chunkhound/chunkhound

Local first codebase intelligence

解決する課題

ChunkHound は、コードベース全体のコンテキストが不足している際に、コーディングエージェントやエンジニアリングチームが直面する「盲点」を解消します。ファイル間の振る舞いの流れ、Git 履歴の変遷、外部の技術的制約やドキュメントが現在の実装に与える影響といった情報が欠けていることで起こるエラーを防ぎます。

仕組み

ChunkHound は Tree-sitter を用いてコードベースのローカルファーストインデックスを作成し、複数言語をサポートします。その上で以下の層状の検索・分析を提供します。

  • セマンティック検索: キーワードマッチだけでなく意味に基づいて関連コードを見つけます。
  • 引用リサーチ: LLM を使ってファイル横断的な振る舞いを説明し、すべての回答にソース引用を付与します。
  • Git 履歴統合: 特定のコミット範囲、タグ、または直近 N 件のコミットをクエリでき、PR やリリースの変更点を把握できます。
  • ウェブリサーチ: 外部の技術ドキュメント、API、記事をローカルリサーチワークフローに統合します。
  • 柔軟なプロバイダー: 埋め込みや LLM のプロバイダーを多数サポートし、セキュリティ重視の環境向けにローカルオプション（例: Ollama）も利用可能です。

対象ユーザー

大規模リポジトリ、モノレポ、マルチ言語コードベース、レガシーシステムを扱う開発者やエンジニアリングチーム向けに設計されています。また、AI コーディングエージェントがコードを書く前に実際のコードベース構造に基づかせたいユーザーにも適しています。

ハイライト

  • ローカルファーストインデックス による制御性とセキュリティの向上。
  • Git 対応リサーチ で差分、コミット範囲、ブランチ変更を分析。
  • マルチ言語サポート（Python、JS/TS、Java、Go、Rust、C/C++ など）。
  • 引用付き回答 が研究結果をソースコードにリンク。
  • 統合ウェブリサーチ によりローカルコードと外部技術ドキュメントを結びつけます。