パーソナルAI向けのロスレス長期メモリ — 決して要約せず、すべての行を保存し、すべてに時刻を付与します。AI向けの長期メモリシステムの多くは、次のどちらかを行います。会話をはっきりした短いノートに要約するか、埋め込み表現にして「類似」した断片を検索します。どちらも、毎日同じAIと話す人にとって最も大切なものを失います。実際に何と言われたのか、そしていつだったのかです。このプロジェクトは、その逆の立場を取ります。すべての行を保存します。生の会話ログをそのまま保存します。決して要約しません。要約は地図です。ログこそが領域です。すべてに時刻を付与します。すべての記録 — utterance、action、document chunk — に時刻が付き、すべてのインデックスはその時刻軸の上に構築されます。これは Temporal Backbone と呼んでいます。まず時刻で検索し、次に言葉で検索します。「昨日の夕方、予算について」は有効な検索文です。時刻の表現が検索範囲を絞り、言葉がその範囲内で順位付けします。結果は、要約せず、時刻付きで時系列順に表示されます。すべてのターンで「現在地」を注入します。LLLという小さなインデックスが、会話が現在どのトピックにあるかをモデルに知らせ、コンテキストウィンドウの圧縮やセッション境界を越えても、アイデンティティとコンテキストが保たれるようにします。この設計の系譜は2025年12月に遡ります。このシステムの最初期の祖先（以前のAI向けのメモリ継承ツール）がその月に稼働し、前身システムは2026年1月から日々の利用で同じ考えを実践してきました。この実装は2026年7月以来、一人の利用者向けの、あるAIアシスタントのメモリとして毎日稼働しており、生のログは2026年6月までさかのぼります。小さく、地味で、機能します。途中で起こった失敗も文書化されています。docs/lessons.mdを参照してください。