From harness-mem
Routes recall intents (e.g., "思い出して", "resume", "続き") to the correct memory path: resume pack, decisions/patterns, checkpoint-bridge, session list, or keyword search. Useful for resuming work or retrieving past context.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/harness-mem:harness-recallThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
harness-mem が抱える 5 層の記憶経路 (auto-memory / SSOT / harness-mem DB / checkpoint-bridge / session-notes) を、user の recall 意図に合わせて即座に正しい経路に分岐させるための Skill。配布ユーザーは何も設定せず、「思い出して」と喋るだけで発火する。
harness-mem が抱える 5 層の記憶経路 (auto-memory / SSOT / harness-mem DB / checkpoint-bridge / session-notes) を、user の recall 意図に合わせて即座に正しい経路に分岐させるための Skill。配布ユーザーは何も設定せず、「思い出して」と喋るだけで発火する。
この Skill は次の語を含む user prompt を検知したときに invoke する:
発火の冗長化のため、harness-mem の userprompt-inject-policy.sh がこれらの語を検出した際に /harness-recall invoke を促す追加 instruction を additionalContext に注入する。description 経由 + 注入経由の二重化で取りこぼしを防ぐ。
user 発話の意図を次の 5 分岐に分類し、該当 tool / 資料を先に参照する:
| Intent | 典型発話 | 1 次 routing |
|---|---|---|
| resume / 続き | 「続きから」「resume」「今何してた?」「直前どこまでやった?」 | harness_mem_resume_pack |
| decisions / 方針 | 「何を決めた?」「方針は?」「結論は?」 | decisions.md (.claude/memory/decisions.md) → 併せて patterns.md |
| 前に踏んだ同じ問題 | 「前にも見た気が」「既知問題?」「また同じ error」 | harness_cb_recall (checkpoint-bridge recall) |
| 直近 session | 「直近のセッション一覧」「最後に開いた session は?」 | harness_mem_sessions_list + 必要に応じて harness_mem_session_thread |
| 特定キーワード | 「§78 の retrieval 話」「XR-003 の経緯」 | harness_mem_search (project を推定できる時は必ず渡す。facets は query / project / session_id などで scoped にする) |
複数 intent に跨るときは上から順に試す。1 経路で 0 件なら次経路へ fallback する。
S127 以降の search は「固まらないこと」を優先して bounded に動く。recall の UX は、広く探すよりも正しい scope で素早く当てることを優先する。
project を解決する。推定できるなら project 指定は原則必須。project なし検索は、明示的な横断調査 / forensic / admin か、scoped miss を source に出した後だけにする。project として harness_mem_search に渡す。現在 project の事実確認では strict_project=true を優先する。harness_mem_search_facets は補助ツール。無指定では呼ばない。query か project、または tenant/access scope を渡す。400 search_facets_unbounded は「記憶なし」ではなく「範囲を絞って」という合図。harness_mem_search は 503 を返すことがある。これは daemon を固めないための backpressure であり、検索失敗や記憶欠落ではない。query を絞る、project を渡す、limit を下げる、必要なら vector_search=false で 1 回だけ再試行する。503 の場合は、source: に 503 backpressure と書き、SSOT (decisions.md / patterns.md) と現在ファイルで回答を続ける。source: に project=unknown を明記してから、必要最小限の検索か SSOT 参照に切り替える。harness-mem doctor --platform codex と harness-mem mcp-gateway status で client config / gateway / daemon を分けて見る。url is not supported for stdio は検索品質や daemon の問題ではなく、[mcp_servers.harness] の config 形状衝突。url と command / cwd / args / env が同じ stanza に混在していないかを先に直す。harness-mem mcp-config --transport stdio --client codex --write。memory DB は触らない。必ず次の 3 項目を 1 応答に含める:
source: <引用元の経路名と具体パス / tool>
summary: <1 行要約 (最長 120 字)>
details: <本文、箇条書き可 / 省略可>
source: の例:
source: harness_mem_resume_pack (meta.summary, daemon 37888)source: .claude/memory/decisions.md#D3source: harness_mem_search (project=/path/to/repo, hits=3)source: harness_mem_search (project=unknown, scoped search skipped; fallback=.claude/memory/decisions.md)source: harness_mem_search (project=/path/to/repo, 503 backpressure; fallback=.claude/memory/decisions.md)source: auto-memory point-in-time (2026-04-19 時点) ← auto-memory は古い可能性を明示auto-memory (~/.claude/projects/.../MEMORY.md) を引くときは必ず point-in-time であることを明示する。現役の決定は SSOT (decisions.md) を優先。
source: は必ず先頭。Plans.md §96 — 本 Skill の設計根拠Plans.md §90 / XR-003 — SessionStart 自動 resume 注入 (直交する別 feature).claude/memory/decisions.md / .claude/memory/patterns.md — SSOT (recall の第一引き先)scripts/userprompt-inject-policy.sh — 発火補強の注入 hooknpx claudepluginhub chachamaru127/harness-mem --plugin harness-memManages cross-session learning and memory persistence by recording session logs, decisions, patterns, and project context in .claude/memory/. Invoked automatically for session handoff and history queries.
Loads and applies project memories from prior sessions for consistent decisions, conventions, and preferences. Stores new entries automatically or via /remember.
Implements 3-layer memory search workflow to recall past work, decisions, errors, and project history token-efficiently via layered functions.