継続性をサイロから出して、自分のファイルに置きましょう。

ステップ1 — 取り出す

画面の細部はよく変わりますが、方法は変わりません。目標は、すべてをベンダーの画面の中だけに残すのではなく、*あなたの*ディスクに生のアーカイブを置くことです。

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   公式のエクスポート

   「データのエクスポート」がある場合（たとえば OpenAI のアカウントなど）は、アーカイブを申請し、JSON/HTML をダウンロードして、手元にコピーを残します。チャットについては、いちばん網羅的な情報源です。

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   狙ったコピー

   大事なスレッドは、会話まるごとをエクスポートするかコピーして、プロジェクトや期間ごとに .md/.txt ファイルにします。無作為な何千ものチャットより、濃い数本のスレッドのほうが役に立ちます。

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   記憶と設定

   プロバイダーの「記憶」「パーソナライズ」「カスタム指示」の項目を開きます。*そのまま*、`vendor_memory_raw.md` と `custom_instructions_raw.md` にコピーしてください。まだ要約はしません。

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   Skill とプロジェクト

   Skill やプロジェクト指示ごとに、タイトル、目的、全文を入れた生のファイルを1つ作ります。どの製品のものか（Claude のプロジェクト X、カスタム GPT など）も書き留めます。

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   棚卸し

   日付、出典、種類（チャット / 記憶 / 指示 / Skill）、優先度（高/中/低）を索引にまとめます。棚卸しが、何から先に変換するかを決めます。

ステップ4 — IllAIra のセットアップを組み立てる

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   Skeleton Reminder

   IllAIra の骨組みから始めます。リセット後、[Pn] ゾーン、モジュール0、ルール。貼り込むのは生のログではなく、煮詰めたアイデンティティです。

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   記憶をつなぐ

   記憶ファイルは外に置いたままにして、必要なときに読み込みます。長いセッションでは、作業に関係するモジュールだけを入れて、コンテキストがいっぱいにならないようにします。

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   機能モジュールをオンにする

   STATE を有効にするのは、毎日使うものだけです。ほかは無効にして、必要なときに呼び出します。Skill と同じ考え方で、ノイズは減り、一貫性は増します。

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   最初の試運転セッション

   Reminder と記憶1つ、モジュール1つを入れます。口調、境界線、AIが P1/P2 を守っているかを確認します。くり返して整えましょう。きれいな3回のパスは、1回の大量投入に勝ります。

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   それから CLM

   構造が安定したら、IllAIra CLM が編集、バージョン管理、可視化（Sphere Grid）を手伝います。プレーンテキストを唯一の正本とする原則は崩れません。