Forge: Claude Codeで構築されたClaude Codeのためのメモリシステム

Forgeの機能

開発者はClaude Codeを使用してForgeを構築しました。これはClaude Codeのセッションベースのメモリ問題を解決するツールです。Forgeは6パッケージのTypeScriptモノレポで、MCPサーバーとして機能します。構造化されたパイプラインを通じてすべての会話ターンを処理し、プロジェクトのコンテキストを捕捉・永続化します。

仕組み

このシステムは6段階のパイプラインを使用します：

• 分類 — 発言が決定事項、制約、却下、探索、目標、修正、またはノイズであるかを判断します。
• 抽出 — 発言内容、根拠、カテゴリ、確信度を含む構造化データを抽出します。
• モデリング — イベントソーシング型プロジェクトモデル（履歴を一切失わない追記専用SQLite）に書き込みます。
• 伝播 — 決定事項と制約間の矛盾をチェックします。
• 表面化 — フロー状態検出による緊張関係を通知し、常時中断を回避します。
• 実行 — GitHubと連携し、決定事項に基づいて課題、リポジトリ、コミット仕様を作成します。

Claude Codeによって強制される重要な設計ルール：「傾き」から「決定」への移行は自動では行われません。明示的にコミットする必要があります。テストがこの不変条件を強制します。

開発の詳細

構築にはいくつかの興味深い技術的課題がありました：

• 2段階LLMパイプライン — Forge自体がLLMを呼び出して会話から決定事項を分類・抽出するため、Claude CodeがClaudeを呼び出すコードを書くというインセプションのようなシナリオが生じます。信頼性の高い分類のためのプロンプト調整にはかなりの試行錯誤が必要でした。
• イベントソーシングの実装 — すべての決定事項、制約、却下はSQLiteの追記専用イベントです。何も削除や上書きされず、決定履歴全体を再生できます。
• 信頼度調整システム — Forgeは自身の分類がどの程度正確かを追跡し、中断閾値を調整します。頻繁に間違っている場合は静かになります。Claude Codeが信頼度追跡、中断予算、フロー状態検出を構築しました。
• テスト — プロジェクトには14のテストファイルにわたる170のテストが含まれており、特に制約伝播ロジック周りの実際のバグを開発中に発見しました。

Cortexとの統合

ForgeはCortex（これもClaude Codeで構築）という別のツールと連携します。これはコードベースをインデックス化するナレッジグラフです。両方がMCPサーバーとしてインストールされると、Forgeは抽出中に自動的にCortexに問い合わせます。例えば、「PostgreSQLに切り替えよう」と言うと、Forgeは決定を記録する前に、既存のデータベース参照、関連サービス、移行パターンをCortexでチェックします。

これらのツールは補完的です：Forgeは理由（決定事項、制約、意図、却下）を知り、Cortexは内容（コードエンティティ、パターン、依存関係、アーキテクチャ）を知ります。

実用的な使用方法

ForgeをプロジェクトのMCPサーバーとしてインストールし、通常通りClaude Codeと会話します。裏側では、Forgeがすべてのターンを分類し、決定事項を抽出し、永続的なモデルを構築します。後続のセッションでは、Claude Codeがforge://briefをチェックして、何が決定されたか、何がまだ未解決か、何が明示的に却下されたか、どこに緊張関係があるかを即座に確認できます。