2026年にChatGPTの記憶をWindsurfに移行する方法

ChatGPTにはWindsurfへのネイティブプッシュはありません。ChatGPTのカスタムインストラクションとコーディング関連のカスタムGPTインストラクションを.windsurfrules（各リポジトリのルートに）とWindsurfのグローバルルール（クロスリポジトリガイダンス用）にコピーし、再利用可能なプロンプトをCascadeの記憶に変換します。リポジトリごとに15〜25分を計画してください。MemoryLakeのような共有MCPベースの記憶層は、両方のツールが同じソースを読み取ることを可能にします。

2026年の3つの要因:

• Cascadeエージェントループ。 マルチファイルの編集は、1つのCascade実行内で一貫性を保ちます。
• リポジトリ認識の基盤。 Windsurfはデフォルトでコードベースを読み取りますが、ChatGPTはファイルが添付される必要があります。
• MCPとツール統合。 Windsurfは、ブラウザのChatGPTが提供しない方法でMCPサーバーとシェルアクセスを公開します。

異なるスコープ。

ChatGPTの記憶は、カスタムインストラクション（グローバル）、記憶（チャット間で引き出される保存された事実）、およびカスタムGPT（独自のインストラクションと知識を持つプロジェクトのようなコンテナ）を含みます。

Windsurfの記憶は、`.windsurfrules`（プロジェクトレベル）、グローバルルール（ユーザーレベル）、およびCascadeの記憶（エージェント作業中にCascadeが保存する永続的な記憶）を含みます。

ChatGPTのカスタムインストラクションはWindsurfのグローバルルールになります。コーディング特有のカスタムGPTインストラクションは.windsurfrulesになります。再利用可能なプロンプトはCascadeの記憶になります。

ChatGPTには単一のエクスポートはありません。

1. カスタムインストラクションをコピー。 設定 → パーソナライズ → カスタムインストラクション。
2. 保存された記憶エントリをコピー。 同じページ → 記憶。各行をテキストファイルに貼り付けます。
3. コーディング関連のカスタムGPTを特定。 各カスタムGPTについて、インストラクションをコピーし、知識ファイルのオリジナルを提供します。
4. 再利用可能なプロンプトをリスト。 それらをprompts.mdに1エントリごとに保存します。

最終状態: chatgpt-export-coding/フォルダーにcustom-instructions.txt、memory.txt、各カスタムGPTのサブフォルダー、およびprompts.md。

Windsurfはリポジトリごとの設定とユーザーレベルの設定を期待します。

1. グローバルルールを設定。 Windsurfの設定を開き、ChatGPTのカスタムインストラクションをグローバルルールエリアに貼り付けます。
2. 各関連リポジトリのルートに`.windsurfrules`を作成。 コーディング特有のカスタムGPTインストラクションを、そのリポジトリのスタックに合わせて再構成して貼り付けます。
3. 知識をリポジトリドキュメントとして追加。 参照資料をリポジトリのdocs/に配置し、.windsurfrulesで参照します。
4. Cascadeを開き、Cascadeの記憶を追加。 セッション中に、再利用可能なプロンプトをCascadeの記憶として保存します。
5. MCPサーバーを接続。 もしカスタムGPTがアクションを使用している場合、MCPサーバーとして再構築し、WindsurfのMCP設定に追加します。
6. プローブ。 Cascadeを開き、移動したルールに依存する小さなタスクを実行します。

• ブラウザの会話フロー。 WindsurfはIDEに制約されており、長いアイデア出しは異なります。
• クロスチャットの記憶の動作。 Windsurfはセッションごとに.windsurfrulesを読み取りますが、ChatGPTの記憶のように任意の事実を自動的に引き出すことはありません。
• 画像および音声モード。 Windsurfはテキスト中心です。
• 継続的な同期。 来週追加された新しいChatGPTの記憶は、コピーをやり直さない限り.windsurfrulesには表示されません。

もしあなたがまだアイデア出しにChatGPTを使用し、コーディングにWindsurfを使用しているなら、ツールごとのドリフトはすぐに始まります。クロスリポジトリの標準は2つの場所に分かれます。

MemoryLakeはそれらのルールを一度保持し、MCPを通じて公開します。WindsurfはMCPをネイティブに読み取り、ChatGPTはカスタムGPTアクションを介して同じMemoryLakeプロジェクトを呼び出し、そのRESTエンドポイントを通じて読み取ることができます。

• 真実の1つのソース。 一度更新すれば、両方のツールが変更を確認します。
• クロスリポジトリの標準。 チームの慣習は、単一のリポジトリの上に存在します。
• 次のツールへのドロップイン。 後でCursorやClaude Codeを追加することができます。

ステップ1: プロジェクトを作成し、コンテキストを読み込む

MemoryLakeにサインインし、プロジェクト管理を開いてプロジェクトを作成をクリックします。「ChatGPT ↔ Windsurf共有コンテキスト」と名付けます。参照ドキュメント（スタイルガイド、ADRをPDF、Word、Markdown、または画像として）をMy Spaceのドキュメントドライブにドラッグし、ドキュメントタブを開いてドキュメントを追加をクリックします。ChatGPTのカスタムインストラクション、記憶エントリ、およびコーディングのカスタムGPTインストラクションを記憶タブに追加します。

ステップ2: MCPサーバーエンドポイントを生成

プロジェクト内のMCPサーバータブを開き、MCPサーバーを追加をクリックし、説明を追加します（例:「ChatGPT + Windsurfブリッジ」）をクリックし、生成をクリックします。MemoryLakeはキーID、シークレット、およびエンドポイントURLを返します。シークレットをすぐにコピーしてください — 一度だけ表示されます。

ステップ3: 両方のツールをエンドポイントにポイント

WindsurfのMCP設定で、エンドポイントURLとシークレットをBearerトークンとして持つMemoryLakeサーバーエントリを追加します。ChatGPTについては、同じRESTエンドポイントを呼び出すカスタムGPTアクションを設定し、プロジェクトの記憶を取得します。