Design Layer 5: Knowledge Sharing platform

Layer 5 focuses on sharing AI interactions as "information + personality":
- SharedInteraction: Problem, approach, result with author profile
- ShareableProfile: User essence from Layer 3.5 + Layer 4
- Privacy-first: Share patterns, not raw data
- Use cases: AI-era GitHub Gist, knowledge SNS, persona showcase

Philosophy: People seek both useful information and authentic personality.
Like SNS/streaming, the combination creates value. Information alone is
sterile; personality alone is hollow.

Updated:
- docs/ARCHITECTURE.md: Comprehensive Layer 5 design with data models
- README.md: Added Layer 5 feature overview
- Layer overview diagram updated

README.md

@@ -4,6 +4,8 @@ AI memory system with psychological analysis for Claude via MCP.
 
 **Current: Layers 1-4 Complete** - Memory storage, AI interpretation, personality analysis, integrated profile, and relationship inference.
 
+**Planned: Layer 5** - Knowledge sharing platform combining useful insights with author personality.
+
 ## Features
 
 ### Layer 1: Pure Memory Storage
@@ -34,6 +36,12 @@ AI memory system with psychological analysis for Claude via MCP.
 - 🎮 **Game Ready**: Foundation for companion apps, games, VTubers
 - 🔒 **Opt-in**: Enable only when needed with `--enable-layer4` flag
 
+### Layer 5: Knowledge Sharing (Planned)
+- 💡 **Information + Personality**: Share AI interactions with context
+- 🌐 **SNS for AI Era**: Useful insights combined with author's unique perspective
+- 🔒 **Privacy-First**: Share essence, not raw data
+- 📊 **Showcase**: Display how AI understands you
+
 ### General
 - 🛠️ **MCP Integration**: Works seamlessly with Claude Code
 - 🧪 **Well-tested**: Comprehensive test coverage
@@ -223,8 +231,8 @@ Multi-layer system design:
 - **Layer 3** ✅ Complete: Big Five personality analysis
 - **Layer 3.5** ✅ Complete: Integrated profile (unified summary)
 - **Layer 4** ✅ Complete: Relationship inference (optional, `--enable-layer4`)
-- **Layer 4+** 🔵 Future: Extended game/companion features
+- **Layer 4+** 🔵 Planned: Extended game/companion features
-- **Layer 5** 🔵 Future: Distribution and sharing
+- **Layer 5** 🔵 Planned: Knowledge sharing (information + personality)
 
 **Design Philosophy**:
 - **"Internal complexity, external simplicity"**: Simple API, complex internals

docs/ARCHITECTURE.md

@@ -12,8 +12,8 @@ aigptは、独立したレイヤーを積み重ねる設計です。各レイヤ
 
 ```
 ┌─────────────────────────────────────────┐
-│  Layer 5: Distribution & Sharing       │  🔵 Future
+│  Layer 5: Knowledge Sharing            │  🔵 Planned
-│  (Game streaming, public/private)      │
+│  (Information + Personality sharing)    │
 ├─────────────────────────────────────────┤
 │  Layer 4+: Extended Features          │  🔵 Planned
 │  (Advanced game/companion systems)      │
@@ -460,18 +460,104 @@ pub struct Companion {
 
 ---
 
-## Layer 5: Distribution (Future)
+## Layer 5: Knowledge Sharing (Planned)
 
-**Status**: 🔵 **Future Consideration**
+**Status**: 🔵 **Planned**
 
 ### Purpose
-ゲーム配信や共有機能。
+AIとのやり取りを「情報 + 個性」として共有する。SNSや配信のように、**有用な知見**と**作者の個性**を両立させたコンテンツプラットフォーム。
 
-### Ideas
+### Design Philosophy
-- Share memory rankings
+
-- Export as shareable format
+人々が求めるもの：
-- Public/private memory modes
+1. **情報価値**: 「このプロンプトでこんな結果が得られた」「この問題をAIでこう解決した」
-- Integration with streaming platforms
+2. **個性・共感**: 「この人はこういう人だ」という親近感、信頼
+
+SNSや配信と同じく、**情報のみは無機質**、**個性のみは空虚**。両方を組み合わせることで価値が生まれる。
+
+### Data Model
+
+```rust
+pub struct SharedInteraction {
+    pub id: String,
+
+    // 情報価値
+    pub problem: String,          // 何を解決しようとしたか
+    pub approach: String,         // AIとどうやり取りしたか
+    pub result: String,           // 何を得たか
+    pub usefulness_score: f32,    // 有用性 (0.0-1.0, priority_score由来)
+    pub tags: Vec<String>,        // 検索用タグ
+
+    // 個性
+    pub author_profile: ShareableProfile,  // 作者の本質
+    pub why_this_matters: String,          // なぜこの人がこれに取り組んだか
+
+    // メタデータ
+    pub views: u32,
+    pub useful_count: u32,        // 「役に立った」カウント
+    pub created_at: DateTime<Utc>,
+}
+
+pub struct ShareableProfile {
+    // ユーザーの本質（Layer 3.5から抽出）
+    pub personality_essence: Vec<TraitScore>,  // Top 3 traits
+    pub core_interests: Vec<String>,           // 5個
+    pub core_values: Vec<String>,              // 5個
+
+    // AIの解釈
+    pub ai_perspective: String,   // AIがこのユーザーをどう理解しているか
+    pub confidence: f32,          // データ品質 (0.0-1.0)
+
+    // 関係性スタイル（Layer 4から推測、匿名化）
+    pub relationship_style: String,  // 例: "深く狭い繋がりを好む"
+}
+```
+
+### Privacy Design
+
+**共有するもの:**
+- ✅ 本質（Layer 3.5の統合プロファイル）
+- ✅ パターン（関係性スタイル、思考パターン）
+- ✅ 有用な知見（問題解決のアプローチ）
+
+**共有しないもの:**
+- ❌ 生の会話内容（Layer 1-2）
+- ❌ 個人を特定できる情報
+- ❌ メモリID、タイムスタンプ等の生データ
+
+### Use Cases
+
+**1. AI時代のGitHub Gist**
+- 有用なプロンプトとその結果を共有
+- 作者の個性とアプローチが見える
+- 「この人の考え方が参考になる」
+
+**2. 知見のSNS**
+- 情報を発信しながら、個性も伝わる
+- フォロー、「役に立った」機能
+- 関心領域でフィルタリング
+
+**3. AIペルソナのショーケース**
+- 「AIは私をこう理解している」を共有
+- 性格分析の精度を比較
+- コミュニティでの自己表現
+
+### Implementation Ideas
+
+```rust
+// Layer 5のMCPツール
+- create_shareable_interaction() - 知見を共有形式で作成
+- get_shareable_profile()        - 共有可能なプロファイルを生成
+- export_interaction()           - JSON/Markdown形式でエクスポート
+- anonymize_data()               - プライバシー保護処理
+```
+
+### Future Platforms
+
+- Web UI: 知見を閲覧・検索・共有
+- API: 外部サービスと連携
+- RSS/Atom: フィード配信
+- Markdown Export: ブログ投稿用
 
 ---