メメントスキル は何をしますか？
概要
メメントスキルは、研究メモリを制御された想起問題として扱います。外部記録はエージェントがセッションをまたいで作業を継続するのに役立ちますが、古いメモ、弱い証拠、誤解を招く要約が現在の事実として読み込まれると、次の判断を汚染する可能性もあります。
目標はすべてを記憶することではありません。目標は現在の判断面を明確に保つことです。事実は一つの台帳に、対照は別の台帳に、信念は三つ目の台帳に、そして断片的な情報はアーカイブインデックスの背後に置き、本当に想起する理由があるときだけ呼び出します。
デフォルトの姿勢：網羅的な再生ではなく、迅速な継続を最適化します。優れたトラッカーは、新しいエージェントが実験の過去をすべて読み直すことなく、現在の判断面を素早く回復できるようにします。
このスキルを使用すべき時
- ユーザーが実験トラッカー、アブレーション計画、実行テーブル、研究ログを必要としている場合
- プロジェクトに多くの実行があり、アドホックなメモではなく全体的な状況を把握する必要がある場合
- ユーザーが直感だけでなく情報利得に基づいて次の実験を選択する助けを必要としている場合
- ユーザーが予測と結果を比較し、信念を系統的に更新したい場合
- ユーザーが古いコンテキスト、アーカイブされた発見、メモリの断片が偶発的な指示になるのを防ぎたい場合
核となるルール
- 両方の視点を同時に維持する：全体的な状況と次の局所的な勾配。
- 能動的な判断支援とアーカイブの完全性を分離する。
- 実行を開始する前に対照を追加する。
- 対照ごとに一つの主要軸を変更し、残りは解釈可能な程度に制御する。
- 結果がロードマップを最も大きく変えるような実験を優先する。
- 予測が明示的で制御がきれいであれば、否定的な結果も有用である。
- 最悪の結果は、何も教えてくれない質の悪い対照である。
- 古い実験が次の判断を変えることがなくなったら、デフォルトのワーキングセットから外す。
- すべてのメモをタトゥーのように刻まない：断片は分類、確認され、適切なメモリ層に配置されて初めて行動を駆動できる。
必須ワーキングセット
runs.csv：事実の台帳、実行ごとに一行。contrasts.csv：推論の台帳、制御された比較ごとに一行。hypotheses.md：信念の台帳、主張と更新ルールごとに一セクション。
これらのファイルが存在しない場合は作成します。references/TEMPLATES.md のスタータースキーマを使用してください。
推奨される階層的レイアウト
中規模または大規模な研究プログラムでは、以下のレイアウトを推奨します：
CURRENT_STATE.md：新しいエージェントのための最小限のエントリポイント。短く保ちます。ACTIVE_TRACKER.mdまたはACTIVE_TRACKER.csv：現在のロードマップに対してまだ判断勾配がある実験のみ。EVIDENCE_LOG.md：プロジェクトが現在信じていることと、その信念を正当化する少数の実験を圧縮して記述。runs.csv、contrasts.csv、hypotheses.md：完全な台帳。archive/：デフォルトでは読み込むべきでない実験とトラッカースナップショット。- オプションの
ARCHIVE_INDEX.md：コールドメモリ想起のための検索可能なインデックス。 - オプションのアーカイブカード：アーカイブされたクラスターごとに、いつ再訪すべきかを説明する短いメモ。
- オプションの
RECALL_NOTES/：実際に行われたアーカイブ想起のための小さな監査証跡。
これらをメモリ層として考えてください：
- ホットパス：
CURRENT_STATE.md、ACTIVE_TRACKER.*、EVIDENCE_LOG.md - 完全な台帳：
runs.csv、contrasts.csv、hypotheses.md - コールドメモリ：
archive/、ARCHIVE_INDEX.md、アーカイブカード、RECALL_NOTES/
互換性ルール：
runs.csv、contrasts.csv、hypotheses.mdのみを持つプロジェクトを壊さない。- トラッカーが大きくなりすぎた場合、上記の階層的ファイルを導入し、それらをデフォルトの読み取りパスにする。
- まだコールドメモリ想起が必要ないプロジェクトに対してアーカイブファイルを要求しない。
アーカイブ想起モデル
アーカイブはコールドメモリ層として扱い、死んだストレージやデフォルトの読み取りパスの一部としては扱いません。
ルール：
- デフォルトではアーカイブを読まない。
- 現在の問題がそれを正当化する場合にのみアーカイブを想起する。
- 想起はインデックスまたはアーカイブカードから開始し、盲目的なディレクトリ走査からは開始しない。
- 想起は古いブランチ全体を再生するためではなく、再利用可能なアセットを抽出するためのものである。
- 想起によってまだ有用な結果が見つかった場合、それをホットパス（
CURRENT_STATE.md、ACTIVE_TRACKER.*、EVIDENCE_LOG.md）に戻し、埋もれたままにしない。
推奨される想起トリガー：
- 現在の主流が行き詰まった、または繰り返し失敗した場合
- 現在の質問がアーカイブされた質問と構造的に類似している場合
- 新しい結果がアクティブなプロジェクトストーリーと矛盾する場合
- 高い価値を持つ異常が現れ、アクティブな証拠で説明できない場合
- ユーザーが明示的に過去の掘り起こしを要求した場合
推奨される想起予算：
- 最初に
ARCHIVE_INDEX.mdまたは該当するアーカイブカードを読む - 最大1〜2個のアーカイブクラスターを選択する
- クラスターごとに最大1〜3個のソースファイルを読み、続行するかどうかを判断する
- 想起が次のステップに実質的に影響を与える場合、短い想起ノートを書く
ワークフロー
- 最初に最小の信頼できるエントリポイントを読む：
CURRENT_STATE.md、次にACTIVE_TRACKER.*、次にEVIDENCE_LOG.md、そして完全な台帳は必要な場合のみ。 - アクティブな質問、仮説、未解決の判断ポイントを特定する。
- 古い実験を次のいずれかに分類する：
active：現在の判断をまだ変えるreference：有用な裏付け証拠だが、デフォルトのワーキングセットの一部ではないarchived：特定の質問が再開されない限り、履歴のみ
- 候補となる対照を提案し、予想される情報利得でランク付けする。
- 実行前に予測を書く：方向、最小意味のある差、理由。
- 観測された事実を解釈ではなく
runs.csvに記録する。 - 実際の差、情報利得、次のアクションで
contrasts.csvを更新する。 - 期待された結果と観測された結果のギャップに基づいて
hypotheses.mdを更新する。 - アーカイブ想起がトリガーされた場合、
ARCHIVE_INDEX.mdまたはアーカイブカードを参照し、制限付き読み取りを行い、再利用可能な発見を想起ノートに要約する。 - 想起された価値の高い発見を、アーカイブのみに留めずホットパスに昇格させる。
CURRENT_STATE.mdとACTIVE_TRACKER.*を更新し、新しいエージェントが台帳全体を再生することなく再開できるようにする。- トラッカーファイルが存在する場合、編集後に
python <path-to-this-skill>/scripts/validate_tracker.py <tracker_dir>を実行する。スクリプトパスはこのSKILL.mdからの相対パスで解決する。
成果物
このスキルを使用する際は、以下を作成します：
- 簡潔な状況要約
- 最も情報価値の高い次の対照（ランク付け）
- 各対照の制御要件
- 各対照の予測される勾配または判断への影響
- 新しい証拠に基づく明示的な仮説更新
- アクティブセットに移動したもの、参照として残ったもの、デフォルトの読み取りパスからアーカイブされたものの記述
- アーカイブ想起が行われた場合：想起がトリガーされた理由、読んだもの、見つけた再利用可能なアセット、そしてそれが計画を変えたかどうか
品質基準
runs.csvは結論ではなく事実と品質フラグを保存する。contrasts.csvは何が変わったか、何が制御されたままか、何が予測されたか、何が学習されたかを明確にする。hypotheses.mdは信念そのものだけでなく、何が信念を変えるかを明記する。- 対照の制御が弱い場合は、問題を解決したふりをせずに「決定的でない」とマークする。
CURRENT_STATE.mdは短時間で読めるようにする。ACTIVE_TRACKER.*には、現在の判断勾配が無視できない実験のみを含める。- 履歴の完全性は台帳とアーカイブに属し、デフォルトのエージェントエントリポイントには属さない。
- アーカイブは日付やスナップショット名だけでなく、問題の価値によってインデックス付けする。
- アーカイブされた有用な発見は、最小限の書き換えでホットパスに昇格可能であるべきである。
完全なルーブリックについては references/REFERENCE.md を、スターターファイルと例については references/TEMPLATES.md を参照してください。