Memory Read スキル

概要

Supabase（coworkプロジェクト）の memories テーブルから、保存済みの議論・知見を検索・参照する。 Supabase MCP経由の execute_sql で操作する。

接続情報

• Project ID: iltymrnkqchixvtpvewm（cowork）
• 取得方法: Supabase MCP → execute_sql

コンテキスト節約アーキテクチャ

• メインエージェント: 直接実行（軽量なSQL操作のみ）
• サブエージェント: 不使用

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実行手順

ステップ1: トリガー判定

下記フレーズが出たら検索モードを開始する： 「過去の議論を探して」「関連するナレッジを確認して」「記録を検索して」「何か保存してある？」 「以前の設計を確認したい」「過去の知見を参照して」「長期メモリから探して」 「メモリを検索」「保存した知見を見せて」「ナレッジ一覧」「記録の一覧」

ステップ2: 検索パターンを選択してSQL実行

状況に応じて以下のパターンを使い分ける。

パターンA: 最近の記録を一覧表示

SELECT id, title, category, tags, importance, created_at
FROM memories
ORDER BY importance DESC, created_at DESC
LIMIT 20;

パターンB: キーワード検索

SELECT id, title, summary, category, importance, created_at
FROM memories
WHERE title ILIKE '%キーワード%' OR summary ILIKE '%キーワード%'
ORDER BY importance DESC, created_at DESC
LIMIT 10;

パターンC: カテゴリ絞り込み

SELECT id, title, summary, importance, created_at
FROM memories
WHERE category = '技術'
ORDER BY importance DESC, created_at DESC;

パターンD: タグ絞り込み（タグ付け後）

SELECT id, title, summary, category, importance
FROM memories
WHERE tags && ARRAY['Dify', 'ワークフロー']
ORDER BY importance DESC;

パターンE: embeddingベクトル類似検索（バッチ後）

SELECT * FROM search_memories_by_filter(
  p_keyword := 'キーワード',
  p_category := NULL,
  p_tags := NULL,
  p_limit := 10
);

ステップ3: 結果の表示

一覧モードの場合

保存済みメモリ一覧（計N件）:

| # | タイトル | カテゴリ | 重要度 | 保存日 |
|---|---------|---------|--------|--------|
| 1 | Dify並列ナレッジ検索の設計 | 技術 | ⭐5 | 2026-03-01 |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

キーワード検索の場合

「{キーワード}」の検索結果（N件ヒット）:

1. **{title}** [{category} / 重要度{importance}]
   {summary}

2. ...

ステップ4: 結果の活用

取得したメモリを会話のコンテキストとして使い、「過去にこういう議論がありました」と要約して提示する。

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重要ルール

• 読み込み専用: データの保存は memory-save スキルを使う
• 検索結果が多い場合は、重要度の高いものを優先して表示し、全件は省略してよい
• 検索結果が0件の場合は、その旨を伝え、キーワードの変更を提案する
• 曖昧なリクエスト: ユーザーの検索意図が不明確な場合は、まずパターンA（一覧）を実行して候補を提示する