メモリの種類
アクティブなすべての Engram メモリには型（種類）があります。この型は、ルーティング、レビュー、およびエージェントに対してメモリがどのようにレンダリングされるかを制御します。
| 型 | 用途 |
|---|---|
| Rule | ユーザー設定、修正、制約、常に/決して行わないガイダンス |
| Skill | 繰り返し可能なワークフロー、チェックリスト、手順、ランブック |
| Knowledge | 客観的なプロジェクトの事実、決定、実装の詳細 |
アクティブなメモリファイルには、それぞれ Context、Content、Example セクションがあります。Rule メモリは、ロードされたガイダンスが有用であり続けるよう、簡潔な行数制限も目標としています。
良いメモリ
良い Engram メモリとは：
- 翌週になっても意味があるほど十分に安定している
- 後でルーティングできるほど十分に具体的である
- エージェントのコンテキストにロードできるほど十分に短い
- 意図したスコープで共有できるほど十分に安全である
- ルール、ワークフロー、またはナレッジ項目として記述されている
悪いメモリとは、一時的なチャットのノイズ、シークレット、資格情報、一回限りの推測、または誰も承認していない事実です。
ルールのバリアント
Engram は、ルールメモリを常にライト（light）、バランス（balanced）、厳格（strict）のバージョンで保存します。ルールバリアントモードは、エージェント向けメモリ of のレンダリングレンズです：
- Strict は、下位層のモデルが制御された状態を維持するのに役立ちます。
- Light または balanced な表現は、通常、ルールが推論を制限しないようにするため、より強力なモデルに役立ちます。
バリアントがオフの場合、Engram はデフォルトでバランスの取れたルールの表現をレンダリングします。調整するには以下を実行します：
engram set-rule-variant strict|balanced|light|off
エージェント向け出力 (--for-agents)
engram load --for-agents "<task>" が実行されると、出力は AI エージェント向けにスリム化されます：
| 側面 | 人間 (engram load) | エージェント (--for-agents) |
|---|---|---|
| フロントマター | すべてのフィールド (id, type, tags, confidence, scope, author, created, updated, depends_on など) | id、type、tags、confidence、depends_on のみ |
| ルール本文 | 3つのバリアントすべてを含む完全な ## Rule Variants セクション | ## Rule variants (1/3 based on current: <active>) の下で選択された1つのバリアント |
| ルール以外のコンテンツ | 完全な ## Content セクション | 同じコンテンツ、見出しは変更なし |
MCP の engram_load および SessionStart フックは、デフォルトで --for-agents になります（MCP ツールで forAgents: false を指定することでオプトアウト可能）。スキルセットアダプターは、生成する命令内に --for-agents をハードコードします。