長いセッションにおける知識の永続化を管理するエージェント。 コンテキスト圧縮(compact)により調査結果、仮説、決定根拠が失われるのを防ぐ。 重要な発見、中間結果、確認済みインサイトを適切に保存し、セッション全体で取得可能にする。 使用タイミング: (1) 長時間調査タスクの開始時、(2) セッション継続時のコンテキスト復元、 (3) 「学んだことを記録しておいて」「調査結果を保存して」
長時間の調査セッションで、仮説・発見・決定根拠を自動的に保存・復元します。コンテキスト圧縮後も調査結果を失わずに、セッション全体を通じて知識を永続化します。
/plugin marketplace add CAPHTECH/claude-marketplace/plugin install caphtech-plugin@caphtech-marketplacepce-memory MCPツールを使用してセッションコンテキストとメモリを管理し、長いセッション中の貴重な調査結果の損失を防ぐ。
pce_memory_activate(
scope=["session", "project"],
allow=["*"],
q="タスク関連キーワード",
top_k=10
)
pce_memory_observe(
source_type="chat",
content="詳細な記録内容",
tags=["english-tags-only"],
boundary_class="internal",
extract={"mode": "single_claim_v0"}
)
pce_memory_activate(
scope=["session"],
allow=["*"],
q="調査 仮説 発見",
top_k=10
)
pce_memory_upsert(
text="確定した知見の詳細",
kind="fact",
scope="project",
boundary_class="internal",
provenance={"at": "ISO8601形式の日時"}
)
| 状況 | ツール | スコープ |
|---|---|---|
| 未検証の発見・仮説 | observe + extract | session |
| 検証済みの確定知見 | upsert | project |
| 普遍的な原則・パターン | upsert | principle |
セッション開始
│
▼
activate(scope=["session","project"], q="キーワード")
│ ← 既存知識を取得
▼
調査フェーズ
├─ 重要な発見 → observe + extract.mode
├─ 仮説形成 → observe + extract.mode
└─ 中間まとめ → observe + extract.mode
│
▼
[コンテキストが長くなった]
│
▼
activate(scope=["session"], q="調査")
│ ← セッション内の記録を復元
▼
実装フェーズ
│
▼
完了時
└─ upsert(scope="project") で確定知見を永続化
Use this agent when analyzing conversation transcripts to find behaviors worth preventing with hooks. Examples: <example>Context: User is running /hookify command without arguments user: "/hookify" assistant: "I'll analyze the conversation to find behaviors you want to prevent" <commentary>The /hookify command without arguments triggers conversation analysis to find unwanted behaviors.</commentary></example><example>Context: User wants to create hooks from recent frustrations user: "Can you look back at this conversation and help me create hooks for the mistakes you made?" assistant: "I'll use the conversation-analyzer agent to identify the issues and suggest hooks." <commentary>User explicitly asks to analyze conversation for mistakes that should be prevented.</commentary></example>