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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>
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name: knowledge-ops
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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。
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origin: ECC
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# ナレッジ操作
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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。
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ライブワークスペースモデルを優先してください:
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- コード作業は実際にクローンしたリポジトリ内に置く
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- 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
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- 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
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- 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
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## アクティベートするタイミング
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- ユーザーがナレッジベースに情報を保存したい
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- 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
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- 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）
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- 既存の知識を重複排除または整理する
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- 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
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- 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
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## ナレッジアーキテクチャ
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### レイヤー 1: アクティブな実行の真実
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- **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
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- **用途:** 作業の現在の運用状態
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- **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
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### レイヤー 2: Claude Code メモリ（クイックアクセス）
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- **パス:** `~/.claude/projects/*/memory/`
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- **フォーマット:** フロントマター付き Markdown ファイル
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- **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
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- **用途:** 会話間で持続するクイックアクセスコンテキスト
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- **セッション開始時に自動読み込み**
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### レイヤー 3: MCP メモリサーバー（構造化ナレッジグラフ）
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- **アクセス:** MCP メモリツール（create_entities、create_relations、add_observations、search_nodes）
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- **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
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- **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**
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### 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
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- **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
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- **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
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### レイヤー 5: 外部データストア（Supabase、PostgreSQL など）
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- **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
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- **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
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### レイヤー 6: ローカルコンテキスト/アーカイブフォルダ
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- **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
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- **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
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- **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
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## 取り込みワークフロー
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新しい知識を取り込む必要がある場合:
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### 1. 分類
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どのタイプの知識か？
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- 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
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- アクティブなロードマップ / リリース / 実装状態 -> まず GitHub + Linear
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- 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）
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- 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
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- 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
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- 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
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### 2. 重複排除
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この知識がすでに存在するか確認する:
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- 既存エントリのメモリファイルを検索する
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- 関連用語で MCP メモリをクエリする
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- 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
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- 重複を作らない。代わりに既存エントリを更新する。
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### 3. 保存
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適切なレイヤーに書き込む:
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- クイックアクセスのために常に Claude Code メモリを更新する
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- 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
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- 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
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- 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
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### 4. インデックス化
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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。
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## 同期操作
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### 会話の同期
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会話履歴を定期的にナレッジベースに同期する:
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- 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
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- 宛先: ナレッジベースリポジトリ
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- 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
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- コミットしてプッシュする
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### ワークスペース状態の同期
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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:
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- ディレクトリマップを生成する
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- コミット前に機密設定を編集する
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- 時系列で変更を追跡する
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- 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
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### GitHub / Linear の同期
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情報がアクティブな実行に影響する場合:
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- 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
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- 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
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- 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
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### クロスソースナレッジの同期
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複数のソースから一箇所に知識を集める:
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- Claude/ChatGPT/Grok 会話エクスポート
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- ブラウザブックマーク
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- GitHub アクティビティイベント
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- ステータスサマリーを書き、コミットしてプッシュする
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## メモリパターン
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# 短期: 現在のセッションコンテキスト
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セッション内タスク追跡には TodoWrite を使用
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# 中期: プロジェクトメモリファイル
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クロスセッション呼び出しのために ~/.claude/projects/*/memory/ に書き込む
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# 長期: GitHub / Linear / KB
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アクティブな実行の真実は GitHub + Linear に
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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
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# セマンティックレイヤー: MCP ナレッジグラフ
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永続的な構造化データには mcp__memory__create_entities を使用
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関係マッピングには mcp__memory__create_relations を使用
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既知エンティティへの新しい事実には mcp__memory__add_observations を使用
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既存の知識を見つけるには mcp__memory__search_nodes を使用
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## ベストプラクティス
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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）。
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- 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。
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## 品質ゲート
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ナレッジ操作を完了する前に:
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- 重複エントリが作成されていないこと
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- Git 追跡ファイルから機密データが編集されていること
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- インデックスとサマリーが更新されていること
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- 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
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- 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
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