breferrari/obsidian-mind

何を解決するか

AIコーディングエージェントは通常、永続的な記憶を持たず、毎回のセッションでゼロから始め、ユーザーが目標、チームのパターン、過去の意思決定を再説明しなければなりません。Obsidian Mindは、これらのエージェントにObsidianバケツという「脳」を提供し、セッションやマシンをまたいで知識が蓄積されるようにします。

動作方法

ObsidianバケツをClaude Code、Codex CLI、Gemini CLIなどのエージェント用の永続的記憶層に変換します。プロシージャルフックとエージェント主導のコンテンツ作成の組み合わせを使用しています。

• ライフサイクルフック: Node.jsスクリプトが、セッション開始時に「北星」の目標やアクティブなプロジェクトコンテキストを自動的に挿入し、ユーザーのプロンプトを分類して情報のルーティング（例：「勝利」や「意思決定」として識別）を行い、Markdownの書き込みを検証して適切なリンクやフォーマットを保証します。
• 階層的コンテキスト読み込み: トークンコストを管理するために、バケツ全体をプロンプトに投入しません。初期コンテキストには軽量な抜粋とファイル一覧を使用し、必要な詳細はオンデマンドで取得します。
• セマンティック検索（QMD経由）: オプションでQMDを統合し、ローカルでモデルベースのセマンティック検索（埋め込み、クエリ拡張、再ランカー モデルを使用）を可能にし、キーワード一致がなくても関連するノートを見つけることができます。
• MCPサーバー: Model Context Protocol (MCP) サーバーにより、任意のリポジトリで作業するエージェントが中央記憶バケツを検索・読み取り・書き込みできます。

対象ユーザー

AIコーディングエージェント（特にClaude Code、Codex CLI、Gemini CLI）を使用し、異なるコーディングセッションやリポジトリ間でプロジェクトの意思決定、個人の好み、プロフェッショナルな成果をAIに記憶させたい開発者。

特徴

• エージェント非依存のコア: 共有されたMarkdownとTypeScriptフックを使用して、複数のCLIエージェントで動作します。
• 自動記憶管理: /om-standup で朝のキックオフ、/om-dump で会議ノートの迅速な記録など、自動化されたコマンドを提供します。
• ローカルインテリジェンス: QMD統合により、APIコストなしでオフラインのセマンティック検索が可能になります。
• リポジトリ間アクセス: MCPサーバーにより、1つの「脳」バケツがマシン上のすべてのプロジェクトの知識ベースとして機能します。