$ man context-wiki/context-repository

コンテキストリポジトリは、AI システムが知るべきすべてを格納した GitHub リポジトリ内の Markdown ファイル群だ。プロダクト、ペルソナ、メッセージングフレームワーク、ボイスガイド、ワークフロー文書、パートナーの詳細情報。これらのファイルを一度更新すれば、リポジトリに触れるすべての AI エージェントが自動的に最新版を取得する。チャットウィンドウにコンテキストをコピペする必要はない。毎セッションでビジネスを説明し直す必要もない。リポジトリがコンテキストそのものだ。私の GTM OS リポジトリ全体がコンテキストリポジトリだ。すべてのスキルファイル、すべてのボイスガイド、すべてのパートナーリサーチフォルダ。仕事とは別に維持するものではない。それ自体が仕事だ。

パターン

ステージ 1：自分がやり、AI がドラフト作成を手伝う。コンテンツを書き、AI が編集を提案する。ほとんどの人はここにとどまっている。 ステージ 2：AI がモニタリングしてズレを検出する。AI がリポジトリの不整合を監視する。メッセージングが変わったのにメールテンプレートが更新されていない？ AI がフラグを立てる。 ステージ 3：AI が変更を行い、自分が PR でレビューする。AI が更新を提案し、自分がレビューしてマージする。これがスイートスポットだ。90% の効率と 100% のコントロール。キーを渡しているのではない。仕事をレビューしているのだ。 ステージ 4：AI がすべてを行い、人間のレビューなし。完全自動操縦。顧客向けのコンテンツにはリスクが高い。ダッシュボードやデータ同期のような内部自動化には便利。 私のワークフローのほとんどはステージ 3 で運用している。Claude がコード、コンテンツ、キャンペーンコピーを書く。私がレビューし、調整し、承認する。コンテキストリポジトリがステージ 3 を可能にしている。Claude がレビューに値するアウトプットを出すのに十分なコンテキストを持っているからだ。

パターン

最低限必要なもの：CLAUDE.md（環境デフォルトとコードスタイル）、ボイスガイド（自分の話し方）、プロダクトドキュメント（何を売っているか）、ICP 定義（誰に売っているか）、ペルソナ階層（誰と話すか）、ワークフロー文書（どう運用するか）。さらに：リサーチ付きのパートナーフォルダ、繰り返すワークフローごとのスキルファイル、ファイル固有パターンのルールファイル、コンテンツの下書きと公開済みアーカイブ、キャンペーンコピーテンプレート。入れるものが多いほど、説明が少なくなる。説明が少ないほど、速く動ける。私のリポジトリには 40 以上のスキル、完全なボイスシステム、すべてのパートナーのリサーチフォルダがある。Claude にブリーフィングは不要だ。ファイルを読むだけでいい。

プロのコツ

Markdown はシンプルなフォーマットを持つプレーンテキストだ。人間が読め、AI がパースでき、Git でバージョン管理でき、HTML としてレンダリングできる。心配すべきプロプライエタリなフォーマットはない。プラットフォームへのロックインもない。変換ステップもない。任意のテキストエディタで書き、Git にコミットすれば、すべての AI ツールがネイティブに読める。Notion や Google Docs をコンテキストレイヤーとして使おうとしたチームを見たことがある。問題はアクセスだ。AI エージェントはワークフローの途中で Notion ページを簡単に読めない。しかしリポジトリ内の Markdown ファイルなら即座に読める。シンプルに保つ。リポジトリに置く。