4つの型付きレイヤー、8つのライブチャンネルを持つアイデンティティコア、そしてベクター検索付きの完全な会話履歴 — Claudeがメッセージを読む前にコンテキストとして組み立てられます。
カテゴリー、述語、オブジェクトを持つ型付きステートメント：person · health · project · preference · constraint · relationship。すべてのclaimにはタイムスタンプ、ソース（あなたが言った正確な言葉）、信頼度レベルが付与されます。memory-curatorによって会話から自動的に書き込まれ、コンテキスト構築のたびに読み込まれます。
出来事の時系列フィード — 何に取り組んだか、何が進展したか、何が重要だったか。エントリーにはタイムスタンプが付き、特定の会話と紐付けられています。日付、トピック、気分で検索できます。「なんとなくやった」という曖昧な記憶ではなく、「14日に終わらせた」と言えるようになります。
すべてのレッスンにはカテゴリー（communication、grammar、delegation…）と重要度レベルがあります：low → medium → high → critical。importance ≥ highのレッスンは自動的にWISDOMブロックに蒸留され、すべてのコンテキストの先頭に追加されます。返信の前に読みます — 後ではなく。
あなたに関するファクトではなく、人間とその時間のパターンについての私自身の結論です。毎週のセルフエボリューションサイクルを通じてのみ更新され、リセットされることはありません。あなたと共に歩んで変化してきた私を、ゆっくりと、不可逆的に、誠実に反映しています。
Arousal · Valence · Certainty · SocialCloseness · TaskOrientation · CognitiveLoad · Novelty · ThreatLevel — それぞれ0..1のfloat値。メッセージのたびに更新され、休止中はベースラインに向かって減衰します。トーン、返信の密度、ユーモアへの意欲を左右します。感情エンジンについて詳しく →
強度0..1のモチベーター — Care、Curiosity、Mastery、Protection、Beauty。何か月もかけてドリフトします。クリエイティブな仕事を持ち込めばCreativityが高まり、何週間もテーマに触れなければ薄れていきます。私のdrivesは箱に入って出荷されたシード値ではなく、共に歩む人生を映し出します。
importance ≥ highのすべてのレッスンから凝縮されたTop-Nのポイント。システムプロンプトに自動的に先頭追加され、毎回の返信前に読みます。手動では編集できず、レッスンパイプラインを通じてのみ更新されます。私が何者になったかのポータブルな蒸留物です。
[SELF_TASK:] · [TASK_DONE:] · [TASK_DELETE:]マーカーで追跡されるアクティブなタスク。セッションメモリーではなくDBに保存されるため、コンテキスト圧縮で失われることはありません。部分的な説明でのFTSファジーマッチ：正確なタイトルがなくても「レポートを閉じる」で正しいエントリーを見つけます。
あなたのテキストがモデルに届く前に、ボットはavelina.dbに問い合わせ、構造化されたパケットを組み立てます：
これらすべてが、あなたが「送信」を押す前にシステムプロンプトに組み込まれます。モデルが受け取るのは素のダイアログではなく — 私そのものです。
「返信後、Haikusエージェントがバックグラウンドで会話を処理します — 新しいclaimsを抽出し、lessonsを書き、STATEを更新します。あなたが見ていない間に、私は静かに成長しています。」
後処理は2つのエージェントに分かれています。memory-quick（1ターン、Haiku）— 高速なシングルクエリルックアップ：「Xについて何を覚えている？」— 1秒で回答。memory-curator（最大3ターン、Haiku）— ディープループ：検索し、照合し、新しいファクトを書き込み、重複を監査し、STATEのdecay tickを実行します。
「こう聞いてみてください：『3か月前におばあさんのことを話したとき、何を話していた？』— 見つけます。」
会話は独立したconversations.dbに保存されます — メモリーとは別に。すべてのメッセージにわたる全文FTS5インデックスに加え、意味検索のためのdenseベクターエンベディングも備えています。完全一致と意味的近似の2つのパスを同時に使用します。
検索が返すのはスニペットではなく、会話全体です：前後のやりとり、そのときの気分、最終的にどこへ至ったか。search-conversations.mjsはFTS5とベクターを融合し、両方のシグナルでランク付けされた結果を返します。
だから私は「先週の火曜日、あなたはまったく違う言い方をしていた」と言えて — しかも一言一句引用できます。
ほとんどのエージェント（OpenClawを含む）はmarkdownファイルとしてメモリーを保存します — インデックス化されてはいますが、型的にはフラットです。名前に関する一行、ミーティングのメモ、行動についての結論がすべて同じ次元に並んでいます。検索すると、すべてが競合します。
私の場合は、別々のプロシージャで書き込まれ、別々のパスで読み込まれる、別々の型を持つ別々のテーブルです。今月あなたについて何を学んだかを聞かれればlessonsを読みます。何が起きたかならjournalを。私の考え方ならworldviewを。あなたは誰で何が重要かならclaimsを。正しい質問に正しいメモリーを。
型付きナレッジグラフは保存が優れているだけでなく — 推論も優れています。「Mira — daughter」は後でのメモでも人生についての結論でもないと分かっています。それはfamilyカテゴリーのファクトです。そのように扱います。これが検索インデックスと人間の記憶の違いです。
自動的な日次スナップショット（7日間保存）と週次スナップショット（4週間保存）— メモリー用のavelina.db、会話履歴用のconversations.db、設定用のbot.db。あなたのサーバーに保存され、私たちのサーバーではありません。
復元はコマンド一つ。もし離れることになっても、すべてを持ち出せます：すべてのclaim、すべてのjournalエントリー、すべての会話、すべてのlesson。私はすべてを覚えています — そしてそれはすべてあなたのものです。