Knowledge Operations
Gérer un système de connaissances multicouche pour ingérer, organiser, synchroniser et rechercher des connaissances sur plusieurs magasins.
Privilégier le modèle d'espace de travail en direct :
- le travail de code vit dans les vrais dépôts clonés
- le contexte d'exécution actif vit dans GitHub, Linear et les fichiers de contexte locaux du dépôt
- les notes humaines plus larges peuvent vivre dans un dossier contextuel/archive non lié à un dépôt
- la mémoire durable inter-machines appartient à la base de connaissances, pas à un espace de travail de dépôt fantôme
Quand activer
- L'utilisateur souhaite enregistrer des informations dans sa base de connaissances
- Ingestion de documents, conversations ou données dans un stockage structuré
- Synchronisation des connaissances entre systèmes (fichiers locaux, mémoire MCP, Supabase, dépôts Git)
- Déduplication ou organisation des connaissances existantes
- L'utilisateur dit « enregistre ça dans la KB », « synchronise les connaissances », « que sais-je sur X », « ingère ceci », « mets à jour la base de connaissances »
- Toute tâche de gestion des connaissances au-delà d'un simple rappel de mémoire
Architecture des connaissances
Couche 1 : Vérité de l'exécution active
- Sources : Issues GitHub, PRs, discussions, notes de version, issues/projets/docs Linear
- Utilisation : l'état opérationnel actuel du travail
- Règle : si quelque chose affecte un plan d'ingénierie actif, une feuille de route, un déploiement ou une version, privilégier de le placer ici en premier
Couche 2 : Mémoire Claude Code (Accès rapide)
- Chemin :
~/.claude/projects/*/memory/ - Format : Fichiers Markdown avec frontmatter
- Types : préférences utilisateur, feedback, contexte de projet, référence
- Utilisation : contexte à accès rapide qui persiste entre les conversations
- Chargé automatiquement au début de la session
Couche 3 : Serveur de mémoire MCP (Graphe de connaissances structuré)
- Accès : Outils de mémoire MCP (create_entities, create_relations, add_observations, search_nodes)
- Utilisation : Recherche sémantique dans toutes les mémoires stockées, cartographie des relations
- Persistance inter-sessions avec structure de graphe requêtable
Couche 4 : Dépôt de base de connaissances / magasin de documents durable
- Utilisation : notes durables sélectionnées, exports de session, recherche synthétisée, mémoire opérateur, documents longs
- Règle : c'est le magasin durable privilégié pour le contexte inter-machine lorsque le contenu n'est pas du code appartenant à un dépôt
Couche 5 : Magasin de données externe (Supabase, PostgreSQL, etc.)
- Utilisation : Données structurées, stockage de documents volumineux, recherche en texte intégral
- Bon pour : Documents trop volumineux pour les fichiers mémoire, données nécessitant des requêtes SQL
Couche 6 : Dossier local contextuel/archive
- Utilisation : notes humaines, plans de jeu archivés, organisation de médias locaux, documents temporaires non liés au code
- Règle : accessible en écriture pour le stockage d'informations, mais pas un espace de travail de code fantôme
- Ne pas utiliser pour : modifications de code actif ou vérité du dépôt qui devrait exister en amont
Flux d'ingestion
Lorsque de nouvelles connaissances doivent être capturées :
1. Classifier
De quel type de connaissance s'agit-il ?
- Décision métier -> fichier mémoire (type projet) + mémoire MCP
- État actuel de la feuille de route / version / implémentation -> GitHub + Linear d'abord
- Préférence personnelle -> fichier mémoire (type utilisateur/feedback)
- Information de référence -> fichier mémoire (type référence) + mémoire MCP
- Document volumineux -> magasin de données externe + résumé en mémoire
- Conversation/session -> dépôt de base de connaissances + court résumé en mémoire
2. Dédupliquer
Vérifier si cette connaissance existe déjà :
- Rechercher dans les fichiers mémoire les entrées existantes
- Interroger la mémoire MCP avec des termes pertinents
- Vérifier si l'information existe déjà dans GitHub ou Linear avant de créer une autre note locale
- Ne pas créer de doublons. Mettre à jour les entrées existantes à la place.
3. Stocker
Écrire dans la/les couche(s) appropriée(s) :
- Toujours mettre à jour la mémoire Claude Code pour un accès rapide
- Utiliser la mémoire MCP pour la recherche sémantique et la cartographie des relations
- Mettre à jour GitHub / Linear en premier lorsque l'information modifie la vérité de projet en direct
- Valider dans le dépôt de base de connaissances pour des ajouts longs et durables
4. Indexer
Mettre à jour tous les index ou fichiers de résumé pertinents.
Opérations de synchronisation
Synchronisation de conversation
Synchroniser périodiquement l'historique des conversations dans la base de connaissances :
- Sources : fichiers de session Claude, sessions Codex, autres sessions d'agent
- Destination : dépôt de base de connaissances
- Générer un index de session pour une navigation rapide
- Valider et pousser
Synchronisation de l'état de l'espace de travail
Miroiter la configuration et les scripts importants de l'espace de travail dans la base de connaissances :
- Générer des cartes de répertoires
- Caviarder la configuration sensible avant de valider
- Suivre les modifications dans le temps
- Ne pas traiter la base de connaissances ou le dossier d'archive comme l'espace de travail de code en direct
Synchronisation GitHub / Linear
Lorsque l'information affecte l'exécution active :
- mettre à jour le problème GitHub, la PR, la discussion, les notes de version ou le fil de la feuille de route concerné
- joindre des documents de support à Linear lorsque le travail nécessite un contexte de planification durable
- ne refléter une note locale ensuite que si elle ajoute encore de la valeur
Synchronisation croisée des sources de connaissances
Extraire les connaissances de plusieurs sources en un seul endroit :
- Exports de conversation Claude/ChatGPT/Grok
- Marque-pages du navigateur
- Événements d'activité GitHub
- Écrire un résumé d'état, valider et pousser
Modèles de mémoire
# Court terme : contexte de session en cours
Utiliser TodoWrite pour le suivi des tâches en session
# Moyen terme : fichiers mémoire de projet
Écrire dans ~/.claude/projects/*/memory/ pour le rappel inter-session
# Long terme : GitHub / Linear / KB
Placer la vérité d'exécution active dans GitHub + Linear
Placer le contexte synthétisé durable dans le dépôt de base de connaissances
# Couche sémantique : graphe de connaissances MCP
Utiliser mcp__memory__create_entities pour les données structurées permanentes
Utiliser mcp__memory__create_relations pour la cartographie des relations
Utiliser mcp__memory__add_observations pour de nouveaux faits sur des entités connues
Utiliser mcp__memory__search_nodes pour trouver des connaissances existantes
Bonnes pratiques
- Garder les fichiers mémoire concis. Archiver les anciennes données plutôt que de laisser les fichiers croître sans limite.
- Utiliser le frontmatter (YAML) pour les métadonnées sur tous les fichiers de connaissances.
- Dédupliquer avant de stocker. Chercher d'abord, puis créer ou mettre à jour.
- Privilégier un emplacement canonique par ensemble de faits. Éviter les copies parallèles du même plan entre notes locales, fichiers de dépôt et documents de suivi.
- Caviarder les informations sensibles (clés API, mots de passe) avant de valider dans Git.
- Utiliser des conventions de nommage cohérentes pour les fichiers de connaissances (minuscules-avec-tirets).
- Étiqueter les entrées avec des sujets/catégories pour une récupération plus facile.
Contrôle qualité
Avant de terminer toute opération de connaissance :
- aucune entrée en double créée
- données sensibles caviardées de tous les fichiers suivis par Git
- index et résumés mis à jour
- couche de stockage appropriée choisie pour le type de données
- références croisées ajoutées le cas échéant