/digest - EpisodicRAG階層的ダイジェスト生成

新しいLoopファイルの検出から階層的ダイジェストの確定まで、 EpisodicRAGシステムの基本操作を提供するコマンドです。

目次

• 用語説明
• 重要な注意事項
• 基本的な使い方
• パターン1: /digest（新Loop検出）
• パターン2: /digest type（階層確定）
• セットアップ・管理用スキル

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用語説明

📖 用語・共通概念は 用語集 を参照

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重要な注意事項

1. スクリプト実行時のパス

スクリプト実行はインストール済みプラグインパスを優先してください。

# 推奨（日常使用）
cd ~/.claude/plugins/marketplaces/plugins-weave/EpisodicRAG/scripts

# 開発時のみ（パスは環境依存）
cd <your-dev-folder>/plugins-weave/EpisodicRAG/scripts

注意: 開発用パスで実行すると、設定ファイルの参照先が異なりエラーになる場合があります。

2. 出力の保存方法

DigestAnalyzerの出力は長文JSON（4000文字以上）のため、 一時ファイル経由で渡すことを強く推奨します。

# 1. Writeツールで一時ファイルに書き込み
# パス例: {digests_path}/temp_individual_digests.json

# 2. スクリプトにファイルパスを渡す
python -m interfaces.save_provisional_digest weekly {digests_path}/temp_individual_digests.json --append

# 3. 一時ファイルを削除

注意:

• stdinパイプ（echo '...' | python ...）はシェルのコマンドライン長制限で切断されるため使用しないでください
• 保存後、必ずProvisionalファイルの内容を確認し、入力データと一致しているか検証してください

3. UIメッセージ出力

UIメッセージ出力時は必ずコードブロックで囲むこと！ VSCode拡張では単一改行が空白に変換されるため、 対話型メッセージは三連バッククォートで囲む必要があります。

📖 共通の実装ガイドラインは _implementation-notes.md を参照してください。

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基本的な使い方

新しいLoopファイルの検出

/digest

新しいLoopファイルを検出し、ShadowGrandDigestに追加します。

階層的ダイジェストの確定

/digest <type>

利用可能なtype:

• weekly monthly quarterly annual
• triennial decadal multi_decadal centurial

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パターン1: /digest（新Loop検出）

⚠️ 重要: 以下のTodoリストをTodoWriteで作成し、順番に実行すること

TodoWrite items for Pattern 1:
1. パス情報・新規Loop確認 - digest_entry.pyを実行
2. SGD読み込み - ShadowGrandDigest.txtを読み込む
3. source_files追加 - 新規Loopファイル名を追加
4. DigestAnalyzer起動 - 各Loopファイルの分析を並列起動
5. 分析結果受信 - long/short分析結果を受け取る
6. Provisional保存 - 分析結果を一時ファイル経由でアペンド
7. SGD統合更新 - long結果で5要素を更新
8. 処理完了記録 - update_digest_timesを実行
9. 次アクション提示 - threshold値を参照
10. Git Commit & Push - 変更をコミットしてプッシュ
11. Auto-dream: メモリ棚卸し - auto_dream_scan.pyを実行

各ステップの概要:

Step	実行内容	使用スクリプト/処理
1	パス情報・新規Loop確認	python -m interfaces.digest_entry
2	SGD読み込み	essences_pathのShadowGrandDigest.txtを読み込む
3	source_files追加	SGDのweekly.overall_digest.source_filesに新規Loopファイル名を追加
4	DigestAnalyzer起動	Step 3のLoopファイル別にTask(DigestAnalyzer)を並列起動
5	分析結果受信	各DigestAnalyzerからlong/short分析結果を受け取る
6	Provisional保存	分析結果を一時ファイル経由でProvisionalにアペンド（save_provisional_digest）
7	SGD統合更新	long結果を統合しSGDの5要素を更新（last_updated, digest_type, keywords, abstract, impression）
8	処理完了記録	python -m interfaces.update_digest_times loop <最終番号>
9	次アクション提示	digest_entry.py出力とthreshold値を参照
10	Git Commit & Push	{base_dir}リポジトリへcommit & push
11	Auto-dream: メモリ棚卸し	python -m interfaces.auto_dream_scan

各ステップの詳細

Step 1: パス情報・新規Loop確認

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

コマンド:

python -m interfaces.digest_entry --output json

出力から確認する項目:

• new_loops: 未処理のLoop番号リスト（例: ["L00260", "L00261"]）
• essences_path: ShadowGrandDigest.txtの格納先
• loops_path: Loopファイルの格納先

判定:

• new_loops_count > 0 → 新規Loop処理へ進む
• new_loops_count == 0 → 処理不要

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Step 2: SGD読み込み

対象ファイル: {essences_path}/ShadowGrandDigest.txt

操作: Readツールでファイル全体を読み込む

確認ポイント:

• weekly.overall_digest.source_filesの現在のリスト
• 次のStepで追加するファイル名の重複がないこと

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Step 3: source_files追加

対象ファイル: {essences_path}/ShadowGrandDigest.txt

操作: Editツールでweekly.overall_digest.source_files配列に新規Loopファイル名を追加

追加形式: "L00260_タイトル.txt" （フルファイル名）

例:

"source_files": [
  "L00258_既存.txt",
  "L00259_既存.txt",
  "L00260_新規追加.txt"
]

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Step 4: DigestAnalyzer起動

使用ツール: Task(subagent_type="EpisodicRAG:DigestAnalyzer")

起動方法: Step 3で追加した各Loopファイルに対して並列でTaskを起動

プロンプトに含める情報:

• 対象ファイルのフルパス: {loops_path}/L00260_タイトル.txt
• 出力形式の指示（long/short両方）

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Step 5: 分析結果受信

DigestAnalyzerからJSON形式で結果を受け取る。

期待する出力形式:

{
  "source_file": "L00260_タイトル.txt",
  "digest_type": "テーマ（10-20文字）",
  "keywords": ["キーワード1", "キーワード2", "..."],
  "abstract": {
    "long": "2400文字の詳細分析",
    "short": "1200文字の要約"
  },
  "impression": {
    "long": "800文字の所感",
    "short": "400文字の要約"
  }
}

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Step 6: Provisional保存

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

手順:

1. Writeツールで一時ファイルに書き込み

   パス: {digests_path}/temp_individual_digests.json

   {
     "individual_digests": [
       {
         "source_file": "L00260_タイトル.txt",
         "digest_type": "...",
         "keywords": ["..."],
         "abstract": {"long": "...", "short": "..."},
         "impression": {"long": "...", "short": "..."}
       }
     ]
   }
   

2. スクリプト実行

   python -m interfaces.save_provisional_digest weekly {digests_path}/temp_individual_digests.json --append
   

3. 一時ファイル削除

   rm {digests_path}/temp_individual_digests.json
   

注意:

• abstract/impressionは{long, short}形式が必須
• stdinパイプはシェル制限で切断されるため使用しないこと
• 一時ファイルパスは必ず{digests_path}/を付けた絶対パスで指定すること

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Step 7: SGD統合更新

対象ファイル: {essences_path}/ShadowGrandDigest.txt

更新対象フィールド:

metadata内:

• last_updated: 処理実行日時（ISO 8601形式）

weekly.overall_digest内:

• digest_type: 全source_filesを統合したテーマ
• keywords: 統合キーワード5個
• abstract: 統合分析（long版を使用）
• impression: 統合所感（long版を使用）

操作: Editツールで各フィールドを更新

source_filesフォーマット規約: 配列要素は1行ずつ記述すること（視認性向上のため）：

"source_files": [
  "L00266_ファイル名1.txt",
  "L00267_ファイル名2.txt"
]

インライン形式 ["file1.txt", "file2.txt"] は避ける。

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Step 8: 処理完了記録

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

コマンド:

python -m interfaces.update_digest_times loop <最終Loop番号>

例: L00260まで処理した場合

python -m interfaces.update_digest_times loop 260

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Step 9: 次アクション提示

確認項目（Step 1出力を参照）:

• weekly_source_count: 現在のsource_files数
• weekly_threshold: 確定に必要な数（通常5）

ユーザーへの案内例:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 新Loop検出完了
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

検出されたLoop: 2個
  - L00001
  - L00002

ShadowGrandDigest.weekly に追加しました。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📈 次のアクション
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

現在のLoop数: 2/5
あと3個のLoopが必要です。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

判定ロジック:

• source_count < threshold → 「あと N 個のLoopが必要」
• source_count >= threshold → 「/digest weeklyで確定可能」

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Step 10: Git Commit & Push

対象リポジトリ: {base_dir}のgitリポジトリ

手順:

1. 変更確認

   cd {base_dir} && git status --short
   

2. 変更がある場合のみ Stage & Commit

   cd {base_dir} && git add Identities/GrandDigest.txt Identities/ShadowGrandDigest.txt Identities/IntentionPad.md && git commit -m "digest: {処理したLoop一覧} processed"
   

   コミットメッセージ例: digest: L00386, L00387 processed

3. Push

   cd {base_dir} && git push
   

注意:

• git statusで変更がない場合はスキップ
• Pushエラー時はユーザーに報告し、手動対応を促す

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Step 11: Auto-dream: メモリ棚卸し

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

コマンド:

python -m interfaces.auto_dream_scan

判定:

• status: "no_memory" → スキップ（メモリ未使用環境）
• status: "error" → 警告表示のみ、digestは成功扱い
• status: "ok" → 以下のメモリ棚卸しを実行

棚卸し手順:

1. スキャン結果を確認

   memory_filesの各ファイルについて、frontmatter.type別に確認

2. ShadowGrandDigestとの突合

   今回のdigest処理で更新されたShadowGrandDigestの内容と、 各メモリファイルのcontentを比較し、以下を判定：

   • stale: 記載内容が古い（イベント日時が過去、プロジェクト状況が変化等）
   • current: 最新の情報を反映済み
   • enrichable: digest内容から追記すべき新しい知見がある

3. staleまたはenrichableなファイルを更新

   Editツールで該当ファイルのcontent部分を更新

   • frontmatter（---で囲まれた部分）は変更しない
   • body部分のみ更新

4. MEMORY.md更新（必要な場合）

   新しいメモリファイルを追加した場合、MEMORY.mdのインデックスも更新

注意:

• Step 11はdigest処理の成否に影響しない（失敗してもdigest自体は完了）
• メモリファイルの更新はClaude Codeシステムパス上のファイル（gitコミット対象外）
• auto-memoryが無効な環境では自動スキップ

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パターン2: /digest <type>（階層確定）

⚠️ 重要: 以下のTodoリストをTodoWriteで作成し、順番に実行すること

TodoWrite items for Pattern 2:
1. パス情報・Digest対象確認 - digest_entry.pyを実行
2. Digest要否判断 - threshold値未満ならアラート後、続行/中断を確認
3. 再分析要否判断 - digest_readiness.pyでSGD/Provisional完備を確認
4. DigestAnalyzer起動 - 各Digest対象ファイルの分析を並列起動
5. 分析結果受信 - long/short分析結果を受け取る
6. SGDとProvisional更新 - 分析結果をアペンド
7. Digest名確定 - ユーザーにタイトルを提案して承認を取得
8. Digestカスケード - finalize_from_shadow.pyを実行
8.5. 次階層への統合 - 次階層SGDのabstract/impressionを更新（centurial以外）
9. 処理完了提示 - GrandDigestと次階層のDigest要否を確認
10. Git Commit & Push - 変更をコミットしてプッシュ
11. Auto-dream: メモリ棚卸し - auto_dream_scan.pyを実行

各ステップの概要:

Step	実行内容	使用スクリプト/処理
1	パス情報・Digest対象確認	python -m interfaces.digest_entry <level>
2	Digest要否判断	source_count < threshold ならアラート、続行/中断を確認
3	再分析要否判断	python -m interfaces.digest_readiness <level>
4	DigestAnalyzer起動	Task(DigestAnalyzer) 並列起動（Step 3で必要と判定された場合）
5	分析結果受信	各DigestAnalyzerからlong/short分析結果を受け取る
6	SGDとProvisional更新	SGDの5要素更新 + save_provisional_digest実行
7	Digest名確定	Claudeが提案、ユーザー承認
8	Digestカスケード	python -m interfaces.finalize_from_shadow <level> "タイトル"
8.5	次階層への統合	Task(DigestAnalyzer)並列 + 次階層SGD更新（centurial以外）
9	処理完了提示	GrandDigest確認 + 次階層のDigest要否を案内
10	Git Commit & Push	{base_dir}リポジトリへcommit & push
11	Auto-dream: メモリ棚卸し	python -m interfaces.auto_dream_scan

各ステップの詳細

Step 1: パス情報・Digest対象確認

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

コマンド:

python -m interfaces.digest_entry <level>

例: Monthly確定の場合

python -m interfaces.digest_entry monthly

出力から確認する項目:

• pattern: 2であることを確認
• shadow_state.source_files: 確定対象のファイルリスト
• shadow_state.source_count: 確定対象ファイル数

出力例（Pattern 2: monthly）:

{
  "status": "ok",
  "pattern": 2,
  "level": "monthly",
  "plugin_root": "/path/to/EpisodicRAG",
  "digests_path": "/path/to/Digests",
  "essences_path": "/path/to/Identities",
  "shadow_state": {
    "source_files": ["W0050_xxx.txt", "W0051_xxx.txt", ...],
    "source_count": 4,
    "placeholder_fields": [],
    "analyzed": true
  },
  "weekly_source_count": 3,
  "weekly_threshold": 5,
  "message": "monthly 確定準備: source_files=4個"
}

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Step 2: Digest要否判断

目的: threshold値未満の場合にユーザーへアラートし、続行/中断を確認

判定ロジック:

• shadow_state.source_count >= level_threshold → 正常、Step 3へ
• shadow_state.source_count < level_threshold → アラート表示後、ユーザーに確認

アラート時の対話例:

⚠️ threshold未達のため通常は確定不可です。
  現在: 3ファイル / 必要: 4ファイル

このまま続行しますか？
  [y] 続行（強制確定）
  [n] 中断

注意: ユーザーが「中断」を選択した場合、処理を終了する

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Step 3: 再分析要否判断

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

コマンド:

python -m interfaces.digest_readiness <level>

出力例（確定可能）:

{
  "status": "ok",
  "level": "monthly",
  "source_count": 5,
  "level_threshold": 5,
  "threshold_met": true,
  "sgd_ready": true,
  "provisional_ready": true,
  "can_finalize": true,
  "blockers": [],
  "message": "Digest確定可能"
}

出力例（再分析必要）:

{
  "status": "ok",
  "level": "monthly",
  "source_count": 4,
  "level_threshold": 5,
  "threshold_met": false,
  "sgd_ready": false,
  "provisional_ready": false,
  "can_finalize": false,
  "blockers": [
    "threshold未達: 4/5 (あと1ファイル必要)",
    "SGD未完備: PLACEHOLDERあり (abstract, impression)",
    "Provisional未完備: W0051_xxx.txt が不足"
  ],
  "message": "Digest確定不可: 3件の未達条件あり"
}

判定:

• can_finalize: true → Step 4-5をスキップし、Step 6へ
• can_finalize: false → Step 4-5を実行して不足を補完

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Step 4: DigestAnalyzer起動

前提条件: Step 3でcan_finalize: falseの場合のみ実行

使用ツール: Task(subagent_type="EpisodicRAG:DigestAnalyzer")

起動方法: shadow_state.source_filesの各ファイルに対して並列でTaskを起動

ファイルパスの構築:

• Weekly確定時: {loops_path}/{source_file}（Loopファイル）
• Monthly以上: {digests_path}/1_Weekly/{source_file}（Digestファイル）

プロンプト例:

Task(
    subagent_type="EpisodicRAG:DigestAnalyzer",
    description=f"Analyze {source_file} for Weekly digest",
    prompt=f"""
分析対象ファイル: {file_path}

このファイルを深層分析し、以下の形式でJSON出力してください：
{{
  "digest_type": "...",
  "keywords": [...],
  "abstract": {{"long": "...", "short": "..."}},
  "impression": {{"long": "...", "short": "..."}}
}}
"""
)

出力の使い分け:

• long版: 現階層のoverall_digest用（ShadowGrandDigest更新）
• short版: 次階層のindividual_digests用（Provisional保存）

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Step 5: 分析結果受信

DigestAnalyzerからJSON形式で結果を受け取る。

期待する出力形式:

{
  "source_file": "W0050_タイトル.txt",
  "digest_type": "テーマ（10-20文字）",
  "keywords": ["キーワード1", "キーワード2", "..."],
  "abstract": {
    "long": "2400文字の詳細分析",
    "short": "1200文字の要約"
  },
  "impression": {
    "long": "800文字の所感",
    "short": "400文字の要約"
  }
}

---

Step 6: SGDとProvisional更新

前提条件: Step 4-5で分析結果を取得した場合のみ実行

操作1: ShadowGrandDigestの5要素を更新

対象ファイル: {essences_path}/ShadowGrandDigest.txt

更新対象フィールド:

metadata内:

• last_updated: 処理実行日時（ISO 8601形式）

<level>.overall_digest内:

• digest_type: 全source_filesを統合したテーマ
• keywords: 統合キーワード5個
• abstract: 統合分析（long版を使用）
• impression: 統合所感（long版を使用）

操作2: Provisionalに分析結果を保存

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

手順:

1. Writeツールで一時ファイルに書き込み

   パス: {digests_path}/temp_individual_digests.json

   {
     "individual_digests": [
       {
         "source_file": "M0012_タイトル.txt",
         "digest_type": "...",
         "keywords": ["..."],
         "abstract": {"long": "...", "short": "..."},
         "impression": {"long": "...", "short": "..."}
       }
     ]
   }
   

2. スクリプト実行

   注意: <next_level>は現在レベルの次（weekly→monthly, monthly→quarterly）

   python -m interfaces.save_provisional_digest <next_level> {digests_path}/temp_individual_digests.json --append
   

   例: Monthly確定時（次階層はquarterly）

   python -m interfaces.save_provisional_digest quarterly {digests_path}/temp_individual_digests.json --append
   

3. 一時ファイル削除

   rm {digests_path}/temp_individual_digests.json
   

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Step 7: Digest名確定

操作: Claudeが分析結果に基づきタイトルを提案し、ユーザー承認を取得

提案形式: タイトルのみ（プレフィックス・番号は不要）

• ✅ 正しい例: "理論的深化・実装加速・社会発信"
• ❌ 誤った例: "M0012_理論的深化..." （プレフィックス不要）

提案時のポイント:

• 分析したsource_filesの共通テーマを抽出
• 10-30文字程度で簡潔に

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Step 8: Digestカスケード

実行ディレクトリ: {plugin_root}/scripts

コマンド:

python -m interfaces.finalize_from_shadow <level> "承認されたタイトル"

例:

python -m interfaces.finalize_from_shadow monthly "理論的深化・実装加速・社会発信"

実行内容:

• RegularDigest作成（Digests/2_Monthly/M0012_タイトル.txt）
• ProvisionalDigestをRegularDigestにマージ
• GrandDigest更新
• 次レベルのShadowへカスケード（source_filesに追加）
• last_digest_times.json更新
• Provisionalファイル削除

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Step 8.5: 次階層への統合（centurial以外）

前提: finalize_from_shadow.pyが自動で次階層Provisionalにindividual_digestを追加済み

注意: centurialは最上位のため本ステップは不要（スキップ）

Claude実行内容:

1. 次階層のsource_files全てをDigestAnalyzerで並列分析
2. 分析結果で次階層SGDのabstract/impressionを更新

操作:

1. 次階層のShadow source_files確認

   ShadowGrandDigest.txtの次階層セクションを読み込み、 source_filesに新しく追加されたファイルを確認

2. DigestAnalyzer並列起動

   Task(
       subagent_type="EpisodicRAG:DigestAnalyzer",
       description=f"Analyze {source_file} for next level digest",
       prompt=f"""
   分析対象ファイル: {file_path}
   
   このファイルを深層分析し、以下の形式でJSON出力してください：
   {{
     "digest_type": "...",
     "keywords": [...],
     "abstract": {{"long": "...", "short": "..."}},
     "impression": {{"long": "...", "short": "..."}}
   }}
   """
   )
   

3. 次階層SGD更新

   対象ファイル: {essences_path}/ShadowGrandDigest.txt

   更新対象フィールド:

   metadata内:

   • last_updated: 処理実行日時（ISO 8601形式）

   <next_level>.overall_digest内:

   • digest_type: 全source_filesを統合したテーマ
   • keywords: 統合キーワード5個
   • abstract: 統合分析（long版を使用）
   • impression: 統合所感（long版を使用）

自動処理済み（プログラム）:

• 次階層Shadowのsource_filesに確定ファイル名を追加 ✓
• 次階層Provisionalにindividual_digestエントリを追加 ✓

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Step 9: 処理完了提示

確認項目:

• finalize出力のstatusが"ok"であること
• 作成されたファイルパス
• GrandDigest更新の成功

次階層のDigest要否確認:

python -m interfaces.digest_entry <next_level>

ユーザーへの案内例:

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ Monthly Digest確定完了
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

作成されたファイル:
  - Digests/2_Monthly/M0012_理論的深化.txt

GrandDigest.txt を更新しました。
次階層 (quarterly) のShadowを更新しました。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📈 次のアクション
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Quarterly生成まであと2個のMonthlyが必要です。
または `/digest quarterly` で確定可能です。

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Step 10: Git Commit & Push

対象リポジトリ: {base_dir}のgitリポジトリ

手順:

1. 変更確認

   cd {base_dir} && git status --short
   

2. 変更がある場合のみ Stage & Commit

   cd {base_dir} && git add Identities/GrandDigest.txt Identities/ShadowGrandDigest.txt Identities/IntentionPad.md && git commit -m "digest: {level} finalized - {承認されたタイトル}"
   

   コミットメッセージ例: digest: weekly finalized - 知性射程理論と冬支度

3. Push

   cd {base_dir} && git push
   

注意:

• git statusで変更がない場合はスキップ
• Pushエラー時はユーザーに報告し、手動対応を促す

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Step 11: Auto-dream: メモリ棚卸し

パターン1のStep 11と同一の手順です。パターン1のStep 11 を参照。

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セットアップ・管理用スキル

初回セットアップ時やトラブル時に使用するスキル：

スキル	用途	詳細
@digest-setup	初期セットアップ	digest-setup SKILL.md
@digest-auto	最適階層の推奨	digest-auto SKILL.md
@digest-config	設定変更	digest-config SKILL.md

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EpisodicRAG by Weave | GitHub