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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
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# 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