_relations を使用 既知エンティティへの新しい事実には mcp__memory__add_observations を使用 既存の知識を見つけるには mcp__memory__search_nodes を使用 ベストプラクティス メモリファイルを簡潔に保つ。ファイルが無限に成長するのではなく、古いデータをアーカイブする。 すべてのナレッジファイルのメタデータにフロントマター（YAML）を使用する。 保存前に重複排除する。まず検索し、次に作成または更新する。 事実セットごとに正規のホームを 1 つにする。ローカルノート・リポジトリファイル・トラッカードキュメントにまたがる同じ計画の並行コピーを避ける。 Git にコミットする前に機密情報（API キー、パスワード）を編集する。 ナレッジファイルに一貫した命名規則を使用する（lowercase-kebab-case）。 取得しやすくするためにエントリにトピック/カテゴリのタグを付ける。 品質ゲート ナレッジ操作を完了する前に: 重複エントリが作成されていないこと Git 追跡ファイルから機密データが編集されていること インデックスとサマリーが更新されていること データタイプに適切なストレージレイヤーが選択されていること 関連する場合はクロスリファレンスが追加されていること