AIが昨日の会話を覚えている — Qwen Codeのセッション横断メモリが地味にすごい

コーディングAIの面倒なところは、毎回同じ説明をさせられることだ。「このプロジェクトはTypeScriptで書いてる」「テストはVitest」「インポートは絶対パス」。Claude Codeなら CLAUDE.md に書いておけばいいが、それも手動でメンテするのは地味に面倒。

Qwen Code v0.15.0（4月23日リリース）は、これを自動化した。

Qwen Code

セッション横断メモリとは

従来のコーディングCLIは、セッションを閉じたら全部忘れる。次に起動したら白紙。Qwen Code v0.15.0は会話の中から「記憶すべき情報」を自動抽出し、永続メモリとして保存する。

具体的には、技術スタック、コーディング規約、プロジェクト構造、よく使うパターンなどを推論で判断し、次のセッション起動時に自動でコンテキストに含める。

さらに「Auto-Dream」と呼ばれる整理機構が定期的に動き、重複する記憶のマージ、古くなった情報の剪定を行う。手動でルールファイルを書く必要がなくなる、というのが売り文句だ。

Claude Codeにも memory コマンドでの記憶機能はある。ただし Claude Code のメモリは「ユーザーが明示的に保存を指示する」か「auto memory設定でClaude側が判断する」仕組み。保存のトリガーと粒度はまだ発展途上という印象。

Qwen Codeのアプローチは「全部自動で拾い、後から整理する」。より積極的で、ユーザーが何も意識しなくても勝手にプロジェクト知識を蓄積する。QWEN.mdのような手動ルールファイルを一切書かずに済むのは、特にプロジェクトを掛け持ちしている人にとって楽。

ただし、これが正しく動くかはモデルの推論精度に依存する。的外れな情報を「重要」と判断して覚えてしまうリスクもある。

/batchコマンド。 複数ファイルを並列処理する。リントの一括修正、全ファイルへの同一変更の適用に使える。20ファイルのimport修正を1コマンドで回せるのは実用的。

サブエージェントのバックグラウンド実行。 CI/CDパイプラインにQwen Codeを組み込む際、UIなしで動かせる。テスト生成やドキュメント更新を自動化する道が開ける。

/doctorコマンド。 MCPサーバーの接続問題、設定ミス、ネットワークエラーをワンクリックで診断。環境構築で詰まる時間を減らしてくれる。

PDFとJupyter対応。 PDFからテキスト抽出（ページ範囲指定可）、Jupyterノートブックのセル表示。データサイエンス寄りのワークフローを意識した追加。

Qwen Code自体はオープンソース（GitHubで公開）で無料。ただしバックエンドのAPIは有料になった。以前あった無料OAuth枠（60リクエスト/分）は4月15日に廃止されている。

現在の選択肢は3つ:

つまり「ツールは無料だがモデル代はかかる」。Claude Code（月$20のProプランで使い放題）やCursor（月$20）と比べると、ランニングコストの見通しが立ちにくいのが弱点。ただしDeepSeekやローカルモデルを指定すれば極端にコストを抑えることもできるので、設定次第。

セッション横断メモリの本質的な価値は「プロジェクトのオンボーディングが不要になる」ことだ。新しいメンバーがQwen Codeを使い始めたとき、既存チームの蓄積されたメモリを共有すれば、コーディング規約やアーキテクチャの説明をスキップできる可能性がある。

/batchとサブエージェントの組み合わせも地味に強力。「100ファイルのTypeScript strictモード対応」のようなリファクタリングを、人間がPRを出す前にCIで自動実行し、結果だけレビューする運用が組める。

OSS版のGemini CLIをフォークして作られているため、拡張性も高い。MCP対応済みで、Figma MCPやGitHub MCPとの組み合わせも動く。