Dicklesworthstone/cass_memory_system

cass‑memory (cm) – AIコーディングエージェントの手続き的記憶

ワンライナーインストール (Linux/macOS) :

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/Dicklesworthstone/cass_memory_system/main/install.sh?$(date +%s)" \
  | bash -s -- --easy-mode --verify

または Homebrew (brew install dicklesworthstone/tap/cm) / Scoop (scoop install dicklesworthstone/cm) で。

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何であるか

cass‑memory（cm CLIとして公開）は、AI駆動のコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Codex、Aider、Gemini、ChatGPTなど）向けのクロスエージェント知識ベースです。 任意のエージェントからの生ログを読み込み、構造化された日記エントリに変換し、新しいタスクの前に照会可能な手続き的ルール（プレイブックの箇条書き）に精製します。このシステムは人間の記憶層（エピソード記憶、作業記憶、手続き的記憶）を模倣し、時間とともに減衰する信頼度スコアを保持します。

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コアコンセプト

レイヤー	目的	実装
エピソード記憶	すべてのコーディングエージェントからの生ログ	ローカルの cass サーチエンジンに保存
作業記憶	各セッションの構造化された要約（何が行われたか、意思決定、結果）	自動生成される「日記」エントリ
手続き的記憶	信頼度トラッキング、アンチパターン、成熟度レベル付きの実行可能なルール	エージェントが照会する「プレイブック」（YAML/JSON）

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主な機能（READMEに記載）

• クロスエージェント学習 – 任意の対応エージェントからのセッションが自動的に共有プレイブックを豊かにします。
• 信頼度の減衰 – ルールは90日間の非活動後に信頼度を失います；有害なフィードバックは有益なフィードバックの4倍の重みを持ちます；成熟度は candidate → established → proven と進みます。
• アンチパターン学習 – 繰り返し有害なルールは逆転して警告に変換されます。
• 科学的検証 – ルールは過去のセッションからの証拠が支持するまでプレイブックに昇格しません。
• スムーズな劣化 – サーチエンジン、プレイブック、LLMコンポーネントが欠けてもCLIは動作します；確定的動作にフォールバックします。
• 機械可読JSON出力 – すべてのコマンドは --json をサポート；stdoutは純粋なデータ、診断情報はstderrに送られるため、エージェントが簡単にパースできます。
• インラインフィードバック構文 – エージェントはコードに // [cass: helpful <id>] または // [cass: harmful <id>] とアノテーションできます；システムはリフレクション時にこれらのコメントを解析します。
• 成果記録 – タスク終了後、エージェントは cm outcome success|failure <rule‑ids> --summary "…" を呼び出してルールの信頼度を更新できます。
• トークン予算制御 – --limit、--min-score、--no-history などのフラグで、LLMコンテキストウィンドウに収まるように応答を小さく保てます。
• エージェントネイティブなオンボーディング – cm onboard ワークフローにより、既存のコーディングエージェントが歴史的セッションを分析し、追加のLLMコストなしにルールを抽出できます。
• ギャップ分析 – システムはカテゴリ（デバッグ、テスト、セキュリティなど）ごとのルールカバレッジを追跡し、不足しているギャップを埋めるセッションを提案します。

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対象ユーザー

• タスク開始前に迅速かつ関連性の高いガイダンスが必要なAIコーディングエージェント。
• ツールやマシンをまたいで永続的で検索可能な組織記憶を望む開発者。
• 複数のAIアシスタントを使用し、学習されたパターンを自動的に共有したいチーム。
• ルールベースの提案に依存するカスタムワークフローを構築するパワーユーザー。

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インストールと要件

• プラットフォーム: Linux、macOS、Windows。
• 実行環境: Bun JavaScriptランタイム（バッジに示す通り）。
• ワンライナースクリプト、Homebrew、Scoop からインストール可能。
• リポジトリは alpha としてマークされています；頻繁な変更が予想されます。

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通常のワークフロー（エージェント中心）

# 1️⃣ 新しいタスクに必要な記憶を取得
cm context "implement auth rate limiting" --json

# 2️⃣ （オプション）簡単な自己説明を確認
cm quickstart --json

# 3️⃣ 歴史的セッションをオンボーディングしてプレイブックを拡張
cm onboard status               # 進捗を表示
cm onboard sample --fill-gaps   # ルールギャップを埋めるセッションを取得
cm onboard read /path/to/session.jsonl --template --json
cm playbook add "Always check token expiry before auth debugging" --category debugging
cm onboard mark-done /path/to/session.jsonl

# 4️⃣ タスク終了後、成果を記録
cm outcome success b-8f3a2c --summary "Fixed auth bug"
cm outcome-apply                # 信頼度更新を適用

cm context コマンドは以下のJSONオブジェクトを返します：

• relevantBullets（スコアと成熟度付きのルール）
• antiPatterns
• historySnippets（過去のセッションからの生抜粋）
• より深く掘り下げるための推奨される cass クエリ。

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制限事項と現在の状態

• アルファ段階 – APIおよびデータフォーマットは変更される可能性があります。
• ローカルの cass サーチエンジンに依存しています；欠落している場合でもシステムは動作しますが、歴史的抜粋は利用できません。
• 内部LLMは搭載されていません；セマンティック強化はオプションであり、LLMが利用不可時も確定的動作になります。
• 信頼度の減衰と検証はルールベースのヒューリスティックです；特定のチームに合わせて調整が必要な場合があります。
• Bun ランタイムが必要です；標準のNode.js環境ではありません。

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ライセンス

MIT（バッジに表示）。

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クイックリファレンス（JSON出力例）

{
  "success": true,
  "task": "fix the auth timeout bug",
  "relevantBullets": [{
    "id": "b-8f3a2c",
    "content": "Always check token expiry before other auth debugging",
    "effectiveScore": 8.5,
    "maturity": "proven",
    "relevanceScore": 0.92,
    "reasoning": "Extracted from 5 successful sessions"
  }],
  "antiPatterns": [{
    "id": "b-x7k9p1",
    "content": "Don't cache auth tokens without expiry validation",
    "effectiveScore": 3.2
  }],
  "historySnippets": [{
    "source_path": "~/.claude/sessions/session-001.jsonl",
    "agent": "claude",
    "origin": {"kind": "local"},
    "snippet": "Fixed timeout by increasing token refresh interval...",
    "score": 0.87
  }],
  "suggestedCassQueries": ["cass search 'authentication timeout' --robot --days 30"],
  "degraded": null
}

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結論：cass‑memory は構造的で検索可能、自己更新可能な知識ベースを提供し、AIコーディングエージェントが互いの経験を手続き的ルールとして再利用できるようにし、組み込みの信頼度トラッキング、アンチパターン処理、完全に機械可読なCLIを備えています。