Skill Introduction

Overview

複数のストレージレイヤー（ローカルファイル、MCP メモリ、ベクターストア、Git リポジトリ）にわたるナレッジベースの管理、取り込み、同期、検索。ユーザーが知識システム全体で保存・整理・同期・重複排除・検索を行いたい場合に使用します。

Core value

Turns reusable Development know-how into an installable skill, helping users complete github, community, claude, claude-code work faster.

Target users

Developers, testers, and maintainers who handle Development tasks in Focus Code.
Teams that already trust workflows or content from affaan-m.
Users who want standardized prompts, steps, or conventions instead of repeating setup work.

Best practices

Read the skill content first to confirm required inputs, expected outputs, and dependencies.
Try it on a small task before relying on it for critical work.
Add project-specific constraints such as coding style, target platform, test expectations, and delivery format.
For external sources, verify the source link, version, and recent maintenance activity.

Best use cases

Tasks related to github, community, claude, claude-code that need a reusable execution flow.
Converting a community repo, team convention, or personal workflow into day-to-day assistance.
Starting from a proven skill instead of writing prompts or procedures from scratch.

Limits and boundaries

Results depend on the quality of the original skill content and may need human correction.
It does not replace code review, tests, security review, or professional judgment.
External tools, APIs, account permissions, and local dependencies still need separate setup.

Differentiation

Structured around Development, making it easier to discover and reuse than loose prompt snippets.
Marked as GitHub, which helps users judge trust and maintenance expectations.
Keeps the original source link available for repository, documentation, or discussion follow-up.
Tagged with github, community, claude, claude-code, so it can be filtered by concrete task intent.

Install and use

Install

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focus install knowledge-ops-e3420f

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SKILL.md

Primary filemarkdown10 KB

name: knowledge-ops description: 複数のストレージレイヤー（ローカルファイル、MCP メモリ、ベクターストア、Git リポジトリ）にわたるナレッジベースの管理、取り込み、同期、検索。ユーザーが知識システム全体で保存・整理・同期・重複排除・検索を行いたい場合に使用します。 origin: ECC

ナレッジ操作

複数のストアにわたって知識を取り込み・整理・同期・検索するための多層ナレッジシステムを管理します。

ライブワークスペースモデルを優先してください:

コード作業は実際にクローンしたリポジトリ内に置く
アクティブな実行コンテキストは GitHub、Linear、リポジトリローカルの working-context ファイルに置く
広範な人間向けノートはリポジトリ外のコンテキスト/アーカイブフォルダに置くことができる
耐久性のあるクロスマシンメモリはシャドウリポジトリのワークスペースではなく、ナレッジベースに置く

アクティベートするタイミング

ユーザーがナレッジベースに情報を保存したい
ドキュメント・会話・データを構造化されたストレージに取り込む
システム間で知識を同期する（ローカルファイル、MCP メモリ、Supabase、Git リポジトリ）
既存の知識を重複排除または整理する
ユーザーが「KB に保存して」「ナレッジを同期して」「X について何を知っているか」「取り込んで」「ナレッジベースを更新して」と言う
単純なメモリ呼び出しを超えたあらゆるナレッジ管理タスク

ナレッジアーキテクチャ

レイヤー 1: アクティブな実行の真実

ソース: GitHub のイシュー、PR、ディスカッション、リリースノート、Linear のイシュー/プロジェクト/ドキュメント
用途: 作業の現在の運用状態
ルール: アクティブなエンジニアリング計画・ロードマップ・ロールアウト・リリースに影響する場合は、まずここに置くことを優先する

レイヤー 2: Claude Code メモリ（クイックアクセス）

パス: ~/.claude/projects/*/memory/
フォーマット: フロントマター付き Markdown ファイル
タイプ: ユーザー設定、フィードバック、プロジェクトコンテキスト、リファレンス
用途: 会話間で持続するクイックアクセスコンテキスト
セッション開始時に自動読み込み

レイヤー 3: MCP メモリサーバー（構造化ナレッジグラフ）

アクセス: MCP メモリツール（create_entities、create_relations、add_observations、search_nodes）
用途: 保存されたすべてのメモリに対するセマンティック検索、関係マッピング
クエリ可能なグラフ構造によるクロスセッション永続化

レイヤー 4: ナレッジベースリポジトリ / 耐久性ドキュメントストア

用途: キュレートされた耐久性ノート、セッションエクスポート、合成されたリサーチ、オペレーターメモリ、長文ドキュメント
ルール: コンテンツがリポジトリ所有のコードでない場合の、クロスマシンコンテキストの優先耐久性ストア

レイヤー 5: 外部データストア（Supabase、PostgreSQL など）

用途: 構造化データ、大規模ドキュメントストレージ、全文検索
最適な場面: メモリファイルには大きすぎるドキュメント、SQL クエリが必要なデータ

レイヤー 6: ローカルコンテキスト/アーカイブフォルダ

用途: 人間向けノート、アーカイブされたゲームプラン、ローカルメディア整理、一時的な非コードドキュメント
ルール: 情報ストレージには書き込み可能だが、シャドウコードワークスペースとしては使用しない
使用しない場面: アクティブなコード変更や上流に置くべきリポジトリの真実

取り込みワークフロー

新しい知識を取り込む必要がある場合:

1. 分類

どのタイプの知識か？

ビジネス決定 -> メモリファイル（プロジェクトタイプ）+ MCP メモリ
アクティブなロードマップ / リリース / 実装状態 -> まず GitHub + Linear
個人的な好み -> メモリファイル（ユーザー/フィードバックタイプ）
リファレンス情報 -> メモリファイル（リファレンスタイプ）+ MCP メモリ
大規模ドキュメント -> 外部データストア + メモリ内サマリー
会話/セッション -> ナレッジベースリポジトリ + メモリ内短いサマリー

2. 重複排除

この知識がすでに存在するか確認する:

既存エントリのメモリファイルを検索する
関連用語で MCP メモリをクエリする
別のローカルノートを作成する前に、その情報が既に GitHub や Linear に存在するか確認する
重複を作らない。代わりに既存エントリを更新する。

3. 保存

適切なレイヤーに書き込む:

クイックアクセスのために常に Claude Code メモリを更新する
セマンティック検索可能性と関係マッピングのために MCP メモリを使用する
情報がライブプロジェクトの真実を変える場合はまず GitHub / Linear を更新する
耐久性のある長文追記はナレッジベースリポジトリにコミットする

4. インデックス化

関連するインデックスまたはサマリーファイルを更新する。

同期操作

会話の同期

会話履歴を定期的にナレッジベースに同期する:

ソース: Claude セッションファイル、Codex セッション、その他のエージェントセッション
宛先: ナレッジベースリポジトリ
クイックブラウジング用のセッションインデックスを生成する
コミットしてプッシュする

ワークスペース状態の同期

重要なワークスペース設定とスクリプトをナレッジベースにミラーする:

ディレクトリマップを生成する
コミット前に機密設定を編集する
時系列で変更を追跡する
ナレッジベースやアーカイブフォルダをライブコードワークスペースとして扱わない

GitHub / Linear の同期

情報がアクティブな実行に影響する場合:

関連する GitHub イシュー、PR、ディスカッション、リリースノート、またはロードマップスレッドを更新する
作業に耐久性のある計画コンテキストが必要な場合は Linear にサポートドキュメントを添付する
ローカルノートが追加の価値を提供する場合のみ、後でミラーする

クロスソースナレッジの同期

複数のソースから一箇所に知識を集める:

Claude/ChatGPT/Grok 会話エクスポート
ブラウザブックマーク
GitHub アクティビティイベント
ステータスサマリーを書き、コミットしてプッシュする

メモリパターン

# 短期: 現在のセッションコンテキスト
セッション内タスク追跡には TodoWrite を使用

# 中期: プロジェクトメモリファイル
クロスセッション呼び出しのために ~/.claude/projects/*/memory/ に書き込む

# 長期: GitHub / Linear / KB
アクティブな実行の真実は GitHub + Linear に
耐久性のある合成コンテキストはナレッジベースリポジトリに

# セマンティックレイヤー: MCP ナレッジグラフ
永続的な構造化データには mcp__memory__create_entities を使用
関係マッピングには mcp__memory__create_relations を使用
既知エンティティへの新しい事実には mcp__memory__add_observations を使用
既存の知識を見つけるには mcp__memory__search_nodes を使用

ベストプラクティス

メモリファイルを簡潔に保つ。ファイルが無限に成長するのではなく、古いデータをアーカイブする。
すべてのナレッジファイルのメタデータにフロントマター（YAML）を使用する。
保存前に重複排除する。まず検索し、次に作成または更新する。
事実セットごとに正規のホームを 1 つにする。ローカルノート・リポジトリファイル・トラッカードキュメントにまたがる同じ計画の並行コピーを避ける。
Git にコミットする前に機密情報（API キー、パスワード）を編集する。
ナレッジファイルに一貫した命名規則を使用する（lowercase-kebab-case）。
取得しやすくするためにエントリにトピック/カテゴリのタグを付ける。

品質ゲート

ナレッジ操作を完了する前に:

重複エントリが作成されていないこと
Git 追跡ファイルから機密データが編集されていること
インデックスとサマリーが更新されていること
データタイプに適切なストレージレイヤーが選択されていること
関連する場合はクロスリファレンスが追加されていること

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