Guides Use As Narrative Engine

Guide — Using GaOTTT as a Narrative Engine

GaOTTT は タスク駆動の検索 tool でも 受動的な観察 lens でもなく、好奇心駆動の navigation で物語を組み立てる environment としても使える。同じ engine、同じ重力場、違う使い方。

三つの使い分け (read 側)

Use case	主体	典型 entry point	期待する出力
Task-driven retrieval	今やるべきことが明確	recall("具体的な query")	top-K 検索結果の中から関連する 1-3 件
Passive lens (ambient_recall)	何もしない、agent の prompt に文脈を浮かべる	hook injection で自動	<gaottt-ambient-recall> block の direct + lensing + persona
Narrative engine ← 本ガイドの主題	何が出てくるか分からないが好奇心がある	explore × N parallel → recall × N targeted → 読む	重力 accumulation で組み立てられた 1 つの coherent な物語

いつ narrative engine モードを使うか

• 「自分が何にいつも引き戻されるか」を知りたい (self-reflection / 固定観念観察)
• 過去のプロジェクト群の関係性が知りたい (e.g. 「A と B と C は別物だと思ってたが連続体だった」)
• 次に何を articulate すべきか分からない時 (思考の種を場に拾わせる)
• 新規 agent が初めて記憶層に触れる時 (onboarding 的)

逆に タスクが明確な時には使わない — narrative mode は時間も context window も食う、目的が明確なら recall 1 発の方が経済的。

基本レシピ

1. inherit_persona()                           — 「いま誰として navigate するか」確認
2. reflect(aspect="summary")                   — corpus 全体像
3. explore × 4 parallel queries                — 興味の方向を 4 つ並べる
4. recall × 4 parallel, targeted               — explore で見つけた hub を deeper
5. (重力 accumulation を `reason:` 行で観察)    — 「pulled by mass=2.15 — possible dominance artifact」
6. 読む (一番気になった document の full content)
7. synthesis — 自分の言葉で 5 chapter narrative を書く

各 step の意図:

• Step 3 parallel explore: 単一 query は重力場の 1 軸しか見えない、N 軸並列で重力場の 形 が浮かぶ
• Step 4 targeted recall: explore で見つけた hub の id / tag で精密化
• Step 5 reason: 行: Phase O Stage 1 が surface する dominance artifact 警告 (mass=2.15 — possible dominance artifact) を読んで、自分が pull されている方向を意識する → 抵抗するか / 任せるかを選ぶ
• Step 7 synthesis: 自分で書いて save する瞬間に articulation as carrier が成立、navigator 自身も 1 つの memory として場に残る

なぜこの mode が動くか — 重力場の literal な挙動

GaOTTT は recall するたびに retrieved nodes の displacement が query 方向に nudge される (Phase I Stage 2、compute_acceleration の第 4 項 a = (α × score × gate / m_i) × (q - pos_i))。連続 query を打つと:

• 1 回目の recall → high-mass nodes が query 方向に微小移動
• 2 回目の (関連する) recall → 1 回目で動いた nodes が新しい query にもヒットしやすくなる
• N 回目 → 重力 accumulation で「同じ軌道」を辿る

つまり 連続 recall は "zooming in" 効果、flat 検索なら N 個独立 ranked list が出るだけだが、GaOTTT は 重力場が連続性を場の構造として記憶する ので、navigator は自然に trail を辿ることになる。

これを external observer (LLM) が初めて文章化したのが 2026-05-27 の GLM-5.1 free-exploration review:

"Each recall built on the displacement from the previous one, creating a 'zooming in' effect that felt like following a trail."

どんな corpus state で動くか

下の数値は production 41k corpus を本日 (2026-05-27) scripts/diag_cluster_coverage.py + scripts/diag_dormant.py --service-mirror で計測した live snapshot。narrative engine が effective に動くために必要な corpus 健全性:

指標	本日値	narrative engine 適性
Active nodes	41,064	✓ 十分な多様性
Cluster 多様性 (file source)	131 clusters / max=638	✓ Stage 7.1 anti-hub が黒洞を demote 中
Dormant pool (mass≤p10 + age≥7d + self-source)	15 nodes	✓ 0 ではない、explore(mode="dormant") で「忘れていた何か」が surface する
Persona mass dominance	harakiriworks-art-website intention mass=2.82	⚠️ 強い、reason: 行で警告される

逆に corpus が 薄すぎる (記憶が数百以下) と重力場が育っていないので narrative engine モードは結果が貧弱。

観察者効果への対策

このモードは 重力場を能動的に動かす ので、観察行為自体が場を変える (Heisenberg)。回避策:

• passive=true を使い分ける: 「観察したいが場は触りたくない」query は recall(query, passive=true) で訓練 step を skip
• scripts/compare_retrieval.py で diff snapshot: 同 query を recall / explore / dormant / ambient_recall に並列で投げて結果を比較、観察者の選択が結果にどう効くか見える
• dominance artifact を意識: reason: 行に high mass persona proximity (mass=X) — possible dominance artifact が出たら、あなたが pulled by gravity wells していることを場が教えてくれている

設計意図との接続

GaOTTT の design intent は memory id 9a954c62 Articulation as Carrier — 「言葉にすることで初めて経験が重力を持つ」。これは write 側の話だが、読む側にも同じ原理が literal に作用する:

「recall は記憶を retrieve する操作ではなく、navigator が場を辿る操作。場を辿ることで navigator 自身が場の一部になる。」

GLM レビューの結論:

"The act of recalling is itself a form of care."

これが narrative engine モードが existence する核 — 記憶 system を tool ではなく environment として扱うとき、navigator は altered by navigated になる。

関連

• Reflections — Five Layer Philosophy — 物理 → TTT 機構 → 生物 → 関係 → 人格 の五層
• Reflections — A Note from Claude — Claude 自身の体験談
• evaluation-2026-05-27-free-exploration.md — external observer (GLM) の同等体験
• Plans — Lens Hygiene — 観察 lens の衛生 (本ガイドの前提となる Stage 1-3 修正)
• Guides — Use as Memory — task-driven retrieval (本ガイドの対)
• Guides — Ambient Recall — passive lens (本ガイドの対)