harvest を1回打つと、42GBの会話記録から要点だけが GitHub に集まる

容量のほとんどは会話記録で、残したい中身はごく一部

メモリーは、AI が次の会話でも覚えておく短いメモを指す。このパソコンの空きは何度も 1GB 台まで減った。会話記録は Codex が 33GB、Claude Code が 9GB ある。

中身の大半は、コマンドの出力・画像・AI の内部の考えだ。経緯や指摘が分かる人の発言と最終報告は、合わせて数十MBにとどまる。だから原本は外へ移し、要点だけを手元から引ける形にする。

原本・要点・メモリーは置き場と決まりを分ける

原本は Google Drive に置き、追加だけにする。PC名とツールとスレッドIDでフォルダを固定するので、同じ記録が二重に入らない。

要点は、原本から指示・指摘・決定・最終報告だけを AI に抜き出させたテキストだ。GitHub の非公開リポジトリに置く。人は手で直さない。間違いがあれば抜き出し方を直して作り直す。

メモリーは各ツールが管理したまま触らない。GitHub には写しを置き、いつ何が変わったかは git の履歴で追う。

harvest の処理は4つで、位置の記録が要るのは1つ

原本のコピーは rsync が増えた分だけ運ぶので、位置の記録は要らない。メモリーは数百KBなので、毎回まるごと写せば済む。

要点づくりは AI に読ませるので、同じ所を二度処理すると時間とお金がかかる。そこで processed.json に、スレッドごとの処理済みバイト数を残す。会話記録は後ろに追記される形なので、前回より後ろだけ読めばよい。

外付けSSDと共通メモリーは検討して見送った

最初は外付け SSD に集める案だった。ただ Windows のパソコンでは SSD をつなげない日があるので、どこからでも届く Drive にした。

全ツールが毎回読む共通メモリーも検討した。しかし量が増えるほど、関係ないプロジェクトの話まで毎回読み込み、トークンも積み上がる。そこでメモリーは各ツールに任せた。

この形では、Mac で覚えたことを Windows は覚えていない。その差は、GitHub の要点を検索して補う。

始める前に、Drive の準備と送信前の伏せ字を決める

各パソコンに Google Drive for desktop を入れ、ストリーミングにする。記録は月に 20〜30GB 増えるので、2TB のプランが目安だ。

アップロードが終わるまで、ファイルは一時的に手元に置かれる。今は空きが少ないので、初回は月ごとに分けて送る。GitHub に送る要点からは、APIキー・メール・顧客名を伏せ字にする。会話記録から AI の作業時間を数えるサービス Don't Work! を使っている場合は、手元の記録を消す前に、過去分が送信済みかを確かめる。