Implement AI memory system with psychological priority scoring

Core changes:
- Add AI interpreter module for content interpretation and priority scoring
- Extend Memory struct with interpreted_content, priority_score (f32: 0.0-1.0), and user_context
- Implement automatic memory pruning based on priority scores
- Add capacity management (default: 100 memories max)
- Create comprehensive design documentation

Technical details:
- Changed priority_score from u8 (1-100) to f32 (0.0-1.0) for better AI compatibility
- Add create_memory_with_ai() method for AI-enhanced memory creation
- Implement get_memories_by_priority() for priority-based sorting
- Score evaluation criteria: emotional impact, user relevance, novelty, utility

Philosophy:
This implements a "psychological priority memory system" where AI interprets
and evaluates memories rather than storing raw content. Inspired by how human
memory works - interpreting and prioritizing rather than perfect recording.

docs/DESIGN.md

@@ -0,0 +1,121 @@
+# AI記憶システム設計書
+
+## コンセプト
+
+AIの記憶装置は、人間の記憶に近い形で動作する。すべてを正確に記憶するのではなく、**解釈**して保存する。
+
+## 従来の記憶システムとの違い
+
+### 従来型
+```
+会話 → 保存 → 検索
+```
+
+### 新設計（心理優先記憶装置）
+```
+会話 → AI解釈 → 保存 → 検索
+         ↓
+    心理判定(1-100)
+         ↓
+    優先順位付け
+         ↓
+    容量管理
+```
+
+## 設計原理
+
+1. **解釈保存**: 記憶する際はAIが解釈を加える
+   - 元のコンテンツと解釈後のコンテンツの両方を保持
+   - 「覚えること自体が創造」という考え方
+
+2. **心理判定**: 各記憶に重要度スコア（1-100）を付与
+   - AIが自律的に判断
+   - ユーザー固有性を考慮
+   - 感情的重要度を評価
+
+3. **優先順位管理**: スコアに基づく優先順位
+   - 高スコア = 重要な記憶
+   - 低スコア = 忘れられやすい記憶
+
+4. **容量制限**: 人間の記憶のように限界がある
+   - 総容量制限（デフォルト: 100件）
+   - 単発保存容量制限
+   - 優先度が低いものから自動削除
+
+## データ構造
+
+```rust
+struct Memory {
+    id: String,                      // UUID
+    content: String,                 // 元のコンテンツ
+    interpreted_content: String,     // AI解釈後のコンテンツ
+    priority_score: f32,             // 心理判定スコア (0.0-1.0)
+    user_context: Option<String>,    // ユーザー固有性
+    created_at: DateTime<Utc>,       // 作成日時
+    updated_at: DateTime<Utc>,       // 更新日時
+}
+```
+
+## 実装機能
+
+### 1. 心理判定機能
+- AI APIを使用して重要度を0.0-1.0で評価
+- 判定基準:
+  - 感情的インパクト (0.0-0.25)
+  - ユーザーとの関連性 (0.0-0.25)
+  - 新規性・独自性 (0.0-0.25)
+  - 実用性 (0.0-0.25)
+
+### 2. 保存機能
+- 保存前にAI解釈を実行
+- 心理判定スコアを自動付与
+- 容量超過時は低スコアから削除
+
+### 3. 検索機能
+- 優先順位順にソート
+- スコアによるフィルタリング
+- セマンティック検索（オプション）
+
+### 4. 容量管理
+- デフォルト最大: 100件
+- 設定可能な上限
+- 自動プルーニング（低スコア削除）
+
+## 実装ステップ
+
+1. Memory構造体の拡張
+2. AI解釈機能の実装（OpenAI API使用）
+3. 心理判定機能の実装
+4. 容量管理機能の実装
+5. ソート・フィルタリング機能の強化
+6. MCPツールへの統合
+
+## 設定例
+
+```json
+{
+  "max_memories": 100,
+  "min_priority_score": 0.3,
+  "auto_prune": true,
+  "interpretation_enabled": true
+}
+```
+
+## スコアリングシステムの哲学
+
+0.0-1.0のfloat値を採用する理由：
+- **正規化**: 機械学習やAIにとって扱いやすい標準形式
+- **直感性**: 0が最低、1が最高という明確な基準
+- **精度**: 0.75などの細かい値で微妙な重要度の差を表現可能
+- **拡張性**: 時間軸(0.0-1.0)や確率(0.0-1.0)などとの統合が容易
+
+この設計は、「I + o」概念（oの周りを0.0-1.0の時間軸で表す）とも整合性がある。
+
+## ゲームのセーブデータとの類似性
+
+- **Git = セーブ機能**: バージョン管理
+- **GitHub = クラウドセーブ**: グローバルデータ共有
+- **ATProto = データプロトコル**: 分散型データ保存
+- **AI記憶 = プレイヤー記憶**: 経験の蓄積と解釈
+
+ゲームのセーブデータも「プレイヤーの行動を解釈したデータ」として扱うことで、より意味のある永続化が可能になる。