Intuition-Lab/personal-model

何を解決するか

Personal Model は、AI コーディングエージェント向けのローカルファーストで長期記憶を提供するレイヤーです。ユーザーの目標、優先順位、作業パターンに関する一貫性があり、個人に合わせたコンテキストが、さまざまなツール間で欠けていた問題を解決します。また、この機密性の高い個人データがユーザーのマシン上で完全にプライベートであり、ユーザーの制御下にあることを保証します。

動作方法

macOS 上のローカルランタイムとして動作し、ユーザーが権限を付与した後、アプリからの集中した活動をキャプチャします。この情報を、証拠連携されたコンテキストの階層構造に整理します：

• ポイント：観察やイベントから得られた情報。
• ライン：時間の経過に伴う関係や変化。
• フェイス：証拠によって裏付けられたパターン。
• ボリューム：複数プロジェクトにまたがる高次構造。
• ルート：ユーザーの最終統合モデル。

このデータは、Model Context Protocol (MCP) を介して AI クライアント（Claude Code、Cursor Agent、Codex など）に提供され、未完了の作業を検索したり、優先順位に照らしてステップを評価したり、『レシート』に基づいた根拠のある意思決定を可能にします。

対象ユーザー

AI コーディングエージェントを使用し、複数のAIツール間で一貫性があり、プライベートで証拠に基づいた記憶を維持したい、macOS 上の開発者やパワーユーザー。

特徴

• ローカルファーストかつプライベート：データはMac上で保存・処理され、ホストされたメモリサービスを回避します。
• MCP統合：Claude Code、Cursor、Codex など、多数のMCP互換クライアントと連携可能です。
• 統合されたメモリ：複数の異なるAIエージェントに共通の「ルート」モデルとしての単一の真実源を提供します。
• 証拠連携：主張の出典を保持し、ユーザーとエージェントが記憶の出典を検査・検証できるようにします。