概要
https://dev.classmethod.jp/articles/20250805-tried-moving-the-project-data-from-claude-md-and-its-references-to-serena-memory/
詳細内容
## プロジェクトデータをCLAUDE.md及びその参照からSerenaメモリへ移動させてみた
https://dev.classmethod.jp/articles/20250805-tried-moving-the-project-data-from-claude-md-and-its-references-to-serena-memory/
Claudeセッション開始時の高トークン消費問題に対し、`CLAUDE.md`からのプロジェクトデータ参照をSerenaメモリへ移行する具体的な手順と、その効果、注意点を詳述します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Claude Token Management, Serena Memory, LLM Context Window, AI Agent Workflow, Prompt Engineering]]
Claudeを大規模プロジェクトで活用する際、セッション開始時に`CLAUDE.md`経由で参照されるファイルが70,000トークンもの消費を引き起こし、コンテキストウィンドウを圧迫するという課題が浮上しました。本記事は、この非効率性を解消するため、Claudeが提供する「Serenaメモリ」へのプロジェクトデータ移行手法を具体的に解説します。
その核心は、Claudeの入力欄で`mcp__serena__write_memory`コマンドを用いる点にあります。`memory_name`と`content`を指定し、テキストエディタで整形した内容をコピペすることで、プロジェクトの設計ドキュメントなどを効率的にSerenaメモリに格納できます。これにより、毎回セッション開始時に大量のトークンを消費することなく、必要に応じてAIに参照させるワークフローを確立できます。既存メモリの確認には`mcp__serena__read_memory`や`mcp__serena__list_memories`が利用でき、メモリの仕様も`serena-memory-usage-guide`で確認可能です。
この技術は、webアプリケーションエンジニアにとって、大規模なコードベースや複雑な設計を持つプロジェクトでAIアシスタントをより経済的かつ高性能に運用するための鍵となります。トークン消費の最適化は、開発コスト削減とAI応答速度の向上に直結します。ただし、Serenaメモリへのデータ追記は一度Claudeを経由するため、初回書き込み時に相応のトークン消費が発生する点や、日本語コンテンツも英語と同様にトークンを消費するため簡潔な記述が推奨される点には注意が必要です。この実践的なノークハウは、日々AIを活用するエンジニアが直面するトークン管理の課題に対し、具体的な解決策を提供します。