clay-good/OpenLore

何を解決するか

AIコーディングエージェントはしばしば「記憶喪失」やガバナンスの欠如に悩まされます。彼らは頻繁に同じファイルを繰り返し読み込み、長時間のセッション中に古くなった仮定に依存し、警告なしに破壊的変更を加えたり、機密なアーキテクチャ境界を越えてアクセスしたりする可能性があります。OpenLoreは、決定論的でローカルファーストのメモリとガバランスシステムを提供し、エージェントが適切に方向性を持ち、変更が安全であることを保証します。

動作方法

OpenLoreはリポジトリの1回限りの静的解析を行い、呼び出し構造、型、テスト、およびインフラストラクチャとしてのコード（IaC）を含むライブ知識グラフを構築します。LLMはホットパスに含まれないMCPサーバーとして動作しており、確実な決定論的答えを提供する一方で、確率的な推測をしないように設計されています。

エージェントは orient() 呼び出しを使って、タスクに関連する関数、呼び出し元、挿入ポイントを即座に特定します。ガバナンスの観点からは、静的解析により公開インターフェースの破壊的変更を検証し、不正なパスによる機密境界へのアクセスを警告し、主張を引用付きで検証します。また、openlore enforce を通じてコミットゲートとして統合可能で、安全でない変更をブロックできます。

対象ユーザー

• モデルのコンテキストウィンドウや人間の記憶では処理できないほど大きなコードベースで作業する開発者。
• LLMがトレーニングされていないプライベートまたはニッチなコードを使用するチーム。
• Claude Code、Cursor、Cline、ContinueなどのAIコーディングエージェントを使用し、アーキテクチャの後退を防ぎたいユーザー。
• アプリケーションコードとIaCを組み合わせたポリグロットプロジェクト。

特徴

• 決定論的メモリ: 探索的なファイル読み込みを、1回の orient() 呼び出しで関連するコードと呼び出しパスを返すものに置き換えます。
• 静的解析によるガバランス: LLMに依存せずに、破壊的変更の検証と境界違反の警告を実現します。
• ローカルファースト: コア機能にはAPIキーが不要。ソースコードは機械から一切出ません。
• 広範なサポート: 21言語と12のIaCエコシステムをサポート。
• エージェント統合: 一般的なAIコーディングエージェントを自動検出し接続し、MCPサーバーを提供します。