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Getting Started
GaOTTT をゼロからインストールして、最初の remember と recall を打つまで、約 5 分。
- Python 3.11+(推奨 3.12)
-
uv(推奨) - 約 4GB のディスク(ruri-v3-310m モデル ~1.2GB + 余裕)
- CUDA GPU は任意(CPU でも動く)
git clone https://github.com/May-Kirihara/GaOTTT.git
cd GaOTTT
uv venv .venv --python 3.12
uv pip install -e ".[dev]"CPU だけで動かすなら:
uv pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
uv pip install -e ".[dev]"GaOTTT は OS ごとの固定ディレクトリに DB と FAISS index を保存します。どこから起動しても同じデータ:
| OS | データディレクトリ |
|---|---|
| Linux/macOS | ~/.local/share/gaottt/ |
| Windows | %LOCALAPPDATA%\ger-rag\ |
カスタマイズ:
export GAOTTT_DATA_DIR=/path/to/data.mcp.json.example を .mcp.json にコピーしてパスを書き換える、または直接起動:
.venv/bin/python -m gaottt.server.mcp_serverClaude Code に登録すると、SKILL.md が自動的にロードされ、mcp__gaottt__remember などのツールが使えます。
詳細は Operations — Server Setup。
MCP クライアント(Claude Code 等)から:
remember(
content="今日 GaOTTT のインストールが完了した",
source="agent",
tags=["milestone"],
emotion=0.5,
certainty=1.0,
)
返り値: Remembered. ID: <uuid>
recall(query="GaOTTT のインストール", top_k=3)
返り値に先ほど保存した記憶が、final_score・raw_score・source・displacement の値とともに浮上します。
ノートやドキュメントが既にある場合:
.venv/bin/python scripts/load_files.py ~/path/to/notes/ --recursive --source notesまたは MCP 経由で:
ingest(path="~/path/to/notes/", pattern="*.md", recursive=true)
Claude Code のチャット履歴 (~/.claude/projects/<proj>/<sessionId>.jsonl) も取り込めます:
.venv/bin/python scripts/load_chat.py ~/.claude/projects/<proj>/ -rreflect(aspect="summary")
→ 全メモリ数、active ノード数、共起エッジ数、ソース内訳
reflect(aspect="hot_topics", limit=10)
→ 質量が大きい記憶(よく recall されるもの)
エージェントが明示的に recall しなくても、プロンプトを毎ターン自動検索して関連記憶を文脈に注入できます(Ambient Recall)。フックを 1 つ登録するだけ — read-only な passive recall なので重力場を乱さず、関連性の低いプロンプトには何も注入しません。
Claude Code — ~/.claude/settings.json(無ければ新規作成、/Path/to/GaOTTT は実際の GaOTTT clone path に置き換え):
{ "hooks": { "UserPromptSubmit": [ { "hooks": [ {
"type": "command",
"command": "\"/Path/to/GaOTTT/.venv/bin/python\" \"/Path/to/GaOTTT/scripts/hooks/ambient_recall.py\""
} ] } ] } }
$CLAUDE_PROJECT_DIRは使わない — 現在の project の dir に展開されるので別レポで Claude Code を起動すると hook script が見つからない。詳細: Operations — Server Setup §Hook の登録
opencode — プラグインをプラグインディレクトリにコピー(起動時に自動ロード)+ 必ず GAOTTT_REPO を export:
mkdir -p ~/.config/opencode/plugin
cp scripts/hooks/opencode-ambient-recall.ts ~/.config/opencode/plugin/gaottt-ambient-recall.ts
echo 'export GAOTTT_REPO=/Path/to/GaOTTT' >> ~/.bashrc # 必須、自分の clone path
source ~/.bashrcGAOTTT_REPO を設定しないと plugin が wrong path で Python interpreter を探して silent fail する(error 出ず、ただ block が injection されない)。詳細・relevance gate・観察者効果は Guides — Ambient Recall。
- 長期記憶として育てる → Guides — Use as Memory
- タスク管理に使う → Guides — Use as Task Manager
- 人格保存基盤として → Guides — Use as Persona Base
- 記憶を自動で効かせる(フック) → Guides — Ambient Recall
- 使えるツール一覧 → MCP Tool Index
(formerly GER-RAG)
- 1. Welcome
- 2. Install GaOTTT
- 3. Connect Your Client
- 4. First Conversation
- 5. Everyday Use
- 6. When Stuck
- As Long-Term Memory
- As Task Manager
- As Persona Base
- As Narrative Engine
- Multi-Agent Setup
- Per-Project DBs
- Multiverse (1人1宇宙)
- Ambient Recall
- Visualization
- Server Setup
- Multiverse 運用プレイブック(統合)
- Multiverse クイック健康チェック(パニック時)
- Multiverse Setup (MV3)
- Multiverse Import Universe
- Control Plane (MV4)
- Backup & DR (MV5)
- Resource Requirements (VRAM/RAM/Disk)
- Tuning
- Ingestion (files & chat history)
- Migration (upgrade)
- Compact & Backup
- Isolated Benchmark
- Performance Testing (7-tier)
- Troubleshooting
- Roadmap
- Backend Phase A/B/C
- Phase D — Persona & Tasks
- Phase G — Memory Genesis
- Phase H — Wave Seed Redesign
- Phase I — Free Star Movement
- Phase J — Persona-Anchored Retrieval
- Phase K — Stellar Supernova Cohort
- Phase L — Hybrid Retrieval
- Phase M — Mass Conservation
- Phase N candidate β — Mass Evaporation
- Phase O — TTT Observability
- Phase P — Pressure Terms (Λ + Langevin)
- Phase Q — Orbital Mechanics (Rosette Orbits)
- Phase Q2 — Gravitational Scale Matching
- Phase T — Semantic Requalification
- Phase U — Review Hardening
- Observation Apparatus Refinement
- Observation Apparatus Round 2 (dogfooding 2026-06-12 起点)
- Hardening — Concurrency & Persistence
- Ambient Recall Enrichment
- Ambient Recall Refinement (Phase A 由来)
- Ambient Recall Lateral Association (〇〇といえば〜)
- Accretion Recall (降着想起・〇〇ってなんだっけ)
- Synaptic Pruning (連想の忘却・edge decay)
- Save Candidates Hook (ambient-recall の write-side 対称)
- Lens Hygiene (ambient block の漏れ防止)
- Instruction Surface Hygiene (指示表層と hook harness)
- Query as Mass Distribution
- Multiverse Scale-Out (大規模化・1人1宇宙)
- SKILL.md Improvement
- Embedder Comparison (RURI vs RikkaBotan)