MemoryCustodian
Zekun Wang (waittim) · コーディング
MemoryCustodianは、コーディングエージェントに永続的なプロジェクト記憶を与える無料のオープンソースツールだ。決定、制約、却下されたアイデアをリポジトリ内のプレーンなMarkdownファイルとして保存し、マニフェストを通じてタスクに関係する部分だけをエージェントに渡す。結果として、プロンプトの詰め込みが減り、セッション、エージェント、チームメンバーをまたいで作業が安定する。チャットログ向けではなく、AIコーディングエージェントのコンテキスト管理のために作られている。
MemoryCustodian について
MemoryCustodianとは
MemoryCustodianは、Codex、Claude Code、Gemini、あるいは任意のシェルベースのエージェントで作業する人向けに作られた、AIコーディングエージェント向けの記憶ツールだ。ひとつのリポジトリを複数のエージェントホストで共有し、単一の信頼できる情報源を求めるチームにも合う。狙う問題は明確である。新しいエージェントセッションは、リポジトリがすでに下した決定を毎回学び直す傾向がある。アーキテクチャの制約、好まれるワークフロー、却下されたアプローチ、現在のプロジェクトの形が、そろってプロンプトに貼り直され、そのせいでどのタスクも前より重くなる。なぜそうなるのか。記憶がチャットの中にあり、チャットは消えるからだ。
解決策は、永続的なプロジェクトコンテキストをリポジトリ自体へ移すことにある。MemoryCustodianはそのコンテキストを docs/memory/ 配下のプレーンなMarkdownで保つので、人間がコードのように確認し差分を取れる。タスクの前には、エージェントは履歴全体ではなく、小さく区切られたコンテキストパックを読む。これがエージェントのコンテキストルーティングの実践である。トークン使用量を抑え、あなたが同意していないルールをエージェントが勝手に作るのを防ぐ。
これはチャット履歴ではない。プロジェクト記憶だ。この区別は重要である。消去された会話、切り替えたモデル、リポジトリに加わった新しいチームメンバーを越えて記憶が残ることを意味するからだ。主なトレードオフは、最初のファイルを手で書く必要があることだ。粗いブリーフは、内蔵のステータスとチェックのコマンドが指摘する。
はじめかた
- コーディングエージェントに頼んで、GitHubリポジトリからMemoryCustodianスキルをインストールし、初期化する。
- あるいはCLIを直接実行する。
memory-custodian init --project-root /path/to/project --agent all（allをcodex、claude、geminiに変えれば単一のホストを対象にできる）。 docs/memory/に生成されたファイル、とくにbrief.mdを確認し、信頼できるプロジェクト文書からTODOを埋める。- 作業しながら
memory-custodian addで永続的な記憶を記録し、各項目に主題と根拠のタグを付ける。 memory-custodian statusとmemory-custodian checkを実行し、頼る前にプロトコルが健全か確かめる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- コーディングエージェントを毎日使う開発者。中核となる記憶ファイルを整えれば、プロジェクトのルールを何度も説明し直す手間が減る。
- ひとつのリポジトリを共有する小規模な開発チーム。記憶がバージョン管理の中にあるので、新しいチームメンバーのエージェントも同じ決定を引き継ぐ。
- Codex、Claude Code、Geminiを使い分ける人。ひとそろいの記憶が対応するすべてのホストに効く。
タスク
- アーキテクチャの決定を保つ。何を選び、なぜ選んだかを記録し、後のセッションが黙って覆さないようにする。
- 却下されたアプローチを追う。`do-not-use.md` が、チームがすでに排除した道をエージェントが再挑戦するのを防ぐ。
- 新しいエージェントセッションを迎える。区切られたコンテキストパックが、最初のプロンプトの前にプロジェクトの形を読み込む。
シーン
- 長い空白のあとにリポジトリを再開する。ブリーフと決定のファイルが、古いチャットを掘り返さずにコンテキストを速く組み直す。
- プルリクエストをレビューする。制約が、エージェントやレビュアーが守るべき譲れない点を浮かび上がらせる。
- CIでエージェントを动かす。Pythonだけで動くCLIは、ベクトルデータベースや外部サービスなしでオフラインでも動く。
主な機能
リポジトリネイティブのMarkdown記憶
MemoryCustodianはすべてのプロジェクト記憶を docs/memory/ のプレーンなMarkdownとして保存する。つまり、ソースコードとまったく同じように確認、差分比較、コミット、安全な巻き戻しができる。記憶が実際のエンジニアリング上の決定を符号化するとき、これがまさに要点となる。何も独自データベースに閉じ込められず、チームメンバーはコードと同じプルリクエストで記憶の変更をレビューできる。
マニフェストベースのコンテキストルーティング
履歴全体を毎回のプロンプトに詰め込む代わりに、このツールはまず manifest.md を読み、次に brief.md を読み、そのあとはマニフェストがあなたのタスクに指定したファイルだけを読む。ルーティングは明示的なタスクとスコープの入力を使い、意味推測もLLMランキングも行わない。エージェントのコンテキストルーティングは決定論的で予測可能なままだ。手持ちの仕事に合う、区切られたコンテキストパックが手に入る。
標準的なタスク種別
CLIは固定のタスクカテゴリを備える。general、planning、implementation、artifact、preferences、history、maintenance だ。read --task implementation を呼べばコードを書くのに関係する記憶を引き出し、他のタスクは渡したスコープに応じて別の断片を読み込む。--strict-routing フラグは、スコープが不完全または曖昧なときに推測せず、閉じた側で失敗する。
保守的な記憶の書き込み
有効な記憶は根拠に裏打ちされている。項目には MC-DEC-... や MC-SUBJ-... のような安定したIDが付き、各書き込みはユーザーの確認かプロジェクトの出典がないと本物と見なされない。確認されていないエージェントの観察は候補として inbox.md に残り、人間が保証するまでそうだ。これにより幻のルールが作業記憶に入らず、コードからも遠ざかる。
忘却、チェック、メンテナンス
忘却はプレビュー優先でスコープ付きだ。memory-custodian forget はPlan IDを出力し、削除の前にあなたが確認しなければならない。このプレビューの一手間は重要である。記憶ファイルは共有されるので、まずい削除は全員のエージェントに一度に影響しうるからだ。compact のようなメンテナンスコマンドはファイルを予算内に保ち、求めに応じて最も古い項目をアーカイブする。ルーティング、鮮度、プライバシー、セキュリティ、競合を扱うチェックは個別に用意され、ベースブランチに対するGitマージを意識したレビューも含む。
依存ゼロのPython CLI
ツール全体がPythonの標準ライブラリだけで動く。サードパーティの実行時依存は一切ない。オフラインで動き、RAGパイプラインもベクトルデータベースも要らないので、埋め込みの遅延や幻の検索を避けられる。インストールは編集可能なpip install一回か、同梱のスクリプトラッパーで済む。
メリットとデメリット
メリット
- MITライセンスの無料オープンソースで、有料プランも利用上限もない。
- サードパーティの実行時依存ゼロ、ベクトルデータベースなしでオフラインでも動く。
- 記憶はリポジトリ内の差分比較できるMarkdownとして残るので、確認できて安全に巻き戻せる。
- ひとそろいの記憶がCodex、Claude Code、Gemini、汎用シェルエージェントを支える。
- 根拠に裏打ちされた書き込みと安定したIDが、幻のルールと偶発的な上書きを減らす。
- リソースは軽い。サーバーもデータベースもなく、リポジトリ内のMarkdownファイルだけだ。
デメリット
- コーディングエージェント向けの開発者ツールなので、非技術系のユーザーにはCLIとプロトコルの概念が重く感じられる。
- 価値は最初の `brief.md` をどれだけ整えるかにかかる。整っていない設定は指摘され、ルーティングの質も落ちる。
- 記憶の想起は決定論的でルールベースなので、雑然とした会話を自動で要約してはくれない。
よくある質問
AIコーディングエージェントに永続的なプロジェクト記憶を与える。決定、制約、却下されたアプローチをリポジトリに保存し、タスクに関係する部分だけを読み込む。だからエージェントはセッションごとに同じコンテキストを学び直さなくて済む。
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MemoryCustodianの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。