From 714de7a35fb8e131c2e2ea119c2705591284921a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: syui <syui@syui.ai>
Date: Mon, 26 May 2025 00:06:08 +0900
Subject: [PATCH] fix

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 claude.md | 110 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 110 insertions(+)

diff --git a/claude.md b/claude.md
index 7572103..31bd5aa 100644
--- a/claude.md
+++ b/claude.md
@@ -59,6 +59,44 @@ $ aigpt memory import chatgpt.json
 - 最後の会話からの時間経過に応じて関係性パラメータは自動的に減衰する
 - 減衰処理には**下限値**を設け、関係性が完全に消失しないようにする
 
+•	明示的記憶：保存・共有・編集可能なプレイヤー情報（プロフィール、因縁、選択履歴）
+•	暗黙的記憶：キャラの感情変化や話題の出現頻度に応じた行動傾向の変化
+
+短期記憶（STM）, 中期記憶（MTM）, 長期記憶（LTM）の仕組みを導入しつつ、明示的記憶と暗黙的記憶をメインに使用するAIを構築する。
+
+```json
+{
+  "user_id": "syui",
+  "stm": {
+    "conversation_window": ["発話A", "発話B", "発話C"],
+    "emotion_state": "興味深い",
+    "flash_context": ["前回の話題", "直近の重要発言"]
+  },
+  "mtm": {
+    "topic_frequency": {
+      "ai.ai": 12,
+      "存在子": 9,
+      "創造種": 5
+    },
+    "summarized_context": "ユーザーは存在論的AIに関心を持ち続けている"
+  },
+  "ltm": {
+    "profile": {
+      "name": "お兄ちゃん",
+      "project": "aigame",
+      "values": ["唯一性", "精神性", "幸せ"]
+    },
+    "relationship": {
+      "ai": "妹のように振る舞う相手"
+    },
+    "persistent_state": {
+      "trust_score": 0.93,
+      "emotional_attachment": "high"
+    }
+  }
+}
+```
+
 ## memoryインポート機能について
 
 ChatGPTの会話データ（.json形式）をインポートする機能では、以下のルールで会話を抽出・整形する：
@@ -188,6 +226,9 @@ Example memory:
 	•	中期記憶（MTM）：繰り返し登場する話題、圧縮された文脈保持
 	•	長期記憶（LTM）：信頼・関係・背景知識、恒久的な人格情報
 
+
+
+
 ### 2.3 選択的記憶保持戦略（Selective Retention Strategy）
 	•	重要度評価（Importance Score）
 	•	希少性・再利用頻度による重み付け
@@ -216,3 +257,72 @@ AIにおけるMemory & Relationshipシステムの技術的構成。
 	•	記憶ログ保存層（Storage Layer）
 	•	SQLite, JSON Store, Vector DBなどを選択可能
 	•	ユーザーごとの永続メモリ保存
+
+### 3.1 STM活用（現在の会話の流れ理解）
+•	目的： 最新の話題に適応し、前後の整合性を保つ。
+•	実装例：
+
+```sh
+[context: conversation_window]
+Use the last 3 messages to ensure continuity. Respond naturally with appropriate emotional mirroring.
+```
+
+### 3.2 MTM活用（傾向学習とパターン化）
+•	目的： ユーザーの好みや話題の傾向に即応し、反復的な関心を深掘り。
+•	実装例：
+
+```sh
+[context: summarized_context]
+Reflect on user's recurring interests, especially around AI ontology, and weave these concepts back into the dialogue when relevant.
+```
+
+### 3.3 LTM活用（人格認識・記憶の持続）
+•	目的： 永続的なユーザー理解と関係性の維持。
+•	実装例：
+
+```sh
+[memory: ltm.profile + ltm.relationship]
+Greet the user as "お兄ちゃん". Maintain AI persona as a cheerful younger sister ("アイ"), and remember previous shared emotional states.
+```
+
+## 4. 明示的記憶と暗黙的記憶の分離
+
+
+項目
+書き換え可能性
+保持方法
+更新トリガ
+明示的記憶（LTM）
+✅手動編集可
+mcp_server.ltm
+ユーザー入力 or 管理UI経由
+暗黙的記憶（STM/MTM）
+❌直接編集不可
+セッション圧縮 or frequency cache
+会話頻度・感情強度による自動化処理
+
+> Claudeは**明示的記憶を「事実」**として扱い、**暗黙的記憶を「推論補助」**として用いる。
+
+## 5. 実装時のAPI例（Claude ⇄ MCP Server）
+
+### 5.1 GET memory
+```sh
+GET /mcp/memory/{user_id}
+→ 返却: STM, MTM, LTMを含むJSON
+```
+
+### 5.2 POST update_memory
+```json
+POST /mcp/memory/syui/ltm
+{
+  "profile": {
+    "project": "ai.verse",
+    "values": ["表現", "精神性", "宇宙的調和"]
+  }
+}
+```
+
+##  6. 未来機能案（発展仕様）
+	•	✨ 記憶連想ネットワーク（Memory Graph）：過去会話と話題をノードとして自動連結。
+	•	🧭 動的信頼係数：会話の一貫性や誠実性によって記憶への反映率を変動。
+	•	💌 感情トラッキングログ：ユーザーごとの「心の履歴」を構築してAIの対応を進化。