^ AI組織知識とルール標準化

Caretiは、AIがチームのコーディングルールと標準を正確に理解し従うように設計されています。このシステムにより、AIは単純なコード生成ツールではなく、プロジェクトのコンテキストを理解する真のチームメンバーとして機能します。

なぜ知識同期が重要ですか？

状況	一般的なAIツール	Careti
チームルール遵守	ルールを知らない	✅ ルールファイルを自動認識
プロジェクトコンテキスト	毎回説明が必要	✅ 継続的に記憶
コードの一貫性	ツールごとに異なるスタイル	✅ チーム標準を維持
役割別最適化	なし	✅ AI用/人間用ドキュメント分離

コアコンセプト1: デュアルディレクトリアーキテクチャ

Caretiは、AIと人間が読むドキュメントの目的が異なることを認識しています。これに対応するため、2つのディレクトリを使用します：

your-project/
├── .agents/                    # AI用 (英語、トークン最適化)
│   ├── context/               # システムルール
│   │   ├── agents-rules.json  # メインルールファイル (SoT)
│   │   └── ai-work-index.yaml # 作業インデックス
│   ├── workflows/             # タスクワークフロー
│   │   └── atoms/             # 再利用可能なビルディングブロック
│   ├── skills/                # AIスキル
│   └── hooks/                 # イベントフック
│
├── .users/                     # 人間用 (ネイティブ言語、詳細)
│   ├── context/               # プロジェクトコンテキスト (Markdown)
│   ├── workflows/             # ワークフローガイド
│   └── skills/                # スキルガイド
│
└── AGENTS.md                   # AIエントリーポイント

なぜ分離するのですか？

区分	.agents/ (AI用)	.users/ (人間用)
言語	英語 (トークン効率)	ネイティブ言語
形式	JSON/YAML (構造化)	Markdown (可読性)
目的	決定論的な動作を保証	詳細な説明を提供
対象	AIエージェント	開発者/チームメンバー

トークン最適化: .agents/のファイルは英語で書かれており、同じ意味をより少ないトークンで伝えます。これによりコンテキストウィンドウを効率的に使用し、コストを削減します。

コアコンセプト2: Atomic Knowledge System

Caretiは**Atomic Knowledge（知識の原子化）**方式を使用します。巨大な単一ドキュメントの代わりに、知識を最小単位（Atom）に分割し、必要に応じて組み合わせます。

動作方式

1. タスク分析: AIがai-work-index.yamlを読んでタスクタイプを識別
2. ワークフローロード: 該当タスクのワークフローファイルのみ読み込み
3. 知識原子の組み合わせ: ワークフローが参照するatomsのみ追加ロード
4. タスク実行: 組み合わせた知識でタスク実行

例

.agents/workflows/
├── code-review.md             # コードレビューワークフロー
├── feature-implementation.md  # 機能実装ワークフロー
└── atoms/                     # 再利用可能なビルディングブロック
    ├── tdd-cycle.md           # TDDサイクル
    ├── naming-conventions.md  # 命名規則
    └── document-changes.md    # 変更のドキュメント化

メリット: AIがすべてのルールを常にロードする代わりに、現在のタスクに必要なルールのみを選択的にロードしてトークンを節約します。

コアコンセプト3: ルールの位置と優先順位

Caretiは**.agents/context/**フォルダをルールの単一ソースとして使用します。これにより、AIはプロジェクト全体で一貫した標準に従います。

ルールの位置

タイプ	位置	用途
ワークスペースルール	.agents/context/	プロジェクト固有のルール
ディレクトリスコープ	AGENTS.md	特定フォルダにのみ適用
グローバルルール	Documents/Careti/Rules	すべてのプロジェクトに適用
ワークフロー	.agents/workflows/	オンデマンドローディング

なぜ標準化が重要ですか？

問題	解決策
ルールが複数の場所に散在	一箇所で管理
ルールの競合が発生	明確な優先順位
AIがルールを見落とす	自動ローディングを保証

コアコンセプト4: 組織間知識同期

サブモジュールを活用すると、組織全体のルールと知識を複数のプロジェクトで共有できます。

組織リポジトリパターン

org-context/                      # 組織共有リポジトリ (Git)
├── .agents/                      # AIコンテキスト
│   ├── context/                  # 組織ルール/ポリシー
│   │   ├── conventions.md        # 開発規約
│   │   ├── tech-stack.md         # 技術スタック
│   │   └── security-policy.md    # セキュリティポリシー
│   └── workflows/                # ワークフロー定義
│       ├── code-review.md
│       └── release-process.md
│
├── .users/                       # ユーザードキュメント (ミラーリング)
│   ├── context/
│   │   ├── 開発標準.md           # 詳細ガイド
│   │   └── 技術スタック.md
│   └── workflows/
│       └── コードレビューガイド.md
│
└── AGENTS.md                     # 組織AIエントリーポイント

サブモジュールとして接続

# 組織コンテキストをサブモジュールとして追加
git submodule add git@github.com:your-org/org-context.git

your-project/
├── .agents/                # プロジェクトルール
├── .users/                 # プロジェクトユーザードキュメント
├── org-context/            # ← サブモジュール (組織ルール)
│   ├── .agents/
│   └── .users/
└── AGENTS.md

4階層ルールマージ

Layer 1: Global (ユーザー全体)
    ~/.agents/                    # 個人AIルール

Layer 2: Organization (組織)
    org-context/.agents/          # 組織AIコンテキスト

Layer 3: Project (プロジェクト)
    {project}/.agents/            # プロジェクトAIルール

Layer 4: Local (ディレクトリ別)
    {project}/packages/{pkg}/
    └── AGENTS.md                 # ディレクトリ別オーバーライド

マージ優先順位: Local > Project > Organization > Global

使用シナリオ

# 一つのプロジェクトですべての作業が可能:

# コーディング作業
"この関数をリファクタリングして"
→ .agents/context/ ルールを参照して作業

# 会社ポリシーの質問
"リモートワーク規定を教えて"
→ org-context/.users/policies/リモートワーク規定.md を読んで回答

# ワークフローガイド
"コードレビューはどうやるの？"
→ org-context/.users/workflows/コードレビューガイド.md を参照

クイックスタート: /init コマンド

プロジェクトに標準構造がない場合、/initコマンドで自動生成できます。

# Caretチャットで
/init

このコマンドは:

• .agents/ と .users/ フォルダ構造を作成
• デフォルトルールテンプレートを提供
• 既存ファイルは上書きしない (安全)

既存プロジェクトの移行

他の場所にルールファイルがある場合は、.agents/context/に移動してください。

your-project/
├── .agents/
│   ├── context/          # ルールファイル
│   │   └── coding.md     # 例: コーディング標準
│   └── workflows/        # ワークフロー (オプション)
└── AGENTS.md             # ルート指示 (オプション)

主要なメリット

1. 真のパートナーシップ

AIと開発者が同じドキュメントに基づいてコミュニケーションし、誤解をなくします。

2. トークン効率

• 英語で書かれた.agents/ファイルでトークン節約
• On-Demand Loadingで必要なルールのみロード

3. 組織全体の一貫性

サブモジュールを通じて、すべてのプロジェクトが同じ組織ルールを共有します。

4. 透明性

開発者は.agents/フォルダを通じてAIがどのような手順で作業するか明確に把握できます。

5. チームの一貫性

• すべてのチームメンバーが同じルールを使用
• AI信頼性 - ルールを見落とすことがない
• バージョン管理 - ルール変更履歴を追跡
• 柔軟なスコープ - プロジェクト/フォルダ/グローバルを選択

Clineとの完全比較

項目	Cline	Careti
知識共有	単一ファイル (プレーンテキスト)	Atomic Knowledge System
効率性	すべてのルールを常にロード	On-Demand Loading
役割分離	なし	AI/人間分離
ブートストラップ	手動設定	/init 自動スキャフォールド
組織共有	なし	サブモジュールパターンサポート
ルール優先順位	不明確	明確な4階層マージ

はじめに

方法1: 自動初期化 (推奨)

# Caretチャットで
/init

方法2: 手動設定

1. プロジェクトルートに.agents/context/フォルダを作成
2. Markdownファイルでルールを記述
3. Caretiとの会話を開始

詳細なルール作成方法は、Caretiルール機能ドキュメントを参照してください。

関連ドキュメント

• Caretiルール機能 - ルール作成ガイド
• ドキュメント読み取りツール - AIがドキュメントを直接読み取る機能
• イメージツール - AI画像生成/分析機能