Riverbed Memory を使用する

Riverbed Memory は過去のレビュー判断を構造化レコードとして保存し、後続のレビュー実行で参照可能にする仕組みです。

前提条件

Node.js 22 以上
npm ci 済み

エンドツーエンドの使い方

1. eval 実行時にメモリを保存する

npm run eval:all に --persist-memory フラグを付けると、eval 結果が .river/memory/index.json に自動保存されます。

npm run eval:all -- --persist-memory --append-ledger --description "baseline"

実行後、.river/memory/index.json にエントリが追加されます。

2. メモリを手動で追加する

src/lib/riverbed-memory.mjs の API を直接使用してレコードを追加できます。

import { appendEntry } from './src/lib/riverbed-memory.mjs';

appendEntry('.river/memory/index.json', {
  id: 'wontfix-silent-catch-utils',
  type: 'wontfix',
  title: 'utils.mjs の silent catch は意図的',
  content: 'エラーログは上位で処理済みのため、catch 内での再 throw は不要。',
  metadata: {
    createdAt: new Date().toISOString(),
    author: 'reviewer',
    phase: 'midstream',
    tags: ['observability', 'silent-catch'],
    confidence: 0.9,
  },
  context: {
    sourcePR: 'https://github.com/example/repo/pull/42',
  },
});

3. メモリを検索する

import { loadMemory, queryMemory } from './src/lib/riverbed-memory.mjs';

const index = loadMemory('.river/memory/index.json');

// type でフィルタ
const wontfixEntries = queryMemory(index, { type: 'wontfix' });

// phase + tags でフィルタ
const midstreamSecurity = queryMemory(index, {
  phase: 'midstream',
  tags: ['security'],
});

4. CI で永続化する（GitHub Artifact）

.github/workflows/riverbed-persist.yml が GitHub Artifact 経由でメモリを永続化します。

# 他のワークフローから呼び出す
jobs:
  persist:
    uses: ./.github/workflows/riverbed-persist.yml

前回のアーティファクトを自動ダウンロードし、更新後にアップロードします（90 日 retention）。メモリが見つからない場合も正常動作します（stateless fallback）。

レコード型

type	用途
`adr`	ADR への紐付け
`review`	レビュー結果の記録
`wontfix`	意図的に対応しない判断
`pattern`	繰り返し出現するパターン
`decision`	設計判断の記録
`eval_result`	評価実行結果（`--persist-memory` で自動生成）

スキーマ

レコードは schemas/riverbed-entry.schema.json に準拠します。必須フィールド:

id — 一意識別子
type — 上記のレコード型
content — 本文
metadata.createdAt — ISO タイムスタンプ
metadata.author — 作成者

前提条件​

エンドツーエンドの使い方​

1. eval 実行時にメモリを保存する​

2. メモリを手動で追加する​

3. メモリを検索する​

4. CI で永続化する（GitHub Artifact）​

レコード型​

スキーマ​

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