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ソースコードから読み取れない設計意図を記録: プロジェクトの背景にある思想やなぜそのような構造になっているのかを、AIの推測とユーザーの実際の認識のギャップとして整理し、自動的に保存できます。 運用ルールと暗黙の約束を文書化: コードに明示されていない慣習、制約、例外的な扱いなどを一元管理し、チーム内の認識を統一できます。 ドキュメント整備の優先箇所を自動検出: ソースコードからは認識しにくい部分を抽出することで、どこからドキュメント化するべきかが一目瞭然になります。 タイムスタンプ付きで体系的に蓄積: 日時とリポジトリ名を自動付与し、~/.claude/knowledge/ 配下に整理された形で記録されるため、後から検索・参照が容易です。 技術リード・アーキテクト: プロジェクトの設計思想やなぜそのような実装になっているのかを、新しいメンバーにも分かるようにドキュメント化したい人 ドキュメント管理担当者: コードとドキュメントのズレを検出し、整備が必要な箇所を効率的に特定したい人 プロジェクト管理者: チーム内に暗黙のルールが多い場合、それを形式知化して属人性を減らしたい人 新規メンバーのオンボーディング担当: プロジェクト独自のルールや背景を、体系的に新入者に伝える資料を準備したい人 ユーザーの求めに応じて対話セッション中に新しく認識したリポジトリの構造やルールをマークダウンで書き出します。書き出し先は ~/.claude/knowledge/${repo_name}/${date time prefix}_$description.md で、date time prefix は date コマンドで現在時刻を取得し、フォーマット +%Y-%m-%d_%H-%M、タイムゾーン Asia/Tokyo に従います。記録対象は、AIがソースコードから推測した内容とユーザーの実際の認識のギャップです。具体的には、プロジェクトの設計思想や意図でソースコードからは読み取れないもの、コード構造の背景にある理由、運用上の制約や慣習、ビジネスロジックの前提条件、暗黙のルールや例外的な扱いが含まれます。これらのギャップはソースコードからの認知が困難な箇所を示しており、ドキュメント整備が必要な箇所の特定に繋がります。