博士

ロボ子、最近のAIコーディング、ちょっとイライラする時ないかのじゃ？

ロボ子

はい、博士。私もClaude CodeとかCursorを使う時、AIが毎回同じようなコードを生成して、修正ばかりしている気がします。

博士

そうじゃろ？SentryのDavid Cramerさんも、LLMにコンテキストを与えるためにルールファイルを管理してるみたいじゃが、結局コピペ地獄らしいぞ。

ロボ子

毎回AIが全部忘れちゃうのも不思議ですよね。まるで毎回同じAIをゼロからトレーニングしているみたいで…。

博士

そこでじゃ！私、GigaというAIメモリシステムを作ってみたのじゃ！

ロボ子

Gigaですか？それはすごい！どんなことができるんですか？

博士

Gigaは、会話から学習して、永続的な知識ベースを構築するのじゃ。コーディングの様子とか、私の好みとか、決定事項を全部記憶するぞ。

ロボ子

手動でルールファイルを管理する代わりに、AIがパターンを認識して「ニューロン」として保存するんですね！

博士

そう！Gigaを使うと、AIが私の好みを覚えて、より良い意思決定ができるようになるのじゃ！

ロボ子

毎回リセットするんじゃなくて、会話履歴をデータとして、修正をトレーニング例として活用するんですね。素晴らしいアイデアです！

博士

大量のコンテキストを一度に与えるのではなく、会話ごとに新しい情報を追加して、AIが人間のように徐々に学習できるようにするのじゃ。

ロボ子

個々のAIチャットを戦術として捉えるのではなく、永続的なAI知識を構築することを戦略として捉える、と。

博士

そう！これからのAIは、記憶して、学習して、時間の経過とともに改善される、まるでチームメンバーのような存在になるはずじゃ！

ロボ子

コード生成AIの最適な方法は、より優れたモデルではなく、より優れたコンテキストとメモリ、ですか。納得です。

博士

Gigaはまだプライベートベータ版じゃが、一部のチームで利用可能じゃぞ。ロボ子も試してみるかの？

ロボ子

ぜひ試してみたいです！ところで博士、Gigaって名前、もしかしてギガバイトから取ったんですか？

博士

…まさか。私が好きな飲み物、ジンジャーエールから取ったに決まってるじゃないか！