manojmallick/sigmap

解決する課題

SigMap は、AI コーディングエージェント向けの決定論的で検証可能な基盤層を提供します。AI支援開発における「幻覚」や再現性のないコンテキストの問題を解決し、AIが提案するファイル、シンボル、行番号が実際にコードベースに存在することを保証します。これは確率的な推測や不安定な埋め込みに頼るのではなく、実際のコードに依拠することによって実現されます。

動作方法

ベクターデータベースやLLM呼び出しを使用せず、SigMapはコードベースからバイトレベルで安定した、検証可能なシグネチャと証拠のマップを構築します。クエリに対してファイルをランク付けするためにTF-IDFを使用し、ASTまたはアンカーレグレックスを介して32言語にわたってシグネチャを抽出します。このマップは「Evidence Pack」（JSON/Markdown）として利用可能であり、21のオンデマンドツールを提供するMCPサーバー経由でも利用可能です。エージェントは、シンボルや影響範囲（blast radius）の検証に使用できます。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Aider、またはOllamaを介してローカルLLMを使用する開発者で、AIの回答を実際のコードに確実に根拠づけ、CI/CDパイプラインに検証ゲートを統合したい方。

主な特徴

• 決定論的根拠: 同じコードベースは常に同じマップを生成するため、キャッシュやCIゲートが可能。
• sigmap verify: 代表的なツールで、AI生成回答内の架空のファイル、インポート、シンボルを検出。
• 依存関係ゼロ: ベクターデータベースも埋め込みもAPIコストも一切不要。完全にオフラインで動作。
• 広範な統合: 専用アダプタとMCPサーバーを通じて、多数のAIアシスタントに対応。
• 多言語対応: 32の異なるプログラミング言語からシグネチャを抽出可能。