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解決する問題

AIコーディングエージェントはしばしば「健忘症」に悩まされ、毎回のセッションを新規開始として扱い、特定のコードベース、プロジェクト履歴、アーキテクチャ上の決定についての知識を持ちません。これにより、エージェントは作業の文脈を理解するのではなく、一般的な推測や反復的なファイル検索（grep）に頼ることになります。

仕組み

これは、エージェントのワークフロー（特にClaude Code）に直接統合されるローカルで永続的な知識グラフエンジンとして機能します。tree-sitterを使用してコード構造を、NQuadsを使用してビジネスロジック、決定、ドキュメントをグラフにマッピングします。エージェントと対話すると、セッション開始時やツール実行前などの重要な瞬間に、このグラフの最も関連性の高い「スライス」（ドメインルール、ファイル依存関係、最近のプロジェクト決定など）が自動的にエージェントのコンテキストウィンドウに直接注入されます。

対象者

AIコーディングエージェントを使用する開発者で、特定のプロジェクト、コーディング標準、アーキテクチャ上の根拠について、手動でドキュメントを貼り付けたりエージェントに繰り返しプロンプトを送信したりすることなく、永続的で正確かつ文脈を認識したメモリをエージェントに持たせたい方。

ハイライト

• プロアクティブなコンテキスト注入： ユーザーのクエリを待つのではなく、現在のタスクに基づいて関連情報を自動的にエージェントに供給します。
• 多層メモリ： コード構造（AST経由）、プロジェクトのマイルストーン、ビジネス上の決定、ドキュメントを単一のクエリ可能なグラフで追跡します。
• 永続セッション： ハンドオフとフォークをサポートし、エージェントが異なるセッション間で完全なコンテキストを持って作業を再開できます。
• ローカルファーストアーキテクチャ： 単一のRustバイナリとして動作し、すべてのデータをローカルマシンに保持し、git対応のNQuadsファイルで永続化します。
• 言語非依存： tree-sitterを介して35以上のプログラミング言語をサポートします。