JaredStewart/coderlm

解決する問題

CodeRLM は、LLM エージェントがコンテキストウィンドウを超える大規模なコードベースをナビゲートする際に直面する問題を解決します。ファイル全体を読み込んだり、基本的なキーワード検索（glob/grep）に頼る代わりに、エージェントはコードベースを外部データとして再帰的に探索し、必要な特定のシンボル、呼び出し元、ソースコードのみを取得できます。

仕組み

このプロジェクトは、2 つの部分からなるアーキテクチャで再帰的言語モデル（RLM）パターンを実装しています。

1. インデックスサーバー: Rust ベースのサーバーが tree-sitter を使用してサポート言語を解析し、プロジェクトのファイルのシンボルテーブルと相互参照を構築します。
2. クエリインターフェース: LLM エージェント（Claude Code など）は JSON API を使用してこのインデックスをクエリします。シンボルを名前で検索したり、ファイル内の関数を一覧表示したり、特定の関数の呼び出し元を検索したり、正確なソースコード範囲を取得したりできます。

対象読者

AI コーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Windsurf、Copilot など）を使用する開発者で、エージェントが不慣れなコードベースや大規模なコードベースをより正確かつ効率的に探索・理解できるようにしたい方。

ハイライト

• Tree-sitter インデックス: 単純なテキスト検索ではなく、コードの深い構造的理解（関数、クラス、メソッド）を提供します。
• 再帰的探索: RLM パターンを実装し、複雑なコードベースのクエリをターゲットを絞ったルックアップに分解します。
• マルチプラットフォーム対応: 専用の Claude Code プラグインと、Cursor や Windsurf などの他の AI プラットフォーム向けのジェネレーターが含まれています。
• 幅広い言語対応: tree-sitter を介して Rust、Python、TypeScript、Go、Java など、幅広い言語をサポートしています。