mturac 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: OpenAI Codex メモリ（クイックアクセス）
- パス:
~/.codex/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 OpenAI Codex 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: Codex 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:
- Codex/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 ~/.codex/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