TokenRollAI/llmdoc

解決する課題

コーディングエージェントは、リポジトリのアーキテクチャ、設計判断、モジュール間の契約を理解するのに苦労することがよくあります。これらの高レベルなコンテキストは、ソースコード自体には完全に記録されていないことが多いためです。その結果、エージェントはセッションごとにアーキテクチャを再発見する必要があり、トークン使用量の観点から非効率かつ高コストになります。

仕組み

llmdoc は、リポジトリ内の専用ディレクトリ llmdoc/ に永続的で耐久性のあるナレッジマップを作成します。ソースコードを複製するのではなく、「エンジニアリングの意味」— 判断、制約、不変条件 — を保存します。

2つのレイヤーを通じて動作します：

1. エージェントワークフロー: ナレッジベースの判断とメンテナンスを担当する高レベルな役割（調査者、省察者、記録者）。
2. ランタイムCLI: 検索とメカニズムのための決定論的なツール。エージェントがタスクに基づいて特定のコンテキストを検索、インデックス作成、取得できるようにします。

コード変更が発生すると、システムは影響を受けるナレッジを特定し、ドキュメントを自動的に書き換えるのではなく、エージェントが事実を確認するためのレビュー義務を作成します。

対象者

セッションをまたいで永続化する、長期的で構造化されたアーキテクチャコンテキストを維持したい、AIコーディングエージェント（Claude Code や Codex など）を使用する開発者向けです。

ハイライト

• タスクスコープの検索: トークンを節約するために、特定のタスクに必要な最小限の有用なナレッジセットのみを取得します。
• セマンティックメンテナンス: コードが進化するにつれてナレッジを検証し、古いメモの蓄積を防ぎます。
• プラグイン統合: Claude Code と Codex 用のネイティブプラグイン、および他のエージェント用のポータブルな統合レシピ。
• ナレッジ境界: 安定したナレッジ（llmdoc/）と一時的な調査（.llmdoc-tmp/）を厳密に分離します。