メモリの構造化方法が有用性を決定します。本ガイドでは、LLM が適切な時に適切な情報を再取得できるよう、メモリのカテゴリ化、タグ付け、優先度付けのパターンを説明します。
\n| カテゴリ | \n用途 | \n例 | \n
|---|---|---|
identity | \nユーザー名、役割、連絡先情報 | \n"user_name": "Michael Schäfer" | \n
preference | \n好き嫌い、作業スタイル | \n"communication": "Prefers concise responses" | \n
fact | \n検証可能な事実 | \n"office_location": "Berlin, Germany" | \n
project | \nプロジェクトのステータス、決定 | \n"project_synapse": "v1.5.0 deployed" | \n
skill | \nユーザーのスキル | \n"skill_python": "Advanced, 10+ years" | \n
mistake | \n避けるべき過去のエラー | \n"mistake_npm_version": "Always bump version" | \n
context | \nセッション関連のコンテキスト | \n"current_focus": "Working on docs system" | \n
note | \nその他のメモ | \n"note_idea": "Try Redis for caching" | \n
key フィールドはメモリの識別子です。意味のある安定したキーを使用してください。
良いキー：
\nuser_nameproject_synapse_statuspreference_communication_stylemistake_npm_version_bump悪いキー：
\nmem_001（意味がない）temp（説明的でない）2026-06-27-note（日付は再取得に役立たない）snake_case（小文字とアンダースコア）preference_*、project_*、mistake_*タグにより高速なフィルタリングと検索が可能です。メモリごとに 2〜5 個のタグを追加してください。
\n{\n "category": "project",\n "key": "project_synapse_status",\n "content": "Synapse v1.5.0 deployed. Next: v1.6.0 with docs system.",\n "tags": ["synapse", "deployment", "status", "v1.5.0"]\n}synapse、synapse-mcp、synapse-chatdeployment、ci、database、authactive、completed、blockedurgent、long-term| 優先度 | \n用途 | \nメモリの割合 | \n
|---|---|---|
critical | \nユーザー ID、法的情報、不可逆な決定 | \n約 5% | \n
high | \n進行中のプロジェクト、重要な設定 | \n約 20% | \n
normal | \nほとんどの事実、メモ、コンテキスト | \n約 65% | \n
low | \n一時的、知っておくとよいこと | \n約 10% | \n
context カテゴリ + low 優先度を使用）同じ category + key で POST /memory を呼ぶと既存メモリが更新されます。
# Initial store\nstore("project", "project_synapse_status", "v1.4.0 deployed", priority="high")\n\n# Later: update with same key\nstore("project", "project_synapse_status", "v1.5.0 deployed. CI green.", priority="high")Create → Active → Stale → Archive → Deletelow に設定、歴史的参照用に保持# Find memories not updated in 90 days\nold_memories = requests.get(\n f"{URL}/memory/search?q=*",\n headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"}\n)\n\nfor mem in old_memories["results"]:\n if is_stale(mem, days=90):\n # Either delete or lower priority\n if is_obsolete(mem):\n delete_memory(mem["id"])\n else:\n update_memory(mem["id"], priority="low")階層的コンテキスト（プロジェクト → サブプロジェクト → タスク）向け：
\n# Parent project\nstore("project", "project_synapse", "Main Synapse project", \n tags=["synapse", "parent"], priority="high")\n\n# Sub-project (tags link to parent)\nstore("project", "project_synapse_docs", "Docs system for Synapse",\n tags=["synapse", "docs", "synapse-parent"], priority="high")\n\n# Specific task (tags link to sub-project)\nstore("project", "task_docs_loader", "Implement docs-loader.ts",\n tags=["synapse", "docs", "task"], priority="normal")LLM は q=synapse+docs で検索し、関連する全メモリを見つけられます。
LLM が再考しないよう、決定を根拠と共に保存します。
\nstore("fact", "decision_postgres_over_sqlite",\n "Chose PostgreSQL over SQLite for production. Reason: concurrent writes, "\n "FTS5 native support, better backup story. Date: 2026-06-15. Decided by: Michael.",\n tags=["decision", "database", "postgres", "sqlite"],\n priority="high")具体的な回避指示と共に過ちを保存します。
\nstore("mistake", "mistake_forget_version_bump",\n "Forgot to bump package.json version after changes. npm publish failed. "\n "FIX: Always run `npm version patch` before pushing. "\n "CI fails with 'version already exists' if you forget.",\n tags=["npm", "ci", "publish", "version"],\n priority="high")