meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソースの推奨事項] Claude Diary: 「日記の書き込み」+「反省」により、経験を抽出して記憶を更新し、Claude Code が人間のように継続的に学習して進化できるようにします。 動作メカニズム: このシステムは、人間の学習ループを模倣し、認知科学と AI の学術的成果 (CoALA アーキテクチャとスタンフォード大学の生成エージェントの論文) を巧みに活用して、次の 3 つのステップを通じて記憶を強化します。 1. 記録（キャプチャ/日記） • アクション: /diary コマンド (長いセッションの圧縮中に手動または自動で) を使用して、Claude に現在のセッションの要点を要約してもらいます。 • コンテンツ: 達成された内容、設計上の決定、遭遇した課題、明示的なユーザーの好み、コードレビュー (PR) からのフィードバックが含まれます。 • 保存: Markdown 形式で日記ファイルとして保存します。 2. 反省 • アクション: /reflect コマンドを使用して、クロードに過去の日記を読んでもらい、繰り返されるパターンや違反を探してもらいます。 • 目的: 具体的な「実行記録」から一般的な原則を抽出する。例えば、具体的な「コード命名エラー」から、「将来的にこのような命名競合を回避する」ための一般的なルールを抽出する。 3. メモリを更新する • 結果: 抽出されたルールは、簡潔な 1 行のリストの形式で、ユーザーのシステム コマンド ファイル (~/.claude/CLAUDE.md) に自動的に更新されます。 • 重要性: これは、クロードが今後のすべてのセッションでこれらの新しく学んだルールを「覚えている」ことを意味します。 著者は、ツールを 1 か月間使用した後の実際のメリットを共有しており、これは非常に参考になります。 • Git ワークフロー: AI は、作成者が好むアトミック コミット スタイルとブランチの命名規則を学習しました。 • コードの品質: PR コメントを反映することで、AI は特定のアンチパターンを回避することを学習しました。 • テストの習慣: AI は、まず対象を絞ったテストを実行して迅速なフィードバックを得てから、完全なテスト スイートを実行することを学習しました。 • 自己修正: CLAUDE.md 内のルールが無視されると、リフレクション メカニズムによって違反が識別され、関連する指示が強化されます。 原文を読む