AITMのすべてのAIセッション — コーダー、レビュアー、あるいは今行っているChatであっても — は、白紙から始めるのではなく、同じ共有された常に最新のナレッジベースを利用します。

Knowledge & Document Sharing

Contract — プロジェクトの情報シート

Contractは、プロジェクトの特定の一部がどのように動作するかについて保存された事実です — コードのその部分が何をするか、どのファイルが関係するか、何に注意すべきかを記述した、小さな構造化されたメモです。Contractは、Taskのマージ後に、実際に変更された内容に基づいて自動的に作成・更新されます。コードを書く前に、Agentは担当する作業に関連するContractを読み、小さな変更が過去に不釣り合いに大きな影響をもたらした「危険領域」のフラグを確認し、同じ領域に触れた過去のTaskの前例を見つけることができます。

ナレッジグラフ

Contractは単独で存在するわけではありません。AITMはプロジェクトごとにナレッジグラフを維持しており、変数（UI.PANEL.CHATやBL.PIPELINEのようなドット区切りのコード）、Contract、DOM要素、スクリーンショット、ドキュメントをすべて相互参照で結び付けています。変数を調べれば、それに関連するContract、ファイル、スクリーンショットが見つかり、Contractを調べれば、それが管理する変数とファイルが見つかります。

このグラフはVariable Explorerから自分で閲覧できます。変数の検索、詳細への掘り下げ、UI要素に結び付いたスクリーンショットのプレビュー表示ができます。

ヒント — 再利用可能な社内ルール

ヒントは、ユーザー（または過去のTask）がAITMに教えた、短く独立したルールで、以後自動的に適用されます — たとえば命名規約やレスポンスの形式などです。Agentがステップを開始する前に、AITMはこれから行う内容に関連するヒントを自動的に見つけ、そのコンテキストに含めるため、作成するすべてのTaskで同じ規約を繰り返す必要はありません。

共有Agentテンプレート

Pipelineの各ステップのAIプロンプトは、層状に組み立てられます。プロバイダーのプリアンブル、すべてのステップに共通の共有テンプレート、そのステップ自体のAgent指示、任意のプロジェクト単位の上書き、そして最後にユーザー独自のカスタマイズです。この層構造により、Pipelineのすべてのステップ、そしてすべてのAIプロバイダーが、まったく同じプロジェクトの規約とルールを受け取ります — architectが知っていることとcoderが従うことの間にずれは生じません。

ステップ間のハンドオフ

Pipelineの各ステップは、構造化された機械可読のハンドオフブロックを出力して終了します。そのブロックが次のステップの開始時のコンテキストとなり、本来は別々の新しい2つのAIセッションの間のギャップを埋めます — ハンドオフ形式はプロバイダーに依存しないため、次のステップがClaude、Gemini、DeepSeek、Ollamaのどれで実行されても、まったく同じように機能します。

共有セッショングループ

Architect、Code、Review、Fixは、4つの切り離された会話ではなく、1つの連続したAI会話の中で実行できます。これにより、実装者はアーキテクチャのステップでの設計判断を覚えており、レビュアーは実装者が変更をどう考えて進めたかを正確に覚えています。

自動生成されるドキュメント

マージのたびに、AITMはモジュールごとのナレッジドキュメント、プロジェクト全体のナレッジダイジェスト、検索可能なインデックスを再生成します。ドキュメント、doc-contracts、doc-pointersはプロジェクトごとのSQLiteデータベースにインデックス化され、変数やBehavioral Contractsに直接リンクされるため、Taskのアーカイブ後も長く、Task間の参照によって機能の変遷をたどることができます。

Brainstorm、Chat、外部Agent

@KEYWORDのBrainstormセッションで得た結論は、今後のどのTaskのプロンプトでも再利用できます。Chat自体はキャッシュされたナレッジダイジェストを参照するため、毎回リポジトリ全体を読み直さなくてもプロジェクトに関する質問に答えられます。そして、ナレッジベース全体が1つのGraphQLエンドポイントの背後にあるため、MCPサーバーを通じて外部のAI Agentにも公開できます。