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Claude ec9ace9c54 docs: add native Japanese translation of ECC documentation (ja-JP)

Translate everything-claude-code repository to Japanese including:
- 17 root documentation files
- 60 agent documentation files
- 80 command documentation files
- 99 rule files across 18 language directories (common, angular, arkts, cpp, csharp, dart, fsharp, golang, java, kotlin, perl, php, python, ruby, rust, swift, typescript, web)
- 199 skill documentation files

Total: 455 files translated to Japanese with:
- Consistent terminology glossary applied throughout
- YAML field names preserved in English (name, description, etc.)
- Code blocks and examples untouched (comments translated)
- Markdown structure and relative links preserved
- Professional translation maintaining technical accuracy

This translation expands ECC accessibility to Japanese-speaking developers and teams.

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>

2026-05-17 02:31:40 -04:00

9.4 KiB

Raw Blame History

name, description, origin

name	description	origin
knowledge-ops	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。	ECC

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

9.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape