为什么你的仓库不应成为你的记忆：将系统与知识分离
AIプロジェクトでよくあるスケーリングの誤り：リポジトリを組織の記憶として使うこと。最初は便利です。メモ、調査、障害報告、アーキテクチャの議論をリポジトリに入れておく。しかし6か月後には、検索結果はノイズだらけ、AIエージェントは古い情報を取得し、重要な決定は埋もれ、どのドキュメントが信頼できるか誰もわからなくなります。
解決策：システムと知識を分離する
情報源は、二つのカテゴリに分けることを推奨しています：
- システム：コード、実行時状態、設定、運用アセット
- 知識：学んだ教訓、障害分析、アーキテクチャの転換、ドクトリン、運用上の観察
リポジトリはソフトウェア向けに最適化されています。組織は学習向けに最適化されています。これらは同じものではなく、混同すると開発速度と組織の記憶の両方を損ないます。特に、正確な検索に依存するAIコーディングエージェントを使用する場合に顕著です。
重要な問い：複数のリファクタリングやシステム世代を超えて生き残る必要がある運用知識を、どのように扱いますか？
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