cytostack/openwolf

Portable project memory across Claude Code, Codex and OpenCode, plus token accounting measured from harness transcripts. Local file I/O, no API calls, no telemetry.

何を解決するか

AIコーディングエージェントは、同じファイルを何度も再読み込みしたり、膨大なバッシュ出力をコンテキストウィンドウに吐き出したり、異なるAIエージェント間や新しいセッションの開始時にプロジェクト固有の知識や慣習を失うことで、トークンを無駄に消費する傾向があります。OpenWolfは、異なるツール間で永続する共有で耐久性のあるメモリ層を提供し、重複したトークン使用を防ぎます。

動作方法

OpenWolfは、対応するコーディングエージェントにライフサイクルフック（Node.jsスクリプト）をインストールします。プロジェクトルートに.wolf/ディレクトリを作成し、プロジェクトインデックス、バグログ、セッションの引き継ぎを含む「脳」として機能させます。

主なメカニズムは以下の通りです：

  • バッシュガバナー：2,000トークンを超えるバッシュ出力を、エージェントのコンテキストに入る前に圧縮しますが、全文はディスク上に保持します。
  • 耐久的インデキシング：プロジェクトインデックスを使用して、エージェントがシンボルを検索したり、特定の行範囲を読み取ったりできるようにし、ファイル全体を読み込む必要をなくします。
  • コンテキストの復元：コンテキストの圧縮やセッションの開始後に、ルールと状態を再注入することで、エージェントが指示を「忘れる」ことを防ぎます。
  • 測定：トランスクライブをスキャンして、実際のトークン使用量を報告し、節約効果を検証します。

対象ユーザー

Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Cursor、Gemini CLIなどのAIコーディングエージェントを使用し、トークンコストを削減し、異なるツール間で一貫したプロジェクトメモリを維持したい開発者向けです。

主な特徴

  • エージェント間共有メモリ：異なるAIツール間で永続するプロジェクト状態（慣習、バグ修正など）
  • トークン最適化：バッシュ出力を圧縮し、ターゲットファイル読み取りを提供することで、コンテキストの肥大化を削減
  • 検証済みレポート：ヒューリスティクスではなく、トランスクライブから実際の使用量を測定するダッシュボードとレポートツール
  • ローカルファースト：API呼び出しやテレメトリなしの純粋なローカルファイルI/O
  • 統合スキル：プロジェクトの引き継ぎ、セキュリティ監査、UIフレームワーク移行のための組み込みコマンドを備える

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