clay-good/OpenLore

解決する問題

AI コーディングエージェントは記憶喪失で統制が効きません。すべてのタスクは同じファイルを再読込することから始まり、長時間のセッションは古い前提に基づいて漂流し、変更が契約を破ったり境界を越えようとするときにエージェントに警告するものはありません。OpenLore はその両方を修正します：エージェントに永続的でコードに固定されたメモリを提供し、すべてのタスクを方向性を持って開始できるようにし、変更が着地する前に安全であることを認定するガードレールを追加します。すべて LLM をループに含めずに行われます。

仕組み

一度の静的解析で、リポジトリのライブ知識グラフ（呼び出し構造、型、テスト、決定、インフラストラクチャ・アズ・コード）を構築します。その後、エージェントは各セッションの開始時に orient() などの MCP ツールを介して自動的に方向付けられ、certify_public_surface、change_impact_certificate、verify_claim などのガバナンスツールが、破壊的変更、機密境界、根拠のない主張について差分をチェックします。すべてがローカルで決定的に実行され、API キーは不要です。ファイルウォッチャーが編集に応じて再インデックスし、時間内に再計算できない事実は、静かに間違ったままにするのではなく、明示的に古いものとしてマークされます。

対象者

頭（およびモデル）で保持するには大きすぎるコードベース、モデルが記憶していないプライベートまたはニッチなコード、古い前提が蓄積する長時間のセッション、およびポリグロットリポジトリやそれをデプロイする IaC に強く適合します。中規模のリポジトリで試して測定する価値があり、浅い質問に答える小さな馴染みのあるリポジトリにはおそらく適していません。エージェントの組み込み検索の方が安価であり、OpenLore はそのことを示す測定結果を公開しています。

ハイライト

• 決定的で完全にローカル：API キー不要、ネットワーク呼び出しなし、毎回同じ答え。
• 一度の openlore install でエージェントを自動検出し、MCP サーバーを配線し、リポジトリをインデックス化します。後で開く新しいリポジトリも含みます。
• メモリ：orient() は 15k ノードのグラフで約 430µs p50 で関連する関数、呼び出し元、仕様、テスト、挿入ポイントを返します。
• ガバナンス：名前付きコンシューマーによる破壊的変更の判定、機密境界チェック、根拠のある主張の検証、コミットゲート。すべてデフォルトでアドバイザリ、API キー不要。
• ベンチマークでは、大規模リポジトリの深いタスクでコスト 7〜21% 削減、ラウンドトリップ 26% 削減を示しています。損失も利益とともに正直に公開されています。
• 21 のプログラミング言語と 12 の Infrastructure-as-Code エコシステムを 1 つの共有グラフでサポート。