dzhng/jevgrep

jevgrep – AIを活用したコード検索ツール

概要

• jevgrep は、コーディング支援ツール（Claude Code、Codex、OpenCode など）が、コードベースに関する自然言語の質問を投げかけ、最も関連性の高いファイルの簡潔なリストと、質問に答える正確なソーススニペットや宣言場所を取得できるコマンドラインツールです。
• リポジトリのフィルタリングされたソースコード（.gitignore、隠しファイル、バイナリなどを考慮）を大規模言語モデルエンドポイント – Vercel の Jev モデルまたは互換性のある TypeSafe スタイルのプロバイダー – に送信し、フォルダー、ファイル、コード宣言全体にわたって関連性をスコアリングします。
• CLI は構造化された標準出力を返します：短い要約、コンパクトなファイルリスト、そして行番号と呼び出しサイト情報を含む一致するコードスニペットです。出力はエージェントが消費することを意図しており、人間に直接表示するためのものではありません。

重要性

• 多くの AI 駆動開発ワークフローでは、エージェントが変更を生成する前に、まず正しいコードを見つける必要があります。従来のツール（rg、git grep）は正確なシンボルやパスを必要とするため、エージェントが探している 動作 しか知らない場合、目的を果たしません。
• README には、jevgrep を使用した場合、同じ成功率（8/10 タスク）を維持しながら、AI ガイド付き検索を一切行わなかったベースラインと比較して、総 LLM 推論コストを約 30% 削減したというベンチマーク（SWE-bench）が報告されています。

開始方法

1. npm でグローバルにインストールします（Node 22+ が必要）：

   npm install -g @dzhng/jevgrep
   

2. サポートされているプロバイダー（Vercel AI Gateway、TypeSafe、OpenRouter、OpenCode Zen、またはカスタム互換エンドポイント）に認証します：

   jg auth
   

3. コーディングエージェントに CLI の呼び出し方を教える スキル をインストールします：

   jg skill   # または: npx skills add dzhng/jevgrep --skill jevgrep
   

4. リポジトリに対して自然言語クエリを実行します：

   jg "How are telemetry events recorded and sent?" ./my-project
   

   ツールは、候補ファイルのリストと一致するコードスニペットを出力します。

サポート言語

• Python、TypeScript/JavaScript、Go、Rust の完全な宣言解析。
• その他のテキストファイルは、シンプルなコンテンツプレビューマッチャーにフォールバックします。

主なコマンド

• jg auth – プロバイダーキーを保存します。
• jg skill – エージェント側のスキルをインストールします。
• jg <question> <path> – 関連性検索を実行します。
• jg files <root> – スキャンされるファイル数を一覧表示します（ネットワーク呼び出しなし）。
• jg doctor – 認証を確認します。
• jg --help – キャッシュと検索オーバーライドオプションを表示します。

インストールに関する注意

• 外部の ripgrep や Python ランタイムは不要で、純粋な Node です。
• macOS、Linux、Windows で動作します。
• 更新は npm を介して行われます。スキルは個別に再インストールする必要があります。

開発

• リポジトリは TypeScript、Bun workspaces、Turborepo を使用しています。
• テストは Docker で実行され、公開された npm パッケージが追加の依存関係なしで動作することを保証します。

ライセンス – MIT。

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jevgrep は、コーディングエージェントの推論コストを削減しつつ、問題解決能力を維持することを目的とした、本物の AI 強化型コード検索ユーティリティです。