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自動 embedding 生成付きで新しいメモリを保存します。追加する前に必ず search_memories を呼び出して重複がないか確認してください。

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パラメータ

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content
string
必須
メモリの内容テキスト。具体的で自己完結した内容にしてください — コンテキストなしで検索・取得されます。悪い例: "Fixed the bug"。良い例: "Fixed OOM in GraphService by adding connection pool limit of 10."
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layer
string
デフォルト:"long_term"
メモリの優先度レイヤー。
ValueDescription
rule永続的な制約。常に最初に読み込まれる（例: “always use ESM”）
working一時的なセッションスコープのメモ。使用後にクリーンアップ
long_termセッションをまたぐ永続的な知識（デフォルト）
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type
string
デフォルト:"note"
メモリの分類。
ValueDescription
rule行動指示（layer=rule と併用）
decision根拠付きのアーキテクチャ上の意思決定
fact検証済みの客観的情報
note一般的な所見（デフォルト）
skill再利用可能なテクニックやソリューション
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tags
string[]
分類と検索フィルタリング用のタグ。小文字の説明的な用語を使用してください。FTS5 で全文検索用にインデックスされます。
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expiresAt
string
ISO 8601 形式の有効期限（例: "2025-12-31T23:59:59Z"）。期限切れのメモリは検索から除外されます。時間制限のある情報に有用です。
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scope
string
デフォルト:"project"
保存スコープ。
ValueDescription
project現在のプロジェクト配下に保存（デフォルト）
global全プロジェクトで共有 — 普遍的な設定に使用

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使用例

{
  "content": "This project uses React 19 with TypeScript strict mode",
  "layer": "rule",
  "type": "rule",
  "tags": ["tech-stack", "react"],
  "scope": "project"
}

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動作

  1. all-MiniLM-L6-v2 を使用してコンテンツから 384 次元の embedding を生成
  2. レイヤーに基づいて優先度を割り当て（rule=10, working=5, long_term=1）
  3. memories テーブルと vec_memories 仮想テーブルに挿入
  4. FTS5 インデックスはトリガーにより自動更新

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戻り値

生成された id、embedding、タイムスタンプを含む完全なメモリオブジェクト。