俺もMCPメモリーツールを作ったんだけど、過去のチャットをRAGで振り返る機能と、グラフベースの読み書きスペースがあるんだ。でも、あんまり使わないんだよね。過去のコンテキストに引きずられちゃって、新しいアイデアが出にくくなる気がするから。コンテキストを多く入れるほど、創造性が減っちゃうんだよね。それで、逆メモリーツールも作ったんだ。プロンプトでLLMを呼び出すもので、正確に開示された情報以外はコンテキストがないんだ。プロンプトに開示する情報の量をコントロールすると、モデルの創造的な側面が再活性化されることが分かったよ。例えば、プロジェクトの説明から半分の詳細を削除して、LLMに補完させるんだ。これを何回か繰り返して、出力を分析して新しい洞察を得るんだ。創造性にはちょうどいいバランスがあって、情報を開示しすぎるとモデルが創造的な回答を諦めちゃうし、逆に少なすぎると的外れになっちゃう。メモリの露出はセクシーなドレスみたいなもので、短すぎず長すぎずがいいよね。Claudeのチャット履歴検索の実装は結構好きだな。指示があればこのツールを使うけど、普段は使わないんだ。これがいいアプローチだと思う。ChatGPTのメモリはバカみたいで、過去のチャットから無制限に思い出しちゃうんだよね。