kingkongshot/pensieve
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あなたの決断や原則を破りました。クロードはそれらを読んでより良い選択をします。
概要
Pensieveは単にドキュメントを保存するだけでなく、すべてのエージェントとの会話をより正確にします。 - -- 「この計画の正確性をペンシーブで確認」 -> 格言や意思決定を自動的に相互参照;アーキテクチャ慣習に違反する計画は実行前にインターセプトされる --- 「ペンシーブを使って支払いモジュールの入口を特定する」-> 知識は過去の探索結果を含み、グローバルサーチなしで直接再利用し、トークンと時間を節約する -- -- 「ペンシーブを使ってこのリファクタリングがどのワークフローに影響を与えるかを分析する」-> 4層知識は意味的リンクを通じてグラフを形成し、関連付けチェーンをたどって設計意図や依存関係を発見する --- 「ペンシーブの規則を使ってコードをコミットする」-> 慣習や決定はすでに蓄積されており、「どんなスタイルか?」や「境界はどこにあるのか?」と問う必要はもうありません。
概要（AI 翻訳）
AIエージェントに継続的に成長するプロジェクトメモリを与えましょう。
中文 README
一言で言えば:Pensieveはスキルとして動作する自己成長 CLAUDE.md であり、最小限のコンテキスト使用で、スキルをサポートするすべてのAIツールと互換性があります。
| CLAUDE.md / agents.md | ペンシーブ | |
|---|---|---|
| フォーム | 単一の静的ファイル | 4層構造化された知識 |
| メンテナンス | 手動で書き、手動で更新 | 自動蓄積、自動アライメント |
| 範囲 | プロジェクトの慣例 | 慣例 + 決定 + 事実 + ワークフロー |
| リンク | フラット | 知識グラフを形成する意味的リンク |
| コンテキスト利用 | 全文注入 | スキルベースのオンデマンドルーティング、最小限の使用 |
なぜペンシーブを使うのか
| 毎回プロジェクトの仕様を説明し直さなければならない | 仕様はマキシムとして保存され、自動的に読み込まれる |
| コードレビューの基準は気分に依存します | 実行可能なパイプラインに固定化されたレビュー標準 |
| 今週も先週の失敗を繰り返します | レッスンは自動で蓄積され、次回はスキップ |
| なぜ3か月後にこう設計したのか忘れて | 決定は文脈と代替案を記録 |
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
In one sentence: Pensieve is a self-growing CLAUDE.md that runs as a skill – minimal context usage, compatible with all AI tools that support skills.
| CLAUDE.md / agents.md | Pensieve | |
|---|---|---|
| Form | Single static file | Four-layer structured knowledge |
| Maintenance | Manual writing, manual updates | Auto-accumulation, auto-alignment |
| Scope | Project conventions | Conventions + decisions + facts + workflows |
| Linking | Flat | Semantic links forming a knowledge graph |
| Context usage | Full-text injection | Skill-based on-demand routing, minimal usage |
Why Use Pensieve
| Without | With |
|---|---|
| Have to re-explain project specs every time | Specs stored as maxims, loaded automatically |
| Code review standards depend on mood | Review standards solidified into executable pipelines |
| Repeat last week’s mistake this week | Lessons auto-accumulated, skipped next time |
| Forget why you designed it this way three months later | Decisions record context and alternatives |
| Have to re-read docs to locate module boundaries every time | Knowledge caches exploration results, reuse directly |
Self-Reinforcing Loop
Pensieve doesn’t just store documentation – it makes every agent conversation more precise:
- Validate AI-generated plans –
"Use pensieve to check the accuracy of this plan"-> Automatically cross-references maxims and decisions; plans that violate architectural conventions are intercepted before execution - Narrow the exploration scope –
"Use pensieve to locate the entry point of the payment module"-> Knowledge contains previous exploration results, reuse directly without global search, saving tokens and time - Establish implicit connections –
"Use pensieve to analyze which workflows this refactoring will affect"-> Four-layer knowledge forms a graph through semantic links, following association chains to discover design intent and dependencies - Reduce repeated confirmations –
"Use pensieve conventions to commit code"-> Conventions and decisions are already accumulated, no more asking “what style?” or “where’s the boundary?”
You don’t need to manually maintain the knowledge base – daily development feeds it automatically:
Develop --> Commit --> Review (pipeline)
^ |
| <-- Auto-accumulate experience <-- |
| v
+-- maxim / decision / knowledge / pipeline
推奨ツール
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インストール
npx skillfish add kingkongshot/pensieve