スキル群

プラグインは Claude Code の スキル（SKILL.md で定義する手順書）を 5 つ同梱します。 中核は記憶を扱う 3 つ（recall / remember / memory-gc）で、加えて別 LLM へ作業を逃がす 2 つ（ask-local / codex-review）があります。

スキルは「エージェントへの手順書」であり、実際の処理はすべて memory_system の CLI が行います。スキル自身は LLM 非依存のツールを呼ぶだけで、知的判断（どれを統合するか等）をセッション内に残すのが共通の設計です。

recall — 記憶の想起

過去の決定・文脈を取り戻すスキル。ローカル FTS5 のみ＝追加課金ゼロ。

発動条件：作業を始める前、ユーザーが過去の話題・決定に言及したとき（「前にどう決めた？」「覚えてる？」）、セッションをまたいで文脈が欠けていると感じたとき。

手順の要点：

1. index_memory.py search "クエリ" -n 5 --json で検索する。日本語は 3 文字以上が高精度（2 文字でも部分一致で動く）。
2. 各ヒットの date を確認し、古い記憶は現状と食い違う可能性を前提に扱う。矛盾を見つけたら remember で更新する。
3. 0 件なら言い換えて 1 回だけ再検索（例：「認証」→「ログイン」）。
4. それでも記憶に無ければ、transcript（生ログ）を直接 grep する。

grep -rliF --include='*.jsonl' -- "キーワード" ~/.claude/projects/ | head -5

ヒットした sessionId は claude --resume <sessionId> で再開できる、という案内まで含むのが特徴です。「記憶 md に無い過去」も transcript まで掘りに行く二段構えになっています。

remember — 記憶の保存

恒久的に残すべき事実を記憶 md に保存するスキル。書き込みは必ず CLI 経由（md を直接編集しない）。これは memory_write.py が重複拒否・字数上限・日付規約を機械的に強制するためです。

何を残す / 残さないか：

残す	残さない
設計・方針の決定とその理由	一時的な作業状態（→ CONTEXT.md へ）
ユーザーの好み・作業スタイル	コードや git 履歴から分かること
恒久的な事実・制約・環境情報	秘密情報（トークン・パスワード等）絶対禁止

手順の要点：

1. 必ず先に検索する（重複防止の要）。既存ブロックが同じテーマを扱っていたら、新規追加せず replace で更新する。矛盾する場合も replace（古い記述を残さない）。
2. 新規なら append、既存更新なら replace。見出しは絶対日付（YYYY-MM-DD）必須。
3. 拒否されたら従う（error-driven consolidation）。「同一内容が既に存在」なら保存不要。「上限超過」なら提示されたブロック一覧から統合してから保存し直す。上限を理由に保存を諦めない。

「1 事実 = 1 ブロック」「保存したらユーザーに一言触れる（透明性）」といった運用ルールも定義されています。

memory-gc — 記憶の棚卸し

溜まった記憶の重複・陳腐化を整理し、検索品質を保つスキル。候補列挙はローカルツール（課金ゼロ）、統合の判断と実行だけをセッション内で行う。

発動条件：ユーザーが「記憶を整理して」と言ったとき、remember がファイル上限で拒否したとき、月 1 回程度の定期メンテ。

手順の要点：

1. memory_report.py --stale-days 90 でレポート取得（詳細）。
2. カテゴリごとに対応する。

カテゴリ	対応
重複候補ペア	内容を読み比べ、新しい方に統合して古い方を消す
stale（90 日以上未更新）	まだ正しい→そのまま / 変わった→replace / 不要→削除
肥大ファイル	テーマ別に分割するか、ブロックを統合して圧縮

3. 原則：削除より統合を優先（情報を失わずに圧縮）。迷ったら削除せずユーザーに確認。
4. 最後に index_memory.py reindex で再索引し、件数を報告。

ask-local — ローカル LLM へ逃がす

軽い・安い・プライバシー重視のタスクを ローカルの無料 LLM（Ollama） に投げるスキル。コスト 0・データを外部 API に出さない。

• 前提：ollama serve が 127.0.0.1:11434 で稼働。既定モデルは qwen3:14b。
• 用途：要約・分類・下書き・大量反復など、最高品質が不要なバッチ処理。機密データを Claude/Codex に出したくないとき。
• 実装上の注意：qwen3 は "think": false を付けないと延々と推論して終わらないため、API 呼び出しで明示的に thinking を切る。

curl -s http://127.0.0.1:11434/api/generate \
  -d '{"model":"qwen3:14b","prompt":"<タスク>","think":false,"stream":false}' \
  | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['response'])"

codex-review — 別エンジンのセカンドオピニオン

OpenAI Codex CLI を「別の頭脳のレビュアー」として呼ぶスキル。Claude とは違う視点が欲しいとき、画像（スクショ）レビューをしたいときに使う。

• 前提：codex が PATH にあり codex login 済み。コストは ChatGPT アカウントの枠を消費する（サブスクとは別財布）ため乱用しない。
• レビューは書き換え不要なので必ず --sandbox read-only を付ける。

git diff | codex exec --sandbox read-only "このdiffをレビュー。バグ・設計・改善点を重要度順に簡潔に。"

Codex は vision 対応なので UI スクショの見た目/UX レビューも可能です。

NOTE

ask-local（無料・ローカル）と codex-review（有料・別エンジン）は、コストと品質のトレードオフで使い分ける設計です。 「無料で済む軽い処理は ask-local、質・別視点・画像が要るときは codex-review、最重要な判断は Claude 本体」という三層の役割分担が SKILL.md に明記されています。