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syui 2025-06-03 01:03:38 +09:00
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commit c9005f5240
Signed by: syui
GPG Key ID: 5417CFEBAD92DF56

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@ -362,100 +362,4 @@ Claude Desktop/Cursor → ai.gpt MCP (port 8001, 23ツール)
4. **AI要約機能**: maintenanceでのスマート要約・コア記憶生成テスト
5. **セキュリティ強化**: 隔離実行の権限制御・サンドボックス検証
## 前回セッション終了事項 (2025/06/02)
前回のセッションがAPI Errorで終了した。これはchatgptのjsonを読み込んでもらったあとの処理で起こった。今回継続して正常に動作確認完了。
> API Error (Request timed out.) · Retrying in 1 seconds… (attempt 1/10)
```sh
⏺ 興味深い質問ですね4,000件以上のChatGPT会話ログを見ていて、効果的な記憶
構築について考えてみました。
🧠 理想的な記憶構築アプローチ
1. 階層的記憶の活用
完全ログ (FULL_LOG) → 要約 (SUMMARY) → コア記憶 (CORE)
↓ ↓ ↓
日常会話の蓄積 テーマ別の集約 人格形成要素
具体例:
- FULL_LOG: "今日は雨だね" → "そうですね、傘を忘れずに"
- SUMMARY: "天気について10回会話、ユーザーは雨を気にする傾向"
- CORE: "このユーザーは日常的な観察を共有したがる、気遣いを重視"
2. コンテキスト認識記憶
現在のインポートは単発メッセージですが、会話の流れを記憶すべき:
# 現在: 単発記憶
"User: プログラミングについて教えて"
"[AI Response] プログラミングは..."
# 理想: 文脈付き記憶
"Context: 技術相談 → プログラミング学習相談 → 具体的な言語選択"
"User pattern: 段階的に深掘りする質問スタイル"
"AI approach: 基礎から応用への誘導が効果的"
3. 感情・関係性の記憶
# 関係性変化の記録
"初回: 礼儀正しい距離感"
"3回目: 冗談を交える"
"10回目: 個人的な悩み相談"
"現在: 親しみやすい口調を好む"
4. 実用的な記憶カテゴリ
ユーザーの特徴記憶:
- 専門分野・興味関心
- コミュニケーションスタイル
- 質問の傾向・深度
- 時間帯・頻度パターン
効果的だった応答記憶:
- どんな説明が理解されやすいか
- どんな例え・比喩が刺さるか
- ユーモアの好み
- 情報量の適切さ
失敗・注意点記憶:
- 避けるべき話題
- 誤解を招いた表現
- 不快にさせた応答パターン
🎯 ChatGPTログから見える改善ポイント
あなたのログを見ると:
1. 技術的な会話が多い → プログラミング・システム設計の文脈記憶が重要
2. 段階的な問題解決 → 前の質問からの発展パターンを記憶
3. 具体的な実装相談 → 過去の解決策と現在の問題の関連性
理想的な記憶構築例:
[CORE] ユーザーsyuiは複雑なシステム設計を段階的に構築する
[SUMMARY] atproto, MCP, Rustに精通、実装重視の相談スタイル
[CONTEXT] 前回はai.card統合 → 今回はChatGPT記憶 → 次は自律送信?
[PATTERN] 機能実装 → テスト → ドキュメント化の流れを好む
記憶検索の改善案:
- キーワードマッチング("MCP", "記憶", "atproto"
- 時系列での関連性(前回の続き?)
- 問題解決パターンの類似性
ollama準備中に、こんな記憶活用の仕組みを作り込んでおけば、より自然で文脈
を理解した会話ができそうですね!
> わかりました。そのようにしましょう。core, summaryという2つの記憶を用意し
て、それを作成する処理を書き、AIが優先する順位を明確にしましょう。
⏺ Update Todos
⎿  ☐ 記憶の優先順位とロジックを設計
☐ CORE記憶生成処理を実装
☐ SUMMARY記憶生成処理を実装
☐ 記憶検索・選択ロジックを改善
☐ AI応答での記憶活用を強化
```