エンジニアリングチームにすべてのAIツールが読み取れるコードベース記憶を提供
アーキテクチャの決定は古いPRの説明で消えてしまいます。移行ノートは3つのSlackスレッドに存在します。新入社員は毎四半期同じ落とし穴を再発見します。MemoryLakeはエンジニアリングチームに、構造化され、バージョン管理され、すべてのAIコーディングツールがアクセスできるコードベース記憶を提供し、制度的知識が蒸発するのを防ぎます。
問題: エンジニアリング知識が持続的に存在する場所がない
Confluenceは腐ります。Slackスレッドは検索地獄に消えます。コードコメントは嘘をつきます。「なぜここでXをしないのか」を知っていたシニアエンジニアは二四半期前に去りました。AIコーディングツールは、チームが避けることを学んだパターンを正確に提案してしまいます。なぜなら、他に教えるものがないからです。
MemoryLakeがエンジニアリングチームのためのコードベース記憶を解決する方法
リポジトリごとの1つの記憶
アーキテクチャの決定、落とし穴、非推奨パターン、移行履歴が単一の型付き記憶ストアに存在します。
MCP経由ですべてのAIツールが読み取る
Cursor、Windsurf、Claude Code、カスタムエージェントはすべて、リポジトリの同じ記憶を参照します。
Gitスタイルのバージョン管理
記憶はコードと共にブランチします。機能の記憶は機能ブランチに存在し、PRとマージされます。
スキル記憶が「私たちの出荷方法」をキャッチ
コードレビューのチェックリスト、デプロイ手順、オンコールプレイブック — すべてのAIツールから呼び出すことができます。
永続無料 · クレジットカード不要
エンジニアリングチームにとっての仕組み
- 接続 — MCPまたはポストコミットフックを介してMemoryLakeをリポジトリに接続します。
- 構造化 — 決定、慣習、学びがFact、Reflection、Skill記憶に分類されます。
- 再利用 — すべてのAIツールとすべての新しい開発者が、初日から同じ記憶をクエリします。
前と後: エンジニアリングチームのコードベース記憶
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| New hire onboarding | Two weeks of "ask around" | Day-one access to team memory |
| AI suggests deprecated pattern | Yes, repeatedly | No — memory blocks it |
| Architectural decision from last year | Lost in old PRs | Versioned and retrievable |
| On-call runbook | Confluence page, often stale | Skill memory, always current |
対象者
成長中の企業のエンジニアリングリーダーとプラットフォームチーム — 通常10〜200人のエンジニア — 制度的知識が人々が吸収するよりも早く断片化し始めている場所。
このユースケースを自分のアカウントで試す
架空の決済チームが 2 つのリポジトリを持ち、それぞれに専用の MemoryLake プロジェクトを用意します。各リポジトリの docs フォルダ——ADR、運用手順書、昨年のアーキテクチャレビューのスライド——は再帰的な CLI コマンド 1 つで取り込み、PR レビューとインシデントレビューは日付付きの事実になります。AI アシスタントの変更をコミットする前に、各リポジトリのメモリに問い合わせます。そのパターンを禁止したリポジトリは理由とともに変更を止め、もう一方のリポジトリはそのルールを知りもしません。新メンバーの初日の質問は 2 つのリポジトリをまとめて検索し、すべての結果に出どころのリポジトリ名が付きます。
見られるもの
- リポジトリごとに 1 プロジェクト。あるリポジトリのルールが別のリポジトリの回答に混ざらない
- docs フォルダ全体を
proj doc import --recursive1 回で取り込み、PowerPoint のスライドも対象 - PR レビューとインシデントレビューをグループ会話として取り込み、落とし穴は
fact addで固定 - リポジトリ単位のコミット前チェックと、
--projects a,bによる両リポジトリ横断の初日の質問。ローカル Web UI 付き
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/codebase-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
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よくある質問
MemoryLakeは私たちのコードを読み取りますか？
MemoryLakeは私たちのコードを読み取りますか？
あなたが取り込むことを選択したものだけです。エンドツーエンドで暗号化されており、MemoryLakeのスタッフはリポジトリの内容を読むことができません。
これはNotionやConfluenceのようなドキュメントサイトとどう違いますか？
これはNotionやConfluenceのようなドキュメントサイトとどう違いますか？
ドキュメントは書かれた後、古くなります。MemoryLakeは、決定が行われるときにAIツールによって書かれ、バージョン管理と出所があります。
自己ホスティングは可能ですか？
自己ホスティングは可能ですか？
はい — 同じ暗号化保証でVPC内のエンタープライズデプロイメントが可能です。