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何を解決するか

ABCoderは、大規模で複雑なコードベースを扱う際のLLMの理解困難さを解消するため、大規模言語モデル（LLMs）に正確で構造化されたコーディングコンテキストを提供するフレームワークです。この問題を解決するために、コードを言語に依存しない構造化表現で提供します。

動作方法

このフレームワークは、ユニバーサル抽象構文木（UniAST） を導入し、さまざまな言語のコードを標準化されたAIフレンドリーな形式に変換する仕様を提供します。General ParserによりコードをUniASTに変換し、General Writerにより逆に変換します。

ABCoderはモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとして動作し、AIエージェント（例：Claude Code）がローカルで正確にコードリポジトリをナビゲート・分析できるようにするツールセットを提供します。リポジトリからパッケージ、ファイル、特定のASTノードまでをカバーするマルチレイヤー分析チェーンにより、LLMが依存関係や参照を理解しやすくなります。

対象ユーザー

AI支援プログラミングアプリケーション（コードレビュー、最適化、翻訳など）を開発する開発者、およびAIエージェントを使ってコードベースの分析や実装を行うソフトウェアエンジニア。

主な特徴

• UniAST仕様: AI用の言語に依存しない構造的コーディングコンテキスト。
• Code-RAG: ローカルかつ機密性の高いCode-Retrieval-Augmented-Generation。ワークスペース内およびサードパーティライブラリをサポート。
• Claude Code統合: カスタムスラッシュコマンド（/abcoder:schedule, /abcoder:task, /abcoder:recheck）によるAST駆動ワークフローの深層統合。
• マルチ言語対応: Go、Rust、C、Python、JS/TS、Javaのパースをサポート。
• MCPサーバー機能: Model Context Protocolをサポートする任意のAIエージェントに統合可能。