Cranot/roam-code

解決する課題

Roam-code は AI コーディングエージェント向けにローカルコードベースインテリジェンス層を提供し、コードベースのナビゲーションや理解に伴うターン数、トークン数、コストを削減します。エージェントが編集を開始する前に事前に解決されたコードグラフ情報を提供することで、複数回の grep のような高コストで繰り返し行われる検索操作を防ぎます。

仕組み

Roam-code はローカルリポジトリを SQLite バックエンドのシンボル、呼び出し、インポート、Git 履歴のグラフにインデックス化し、28 種類の言語をサポートします。"タスクコンパイラ" がエージェントの質問タイプを認識し、回答（例: 呼び出し元リスト、フィルタ済み Git 履歴）を直接プロンプトに注入します。

さらに、各編集後に実行される検証ループを実装しており、命名規則違反、インポートの幻覚、構文エラー、複雑度、シークレット漏洩、アルゴリズムパターンをチェックします。Claude Code、Cursor、Continue などのツール向けに MCP サーバーとして統合可能です。

対象者

AI コーディングエージェントを利用し、LLM コストとレイテンシを削減しつつ、変更が安全でマージ可能であることをローカルかつ認証情報不要の分析で保証したい開発者向けです。

ハイライト

• Task Compiler: リポジトリ事実を事前に解決し、エージェントのターン数（ベンチマークによっては最大 83% の削減）と入力トークンを削減します。
• Local-First: API キーやクラウドログインは不要です。ソースのパースとインデックス作成はすべてローカルで行われます。
• Tamper-Evident Evidence: 署名された ChangeEvidence パケットを生成し、変更のコンテキスト、リスク、検証を記録します。
• Verification Gate: 編集後に自動で幻覚、シークレット、構造的問題をチェックします。
• Broad Language Support: SQLite バックエンドのコードグラフを使用し、28 種類の言語をサポートします。