メインコンテンツまでスキップ

長期メモリ

長期メモリは、ノートから抽出した「好み・方針・事実・約束・パターン・エピソード」を レビューして承認し、生成処理の文脈として再利用する仕組みです。 新しいメモリは必ず候補として作られ、人間のレビューを経てから使われます。

候補を抽出する​

直近の完了した月〜日曜の週から候補を抽出します。

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-extract
uv run -m obsidian_ai_hub --memory-extract --week 2026-07-13
  • 7 日分のデイリーノートと日次構造化レコードを対象にします。各ノートは ## AIによる要約 までを使い、活動ログは別途渡しません。
  • カテゴリ: preference / decision_policy / fact / commitment / pattern / episode。
  • 各候補は根拠・抽出信頼度・重複や置換の候補を持ちます。信頼度は承認推奨ではなく、根拠を確認してください。
  • pattern は 2 日以上異なる日の根拠を要求します。

インタビュー質問を生成する​

週のデイリーノートからパーソナライズされた質問を生成し、LINE または Web UI で回答を集めて候補化します。

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-interview
uv run -m obsidian_ai_hub --memory-interview --memory-interview-week 2026-07-13

CLI でレビューする​

候補 ID を指定して承認・却下します。

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-review --id mem_20260713_51609b --approve
uv run -m obsidian_ai_hub --memory-review --id mem_20260713_3907c3 --reject

内容を修正して承認する場合:

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-review --id mem_20260713_f2ec1b \
  --edit --content "Prefer concise Japanese responses."

完全に削除する場合（確認プロンプトあり、--yes で省略）:

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-delete --id mem_20260713_f2ec1b
uv run -m obsidian_ai_hub --memory-delete --id mem_20260713_f2ec1b --yes

Web UI でレビューする​

メモリ 画面（/memories）では次ができます。

  • ステータス（候補 / 承認済み / 却下済み / 期限切れ / 置換済み）・本文・種別・人物・トピックで絞り込む。
  • 個別の 承認 / 却下、詳細パネルでの 編集して承認 / 削除。
  • ページ全選択や選択行に対する 一括承認 / 一括却下 / 一括削除。
  • 詳細パネルで根拠、重複・置換提案、来歴を確認する。
  • プロファイル生成 で Copilot プロファイル（Vault 内の 7 ファイル）を生成・上書きする。
一括削除は取り消せません

一括削除 と詳細の 削除 は完全削除で、取り消せません。

生成処理での利用​

承認済みメモリは、用途ごとの方針に従って小さな参照セクションとして生成プロンプトへ付加されます。 --memory-compile --for <purpose> で、実際に使われる文脈を確認できます。

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-compile --for make-target

組み込みの用途:

--for使う種類
make-targetすべて。evidence 形式、ユーザースコープのみ
plannerすべて。evidence 形式、ユーザースコープのみ
summarize-day / summarize-week好みと意思決定方針（週次はパターンも）。承認済み人物メモリを表示名つきで別セクションに
summarize-month好み・意思決定方針・パターン
review-draft好みと意思決定方針。Fenced 形式

--for に未知の値を渡すと、既定（すべて・memory.context_max_tokens・evidence 形式・ユーザースコープのみ）にフォールバックします。 方針は config/config.yml の memory.purposes で上書きできます（全項目の例は 設定 を参照）。

メンテナンス​

承認済みメモリを診断し、キー・本文・ベクトル類似でグルーピングして、LLM がマージ・修正・失効のアクションを提案します。 提案は HITL の Run として登録され、確認待ち 画面でレビューします。

uv run -m obsidian_ai_hub --memory-maintain

Copilot プロファイルを生成する​

現在有効な承認済みメモリから、Copilot 用のプロファイル指示ファイルを生成または完全上書きします。

uv run -m obsidian_ai_hub --render-copilot-profile

上書きされるファイル（Vault 配下）:

  • copilot/AI_README.md
  • copilot/core/values.md
  • copilot/core/response_style.md
  • copilot/core/decision_policy.md
  • copilot/core/risk_tolerance.md
  • copilot/core/memory_rules.md
  • copilot/core/current_projects.md
手書き内容は失われます

生成はこれら 7 ファイルを完全に上書きします。手書きの内容がある場合は退避してください。 承認済みメモリが無い場合でも、全 7 ファイルがフォールバック文言「現時点で承認済みメモリなし」で生成されます。

設定​

memory:
  context_max_tokens: 800
  extractor:
    provider: ollama
    model: glm-4.7:cloud
    # prompt_path: /Users/you/Documents/custom-memory-extract.md
  renderer:
    provider: openai
    model: gpt-4o
    prompt_path: /Users/you/Documents/custom-memory-render.md

extractor を省略すると、日次目標の LLM プロバイダ・モデルが使われます。 renderer は provider / model を省略すると extractor の設定を継承し、prompt_path は 既定で config/prompts/memory_render.md になります。

次に読む​