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AIのメモリー

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July 23, 2025

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  1. Context Engineering LLMを関数とみなした時の入出力管理 RAG 外部データ/ドキュメント Memory 長期記憶 State/History 状態・会話履歴(短期記憶) Structured

    Outputs 応答のフォーマット (JSON/Table…) Prompt 明瞭/明確/過不足のない/LLMを 最大限活躍させるプロンプト • System Prompt: モデルの 動作定義 • User Prompt: ユーザーか らのタスク、質問
  2. Context Engineering 真面目な図 from 12-Factor Agents • Factor 3: Own

    your context window Memory: • 長期記憶:セッション外の保管 ◦ 今日話すメモリはこちら
  3. LLMは忘れる • Context Window ◦ モデルが一度に処理できる入出力トークンの総量 ◦ チャットでは会話履歴をすべて送信する ◦ 溢れれば忘れる=短期記憶

    • Coding Agentで何が困るか ◦ 「前回どこまでやった?」「方針は?」のインプットが都度必要になる ◦ 参照できるログ/メモリ/テキストが見つからないと一からやり直し • 何が必要か ◦ 短期記憶を補う長期記憶(Long-Term Memory=LTM) ◦ 別セッションになっても記憶を引き継げる「ふっかつのじゅもん」
  4. 自動更新 - 詳しく こんな内容のプロンプト • 参考:Make Cline an AI Agent

    That Never Forgets https://cline.bot/blog/memory-bank-how-to-make-cline-an-ai-agent-that-never-forgets
  5. ”一般的なワークフロー ”とは これらしい a. Explore, plan, code, commit ・関連ファイルを探索、立案、実装、コミットのサイクルを回す b.

    Write tests, commit; code, iterate, commit ・いわゆるTest-driven development (TDD) c. Write code, screenshot result, iterate ・コードの結果をスクショして改善=フロントエンド用? https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/memory
  6. 再掲:軽量 Memory Bank 軽量Memory Bankと称した先ほどのは、実 はClaude Codeの戦略に寄せている 1. Readme.md(Claude.md)にプロジェク トのOverview

    2. Progress.mdを使ったTodo/タスクリス ト型 3. 必要に応じて開発ドキュメント確認 • 専用のLTMは用意しない 4. ルールは別途.clinerules/
  7. Memory Bank vs Steering & Spec ワイの戦略にドキュメント を必須化してる? Plan+Memory Bankの

    軽量版やな Context Engineering知らなくて もセミオートなことに価 値があるんや。 デジカメのオートフォー カスと一緒
  8. おさらい - メモリの置き方 is いろいろ Cline Claude Code kiro 僕はMemory

    Bank →記録して毎回読 み出す 僕はClaude.md →最小限の記憶で Context を奇麗に 僕はSteering + 仕様駆動開発 →SDLCに沿ったVibe Coding用 フレームワーク。メモリも兼務
  9. “長期記憶の置き方 ”のベストプラクティスは? • 知らんしマジでわからん ◦ これも独自研究なので誰か教えてくれ • 今後課題になりそうなところ ◦ エージェント向けMemoryファイル

    VS Git上のドキュメント ◦ エージェント向けMemoryファイル VS Git上のソースコード類 • 経験値+Web事例 ◦ 新規はガチガチに書いた方が手戻りなく一定以上の品質を作れる ◦ 既存・メンテナンスでは、書けば書くほどコンテキストに縛られ、かえって上手くいかないこ とも ▪ kiroにVibeモード(Spec無し)がわざわざある理由を考えよう