From c9005f52403d8226f9528b8abcb169c84c1af35a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: syui Date: Tue, 3 Jun 2025 01:03:38 +0900 Subject: [PATCH] fix md --- DEVELOPMENT_STATUS.md | 96 ------------------------------------------- 1 file changed, 96 deletions(-) diff --git a/DEVELOPMENT_STATUS.md b/DEVELOPMENT_STATUS.md index 8602a11..1e61c2d 100644 --- a/DEVELOPMENT_STATUS.md +++ b/DEVELOPMENT_STATUS.md @@ -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 -``` -