lucasrosati/claude-code-memory-setup

解決する課題

このプロジェクトは、Claude Codeに永続的な長期記憶とコードベース認識機能を持たせるための包括的なセットアップを提供します。セッション間の「記憶喪失」（ユーザーがプロジェクトの詳細を再説明しなければならない問題）や、AIが構造を理解するためにコードベース全体を再読み込みすることによる高いトークンコストという問題を解決します。

仕組み

このシステムは、コンテキストを管理するために3層のアプローチを採用しています。

1. プロジェクトメモリ (Obsidian)： Zettelkasten法を用いた「第二の脳」として機能する集中管理型のObsidianボルト。意思決定、進捗、知識を保存します。Claude Codeは、CLAUDE.md命令ファイルとカスタムの/resumeおよび/saveコマンドを通じてこのボルトと対話します。
2. コードマップ (Graphify)： Graphifyを統合し、コードベースをクエリ可能なナレッジグラフに変換します。これにより、Claudeは生のファイルを読み込むのではなく、ASTを介して構造情報をクエリできるため、トークン使用量を大幅に削減できます。
3. チャットインポートパイプライン： Pythonベースのパイプラインで、Claudeの会話（CLIおよびWebアプリの両方）をエクスポートし、タグ付けされた相互リンク付きのノートとしてObsidianボルトにインポートします。

さらに、セッション終了時にトランスクリプトから事実を機械的に抽出し、ボルトに記録するためのセーフティネット自動保存フックも提供されています。

対象ユーザー

複数のセッションにわたって永続的なナレッジベースを維持したい、また大規模なコードベースを扱う際にトークン消費を最適化したいClaude Codeユーザー。

ハイライト

• 永続的な記憶： 宣言的記憶（意思決定、アーキテクチャ）のためにObsidianを使用。
• トークン効率： Graphifyを活用した構造的なコードベースマッピングにより、冗長なファイル読み込みを回避。
• 自動同期： チャット履歴を検索可能なボルトノートに変換するパイプラインを内蔵。
• Zettelkasten統合： AI支援開発のための構造化されたノート作成システムを実装。
• セッションの継続性： カスタムコマンドとフックにより、進捗とコンテキストが自動的に保持されることを保証。