Python
モノレポのコード分析において、ベクター埋め込みの代わりにナレッジグラフを活用する
開発者のVitaliy氏が、モノレポのコード分析においてベクター検索をナレッジグラフに置き換えるcode-graph-ragを構築しました。コード構造を理解するためにTree-sitter、Memgraph、Qdrantを使用しています。
#tree-sitter
5 プロジェクト Python
AI Agentでコード作業をする際のトークンコストを劇的に削減する方法
jCodeMunch MCPはtree-sitterでコードベースをインデックス化し、AIエージェントに関連するコードスニペットのみを渡すことで、トークンコストを95〜99%削減する。
Python
LLMにデータを渡し続けるのをやめて、エージェントにコードを理解させる方法
Memtraceを試しました—コードベースをAIエージェント向けのナレッジグラフに変換し、LLM呼び出しなしで15,000ファイルを1.5秒でインデックス化するツールです。
Rust
超高速ターミナルテキストエディタ「Zee」
Rustで書かれた超高速ターミナルテキストエディタ「Zee」をご紹介します。Tree-sitterサポート、Emacs風のキーバインド、最大100FPSのパフォーマンスが特徴です。
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C
コンテキストやコストを失わずに、AIエージェントを大規模なレガシーコードベースで動作させる方法
コンテキストを失わず、トークンバジェットを消費せずに、AIエージェントを大規模なレガシーコードベースで動作させる方法を紹介します。codebase-emory-mcpの深掘り。
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