knowledge-ops

name	knowledge-ops
description	複数のストレージ層（ローカルファイル、MCP メモリ、ベクトルストア、Git リポジトリ）にまたがる知識ベースの管理、取り込み、同期、検索を行います。ユーザーが知識システムへの保存、整理、同期、重複排除、検索を希望する際に使用します。
origin	ECC

Knowledge Operations

複数のストアにまたがる知識を取り込み、整理、同期、検索するための多層的な知識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ます:

• コード作業は実際にクローンされたリポジトリに存在する
• アクティブな実行コンテキストは GitHub、Linear、および repo ローカルの working-context ファイルに存在する
• より広範な人間向けのノートは、リポジトリ外の context/archive フォルダに置くことができる
• 永続的なクロスマシンメモリは、シャドウリポジトリワークスペースではなく、知識ベースに属する

有効化タイミング

• ユーザーが知識ベースに情報を保存したい場合
• ドキュメント、会話、データを構造化ストレージに取り込む場合
• システム間で知識を同期する場合（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場合
• ユーザーが "KB に保存"、"知識を同期"、"X について何を知っているか"、"これを取り込む"、"知識ベースを更新" と言った場合
• 単純なメモリリコールを超えるあらゆる知識管理タスク

知識アーキテクチャ

Layer 1: アクティブな実行真実

• ソース: GitHub issue、PR、discussion、リリースノート、Linear issue/project/docs
• 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ものは、まずここに入れることを優先する

Layer 2: Claude Code Memory（クイックアクセス）

• パス: ~/.claude/projects/*/memory/
• フォーマット: frontmatter 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: 会話をまたいで永続する、クイックアクセス用のコンテキスト
• セッション開始時に自動的にロードされる

Layer 3: MCP Memory Server（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全体の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

Layer 4: 知識ベースリポジトリ / 永続ドキュメントストア

• 用途: キュレーション済みの永続的なノート、セッションエクスポート、合成された研究結果、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 repo 所有のコードでない場合、これがクロスマシンコンテキストの推奨永続ストア

Layer 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
• 適している対象: メモリファイルに対して大きすぎるドキュメント、SQL クエリが必要なデータ

Layer 6: ローカル context/archive フォルダ

• 用途: 人間向けのノート、アーカイブされたゲームプラン、ローカルメディアの整理、一時的なコード以外のドキュメント
• ルール: 情報保存には書き込み可能だが、シャドウコードワークスペースではない
• 使用しない対象: アクティブなコード変更や、アップストリームに置くべき repo の真実

取り込みワークフロー

新しい知識を捕捉する必要がある場合:

1. 分類

どのような種類の知識か？

• ビジネス判断 -> メモリファイル（project 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 -> GitHub + Linear を優先
• 個人の好み -> メモリファイル（user/feedback タイプ）
• 参考情報 -> メモリファイル（reference 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 -> 知識ベースリポジトリ + メモリ内の短いサマリー

2. 重複排除

この知識が既に存在するかチェック:

• メモリファイル内の既存エントリを検索
• 関連する用語で MCP メモリをクエリ
• 新しいローカルノートを作成する前に、情報が既に GitHub または Linear に存在するかチェック
• 重複を作成しないこと。代わりに既存エントリを更新すること

3. 保存

適切な層に書き込む:

• クイックアクセスのために常に Claude Code メモリを更新
• セマンティック検索性と関係マッピングのために MCP メモリを使用
• 情報がプロジェクトのライブ真実を変える場合は、GitHub / Linear を先に更新
• 永続的な長文追加のために知識ベースリポジトリにコミット

4. インデックス

関連するインデックスやサマリーファイルを更新。

同期操作

会話の同期

会話履歴を定期的に知識ベースに同期:

• 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: 知識ベースリポジトリ
• 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
• コミットしてプッシュ

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知識ベースにミラー:

• ディレクトリマップを生成
• コミット前に機密設定を編集
• 時間経過による変更を追跡
• 知識ベースや archive 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こと

GitHub / Linear 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 issue、PR、discussion、リリースノート、ロードマップスレッドを更新
• 作業に永続的な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
• ローカルノートのミラーリングは、事後にそれがまだ価値を追加する場合のみ

クロスソース知識同期

複数のソースから知識を 1 箇所にプル:

• 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

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
クロスセッションリコールのために ~/.claude/projects/*/memory/ に書き込む

# 長期: GitHub / Linear / KB
アクティブな実行真実は GitHub + Linear に入れる
永続的な合成済みコンテキストは知識ベースリポジトリに入れる

# セマンティック層: 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
既知のエンティティに関する新しい事実には mcp__memory__add_observations を使用
既存知識の検索には mcp__memory__search_nodes を使用

ベストプラクティス

• メモリファイルは簡潔に保つこと。ファイルが無制限に成長するのではなく、古いデータをアーカイブすること
• すべての知識ファイルのメタデータには frontmatter（YAML）を使用
• 保存前に重複排除。まず検索し、次に作成または更新
• 事実セットごとに 1 つの正規ホームを優先。ローカルノート、repo 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
• 知識ファイルには一貫した命名規則を使用（lowercase-kebab-case）
• 検索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

知識操作を完了する前に:

• 重複エントリが作成されていない
• Git 追跡ファイルから機密データが編集されている
• インデックスとサマリーが更新されている
• データタイプに適したストレージ層が選ばれている
• 関連する箇所にクロスリファレンスが追加されている