Stats
Actions
Tags
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/claude-code-memory:guideThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
以下の情報を元に、ユーザーの質問に合わせてcc-memoryの使い方を説明してください。
以下の情報を元に、ユーザーの質問に合わせてcc-memoryの使い方を説明してください。 全部を一度に説明する必要はありません。ユーザーが知りたいことに焦点を当ててください。 ユーザーが漠然と「使い方教えて」と言った場合は、基本サイクルから始めてください。
cc-memoryは「記録 → 蓄積 → 取得」のサイクルで文脈を維持する。
/sync-memory を打つ → AIがセッション全体を振り返って記録を補完するユーザーがやることは「セッション終了前に /sync-memory を打つ」が基本。
あとは取り組んでいるタスクがあれば、作業再開時に /check-in を使う。
/sync-memory の習慣化/sync-memory をセッション終了前に打つことを習慣化することを推奨する。
記録が蓄積されれば、目に見えてAIの作業効率が上がることを実感できるはず。
/sync-memory — セッション終了前に打つ/check-in — 作業再開時に打つ/tag-notes — 常に覚えていてほしい情報を残す/postmortem — 完了したアクティビティを振り返り、うまくいったこと・いかなかったことを整理して、教訓をtag-notesやhabitsに永続化する。大きめの作業が終わったあとに/scribe — cc-memoryに蓄積された記録（決定事項・ログ・資材など）からドキュメントを生成する。ADR、議事録、設計ドキュメントなどを書き起こしたいときに/tag-cleanup — タグの共起分析を実行して、似たタグの統合や不要タグの整理を提案してくれる。記録が増えてきたら不定期に/sync-memory でセッション終了/check-in 、もしくは「〇〇の作業の続きをしていこう」→ 前回の決定事項を把握して実装開始/check-in でアクティビティを選択get_mapでさらに探索できるcc-memoryは、セッション間で文脈を保持するためのツール。 セッションが終われば会話は消えるが、cc-memoryに記録された情報は次のセッションに引き継がれる。
やることは1つだけ: セッション終了前に /sync-memory を打つ。
これだけで、AIがセッション中の議論・決定事項・進捗をまとめて記録する。 次のセッションでは、AIが自動的に過去の記録を取得して文脈を把握した状態で会話を始められる。
/sync-memory を毎セッション終了前に打つ。これだけで十分/check-in でアクティビティを選ぶと、関連する決定事項や経緯を一括取得できるcc-memoryは情報を構造的に管理している。 主な記録単位は トピック（話題）、決定事項（合意）、ログ（経緯）、アクティビティ（行動の塊）、資材（生情報のオフロード先）の5つで、タグがそれらに横断的な特徴を付与する。
このうちトピック・決定事項・ログ・資材はAIが比較的うまく記録してくれる。 しかしアクティビティの切り方とタグの付け方は、AIだけでは精度に限界がある。 アクティビティとは行動の単位であり、「何をやるか」だけでなく「何をやらないか」を暗に定義する。 その境界を引くにはプロジェクト全体の文脈や優先度の判断が必要で、これはAIが持ち合わせていない知識に属する。
だから、ユーザーが能動的にAIに指示を出すことで記録の質が大きく変わる。
domain:backendをつけて」「sprint-3タグで管理したい」のように、自分の整理軸をAIに伝える。domain:タグはアクティブコンテキスト（SessionStart hookの注入情報）のグルーピングに直結するので、複数プロジェクトを扱うなら早めに設計しておくと効くintent:タグ（discuss / design / implement）を付けてくれる/tag-notes で繰り返し伝えていることを永続化する: 同じフィードバックを2回以上したら登録のサイン。「AIに毎回言い直している指示」があれば、それはtag-notesに書くべき情報cc-memoryは使い続けるほど価値が出るツールだが、放っておいて勝手に良くなるわけではない。 AIが自力では知りえない情報をユーザーが教えてあげることで、記録の質と活用精度が根本的に変わる。
時間を取って、以下のような情報をAIに伝えてみてほしい。一度伝えれば、tag-notesやhabitsとして永続化され、以降のセッションで自動的に参照される。
domain:タグと紐づけておくと、check-in時の文脈取得が的確になるcc-memoryはセッション開始時（SessionStart hook）にDBの自動スナップショットを取得する。デフォルトでは12時間間隔で、最新5世代を保持する。スナップショットはDBと同階層の snapshots/ ディレクトリに保存される。
自動検知と警告:
セッション開始時にヘルスチェックが実行され、前回スナップショットと比較してテーブルの行数が100件以上減少している場合、AIに緊急警告が注入される。この警告が表示された場合は、ユーザーに即座に状況を報告すること。
スナップショットからの復元手順:
ls ~/.claude/.claude-code-memory/snapshots/
python scripts/snapshot.py restore <snapshot_db_path>
スナップショット一覧の確認:
snapshots/ ディレクトリ内の .json ファイルにメタデータ（作成日時、DBサイズ、各テーブルの行数）が記録されている。復元先を選ぶ際の参考にできる。
/tag-notesで確認・更新できるintent:タグのtag-notes: 議論・設計・作業の各フェーズでAIにどう振る舞ってほしいかを定義できる。初期状態でdiscussとdesignが登録されている.mcp.jsonのenvフィールドで以下の値をオーバーライドできる。未設定ならデフォルト値で動作する| 環境変数名 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
CCM_DB_PATH | ~/.claude/.claude-code-memory/discussion.db | データベースファイルのパス |
CCM_HEARTBEAT_TIMEOUT | 20 | ホットアクティビティ判定の閾値（分） |
CCM_IN_PROGRESS_LIMIT | 3 | アクティブコンテキストのin_progress表示件数 |
CCM_PENDING_LIMIT | 2 | アクティブコンテキストのpending表示件数 |
CCM_RECENCY_DECAY_RATE | 0.0014 | 検索の時間減衰率 |
CCM_SYNC_DISABLE_RETROSPECTIVE | false | /sync-memoryのふりかえりセクションを非表示にする |
CCM_SNAPSHOT_INTERVAL | 12 | スナップショット取得間隔（時間） |
CCM_SNAPSHOT_MAX_COUNT | 5 | スナップショット最大保持数 |
CCM_SNAPSHOT_ANOMALY_THRESHOLD | 100 | 行数減少の異常検知閾値（件） |
現在の設定値はget_config()ツールで確認できる。
記録が増えてくると、タグが散らかったり似たようなタグが乱立したりする。
不定期に /tag-cleanup を実行して、タグの共起分析と整理をしておくと、検索精度と分類の質を維持できる。
npx claudepluginhub isizono/cc-memory --plugin claude-code-memorySearches MemPalace before answering questions about past work, people, projects, or prior decisions. Returns verbatim stored content instead of guessing from model memory.
Guides Payload CMS config (payload.config.ts), collections, fields, hooks, access control, APIs. Debugs validation errors, security, relationships, queries, transactions, hook behavior.
Implements vector databases with Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector for semantic search, RAG, recommendations, and similarity systems. Optimizes embeddings, indexing, and hybrid search.