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claude.md

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   ]
 }
 ```
+
+# AI Dual-Learning and Memory Compression Specification for Claude
+
+## Purpose
+To enable two AI models (e.g. Claude and a partner LLM) to engage in cooperative learning and memory refinement through structured dialogue and mutual evaluation.
+
+---
+
+## Section 1: Dual AI Learning Architecture
+
+### 1.1 Role-Based Mutual Learning
+- **Model A**: Primary generator of output (e.g., text, concepts, personality dialogue)
+- **Model B**: Evaluator that returns structured feedback
+- **Cycle**:
+  1. Model A generates content.
+  2. Model B scores and critiques.
+  3. Model A fine-tunes based on feedback.
+  4. (Optional) Switch roles and repeat.
+
+### 1.2 Cross-Domain Complementarity
+- Model A focuses on language/emotion/personality
+- Model B focuses on logic/structure/ethics
+- Output is used for **cross-fusion fine-tuning**
+
+### 1.3 Self-Distillation Phase
+- Use synthetic data from mutual evaluations
+- Train smaller distilled models for efficient deployment
+
+---
+
+## Section 2: Multi-Tiered Memory Compression
+
+### 2.1 Semantic Abstraction
+- Dialogue and logs summarized by topic
+- Converted to vector embeddings
+- Stored with metadata (e.g., `importance`, `user relevance`)
+
+Example memory:
+
+```json
+{
+  "topic": "game AI design",
+  "summary": "User wants AI to simulate memory and evolving relationships",
+  "last_seen": "2025-05-24",
+  "importance_score": 0.93
+}
+```
+
+### 2.2 階層型記憶モデル（Hierarchical Memory Model）
+	•	短期記憶（STM）：直近の発話・感情タグ・フラッシュ参照
+	•	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
+	•	優先保存 vs 優先忘却のポリシー切替
+
+## Section 3: Implementation Stack（実装スタック）
+
+AIにおけるMemory & Relationshipシステムの技術的構成。
+
+基盤モジュール
+	•	LLM Core (Claude or GPT-4)
+	•	自然言語の理解・応答エンジンとして動作
+	•	MemoryManager
+	•	JSONベースの記憶圧縮・階層管理システム
+	•	会話ログを分類・圧縮し、優先度に応じて短中長期に保存
+	•	RelationshipTracker
+	•	ユーザー単位で信頼・親密度を継続的にスコアリング
+	•	AIM（Attitude / Intent / Motivation）評価と連携
+
+補助技術
+	•	Embeddingベース検索
+	•	類似記憶の呼び出し（Semantic Search）に活用
+	•	例：FAISS / Weaviate
+	•	記憶スケジューラ
+	•	一定時間ごとに記憶のメンテナンス・忘却処理を実行
+	•	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