物忘れの激しい ClaudeCode に "GitHub Issue" という最強の記憶力を与える方法

📌 はじめに

ClaudeCode
は非常に優秀ですが、会話文脈（メモリ）の保持が苦手です。そこで本記事では、GitHub
Issue を "永続メモリ" として扱わせる方法を紹介します。

🎯 結論：GitHub Issue を AI の記憶にする

Claude の短期記憶を GitHub Issue の永続性で補うことで、AI
が長期開発に耐える「外付けの脳」を持つようになります。

構造:

あなた → ClaudeCode → Issue (保存)
Issue → ClaudeCode (復元)

🧠 実現方法（4ステップ）

1. Issue テンプレートを LLM 最適化

## Task
### 概要

### 要件
- [ ] ...

### 状況

### ブロッカー

### 関連ファイル

### ClaudeContext

2. ClaudeCode 起動時に "記憶ロードプロンプト" を貼る

## 🔗 PROJECT MEMORY MODE

あなたの記憶は GitHub Issue に保存されています。
以下の Issue を読み込み、現在のプロジェクト文脈を復元してください：

https://github.com/<USER>/<REPO>/issues?q=is%3Aopen

復元したら「Loaded Memory」として要約を返してください。

3. Claude に「忘れるなルール」を教える

## 📌 RULE
新しい仕様・TODO・変更点が出たら必ず Issue に保存してください。

- 既存 Issue → コメント追加
- 無ければ → 新規 Issue 作成

4. 自動化（GitHub Actions）

例：PR 更新 → Issue 自動コメント

name: Update Issue Memory
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]
jobs:
  sync:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: |
          gh issue comment ISSUE_NUMBER             --body "PR #${{ github.event.number }} により更新されました"

🧠 なぜ効果的なのか？（2024--2025 の技術トレンド）

GitHub Copilot Workspace
SWE-agent (OpenAI)
Claude Code のレポ全体理解
"External Memory" の研究トレンド

→ LLM × GitHub Issue = 最適な永続記憶の組み合わせ

🚀 まとめ

ClaudeCode は記憶が弱いが Issue は永遠に残る\
Issue を「Second Brain」にすれば長期開発が強力に\
テンプレ → ロード → 書き込み → 自動化で完成

📦 付録：テンプレ全部まとめ

起動プロンプト

あなたの記憶は GitHub Issue に保存されています。
以下を読み込み、文脈を復元してください：
https://github.com/<REPO>/issues?q=is%3Aopen

Claude のルール

会話に出た TODO・仕様・変更点は必ず Issue に書き込むこと。

🔮 この先には "さらに上位のレイヤー" がある

ここまで紹介したのは、「Issue を記憶として扱う」＝ 3層モデルの話です。

しかし、実は AI エージェントの世界にはまだ続きがあります。

L4：Planner レイヤー（AI が自分で Issue を分割する）
L5：Validator レイヤー（AI が PR をレビューする）
L6：Knowledge Builder（Issue を自動で Wiki / README に統合）
L7：Self-Healing Agent（壊れたフローを自動修復する）
L∞：Auto-Architect（設計思想まで AI が更新）

今は "人間が作業を助けるAI" が主流ですが、これからは AI 同士が GitHub
を使って開発を進めるレイヤード世界に入っていきます。

今回の方法は、その入口です。

Issue を記憶にする技術は、
多層エージェント時代の基盤（Layer 0） として機能します。

次回は、この "レイヤー構造の先" を解説します。

ClaudeCode × ChatGPT × GitHub で動く
4層 → 6層 → 10層のマルチレイヤーAIエージェントモデル
の設計図も公開予定なのでお楽しみに。