コンテキスト4層モデル

概要

JCARVIS は multi-agent-shogun の4層コンテキストモデルを踏襲・拡張している。

4つのレイヤー

Layer 1: Memory MCP（永続・セッション跨ぎ）
  └─ ユーザーの好み、ルーティング判断の履歴、クロスプロジェクト知見

Layer 2: Config YAML（永続・プロジェクト固有）
  └─ config/*.yaml, router/*.yaml, skills/registry.yaml

Layer 3: Queue YAML（永続・運用状態）
  └─ queue/inbox.yaml, queue/outbox.yaml, router/budget_tracker.yaml

Layer 4: Session（揮発・コンテキスト内）
  └─ CLAUDE.md (自動読み込み), instructions/*.md

各レイヤーの詳細

Layer 1: Memory MCP

特性: 永続、セッション横断、コンパクション耐性

保存内容:

• ユーザーの好み（コーディングスタイル、応答トーン等）
• 効果的だったルーティング判断
• スキルの有効性評価
• 繰り返し発生するパターン

保存しないもの:

• タスクの一時状態
• ファイル内容
• セッション固有の詳細

Layer 2: Config YAML

特性: 永続、プロジェクト固有、Git管理

ファイル	内容
config/jcarvis.yaml	システム設定
config/providers.yaml	プロバイダー設定
router/routing_rules.yaml	ルーティングルール
skills/registry.yaml	スキルレジストリ

Layer 3: Queue YAML

特性: 永続、運用状態、ランタイムで更新

ファイル	内容
queue/inbox.yaml	受信メッセージ
queue/outbox.yaml	送信レスポンス
router/budget_tracker.yaml	トークン予算
memory/learning_queue.yaml	学習候補

Layer 4: Session

特性: 揮発、コンテキスト内、コンパクションでsummary化

ファイル	読み込み
CLAUDE.md	自動（セッション開始時）
instructions/*.md	必要時（深い動作ルール参照時）

セッション起動時の復元順序

1. CLAUDE.md 読み込み（自動）
2. Memory MCP 確認
3. config/jcarvis.yaml 読み込み
4. router/routing_rules.yaml 読み込み
5. skills/registry.yaml 読み込み
6. dashboard.md 確認