mex-memory/mex

何を解決するか

AIコーディングエージェントは、大きなコードベースでは、毎回同じアーキテクチャパターンを再発見するか、膨大で古くなった指示ファイルでコンテキストウィンドウを埋め尽くしてしまうことがよくあります。mexは「生きているウィキ」と呼ばれる、リポジトリ内に存在する構造化されたMarkdownドキュメントシステムを構築することで、この問題を解決します。このウィキはコードとともに成長・進化し、エージェントが重複したリポジトリスキャンを避けながら、タスクに特化した正確なコンテキストを維持できるようにします。

動作方法

mexは、決定論的なローカルコードグラフと構造化されたMarkdownファイルの組み合わせを使って、プロジェクトの知識を維持します：

1. コードマッピング：Tree-sitterとSQLiteを用いて、TypeScript、Python、Rustなどの言語間のシンボルと関係をインデックス化するローカルグラフを構築します。
2. ウィキ生成：エージェントはこのグラフを使って、アーキテクチャ、規約、パターンなどの構造化されたMarkdownウィキをリポジトリ内に直接作成します。
3. コンテキストルーティング：すべてを読み込むのではなく、ROUTER.md というルーティングシステムを使って、現在のタスクに関連する特定のウィキページとコードグラフの近隣のみを読み込みます。
4. ドリフト検出：「接地（grounding）」—つまり、主張を正確なコードシンボルにリンクすること—により、コード変更がウィキの主張を無効にしたことを検出でき、mex sync を使ってターゲット的な修正が可能です。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Windsurf、GitHub CopilotなどのAIコーディングエージェントを使用し、トークン使用量を削減し、遅延を低減し、エージェントがセッション間でアーキテクチャコンテキストを失うのを防ぎたい開発者向けです。

特徴

• 接地された知識：ドキュメントの主張を正確なコードシンボルにリンクすることで、リファクタリングがドキュメントを破壊したかどうかを検出可能になります。
• タスク認識ルーティング：特定のジョブに必要なドキュメントとソースコードのみを読み込むことで、コンテキストウィンドウの肥大化を削減します。
• 決定論的取得：コードグラフを使用して、機械的な検索にAIトークンを費やすことなく、ソースに基づく取得と影響分析を実現します。
• マルチエージェント互換性：.cursorrules や CLAUDE.md などのさまざまなツールが、異なるAIコーディングアシスタントとシームレスに統合できるように、プロジェクトのアンカーを提供します。