fix md
This commit is contained in:
@ -362,100 +362,4 @@ Claude Desktop/Cursor → ai.gpt MCP (port 8001, 23ツール)
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4. **AI要約機能**: maintenanceでのスマート要約・コア記憶生成テスト
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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
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## 前回セッション終了事項 (2025/06/02)
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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。
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> API Error (Request timed out.) · Retrying in 1 seconds… (attempt 1/10)
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```sh
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⏺ 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
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構築について考えてみました。
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🧠 理想的な記憶構築アプローチ
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1. 階層的記憶の活用
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完全ログ (FULL_LOG) → 要約 (SUMMARY) → コア記憶 (CORE)
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↓ ↓ ↓
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日常会話の蓄積 テーマ別の集約 人格形成要素
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具体例：
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- FULL_LOG: "今日は雨だね" → "そうですね、傘を忘れずに"
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- SUMMARY: "天気について10回会話、ユーザーは雨を気にする傾向"
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- 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"
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2. コンテキスト認識記憶
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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：
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# 現在: 単発記憶
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"User: プログラミングについて教えて"
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"[AI Response] プログラミングは..."
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# 理想: 文脈付き記憶
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"Context: 技術相談 → プログラミング学習相談 → 具体的な言語選択"
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"User pattern: 段階的に深掘りする質問スタイル"
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"AI approach: 基礎から応用への誘導が効果的"
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3. 感情・関係性の記憶
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# 関係性変化の記録
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"初回: 礼儀正しい距離感"
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"3回目: 冗談を交える"
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"10回目: 個人的な悩み相談"
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"現在: 親しみやすい口調を好む"
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4. 実用的な記憶カテゴリ
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ユーザーの特徴記憶：
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- 専門分野・興味関心
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- コミュニケーションスタイル
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- 質問の傾向・深度
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- 時間帯・頻度パターン
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効果的だった応答記憶：
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- どんな説明が理解されやすいか
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- どんな例え・比喩が刺さるか
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- ユーモアの好み
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- 情報量の適切さ
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失敗・注意点記憶：
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- 避けるべき話題
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- 誤解を招いた表現
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- 不快にさせた応答パターン
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🎯 ChatGPTログから見える改善ポイント
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あなたのログを見ると：
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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
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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
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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
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理想的な記憶構築例：
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[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
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[SUMMARY] atproto, MCP, Rustに精通、実装重視の相談スタイル
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[CONTEXT] 前回はai.card統合 → 今回はChatGPT記憶 → 次は自律送信？
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[PATTERN] 機能実装 → テスト → ドキュメント化の流れを好む
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記憶検索の改善案：
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- キーワードマッチング（"MCP", "記憶", "atproto"）
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- 時系列での関連性（前回の続き？）
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- 問題解決パターンの類似性
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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
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を理解した会話ができそうですね！
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> 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
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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。
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⏺ Update Todos
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⎿ ☐ 記憶の優先順位とロジックを設計
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☐ CORE記憶生成処理を実装
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☐ SUMMARY記憶生成処理を実装
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☐ 記憶検索・選択ロジックを改善
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☐ AI応答での記憶活用を強化
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