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Foxfire1st/agents-remember-md

複雑なコードベースにおけるコーディングエージェント向けの、ドリフト認識型リポジトリメモリ。コードだけでは伝えられない情報を捉えます!ベクター検索、コンテキストの肥大化、古いドキュメントは不要。

agents-remember-md とは?

このスキルは、AIコーディングエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)が複雑なコードベースを操作する際に、コードだけからは得られない重要なコンテキスト(設計判断、トレードオフ、注意点など)をMarkdown形式のメモとして保存・参照するための仕組みを提供します。従来のベクター検索や全文検索とは異なり、「ドリフト認識」アプローチにより、コードの変更に応じてメモが自動的に陳腐化することを防ぎます。これにより、エージェントは常に関連性の高い最新の知識を利用でき、コンテキストの肥大化を抑えながら効率的に作業を進めることが可能です。開発者はリポジトリ内に`agents-remember-md`ファイルを作成し、エージェントがその内容を読み書きすることで、プロジェクト固有の暗黙知を共有・維持できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Foxfire1st/agents-remember-md

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ドキュメント

agents-remember-md は何をしますか?

ドリフト認識型リポジトリメモリ — コードだけでは伝えられない情報を捉える

複雑なコードベースで作業するコーディングエージェント向け。ベクター検索、コンテキストの肥大化、古いドキュメントは不要です。

概要

agents-remember-md は、AIコーディングエージェントがコードベースに関する重要な非コード情報(設計上の決定、トレードオフ、注意事項、ヒューリスティック、コーディングパターンなど)を保存・取得するための軽量なメカニズムです。

従来のソリューション(ベクター埋め込み、全文検索、大規模なドキュメント)とは異なり、このスキルは以下を実現します。

  • ドリフト認識: コードの変更に応じてメモが自動的に更新・無効化されるため、常に最新の状態を維持
  • コンテキスト効率: エージェントに不必要な情報を読み込ませず、関連するメモのみを提供
  • シンプルさ: 特別なインフラは不要。リポジトリ内のMarkdownファイルを使用

仕組み

エージェントは、リポジトリ内の .agents/remember.md ファイルを読み書きします。各メモエントリには以下の情報が含まれます。

  • ID: 一意の識別子
  • タイトル: 簡潔な説明
  • 内容: Markdown形式の詳細
  • タグ: 関連するファイルパスやトピック(ドリフト検出に使用)
  • 作成日時: タイムスタンプ

エージェントがメモにタグ付けされたファイルを変更すると、そのメモは「ドリフト」としてマークされ、次回のセッションでエージェントが確認・更新できるようになります。

使用方法

メモの追加

エージェントは、新しい情報(例:特定のモジュールに関する設計上の決定)を発見したときに、以下のようにメモを追加します。

## [2024-01-15] 認証モジュールの設計判断

**ID**: auth-design-1
**タグ**: `src/auth/`, `src/middleware/auth.ts`
**ステータス**: アクティブ

ユーザーセッションの検証には JWT ではなくセッショントークンを選択した理由:
- RESTfulな性質を維持するため
- ログアウト時のトークン失効を容易にするため
- サーバーサイドレンダリングとの互換性を確保するため

メモの参照

エージェントがタスクを開始するとき、まず .agents/remember.md をチェックし、現在の作業に関連するアクティブなメモを読み込みます。

メモの更新

エージェントがタグ付けされたファイルを変更した場合、該当するメモをレビューし、必要に応じて更新するか、古くなった場合はアーカイブします。

設定

デフォルトのメモファイルパスは .agents/remember.md です。以下の環境変数でカスタマイズできます。

export AGENTS_REMEMBER_MD_PATH="docs/team-knowledge.md"

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex CLI
  • その他、ファイルの読み書きが可能なAIコーディングエージェント

ベストプラクティス

  1. メモは小さく、焦点を絞る: 1つのメモにつき1つのトピック
  2. 正確なタグを使用する: 適切なタグにより、ドリフト検出と関連性のマッチングが向上
  3. 期限切れのメモを定期的にクリーンアップする: 古い情報による混乱を防ぐ
  4. コードベース全体にメモを分散させるのではなく、1つのファイルにまとめる: 一元管理により効率が向上

ライセンス

MIT

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