Context Lineageは、コード変更の「時空間インデックス」を作成することで、歴史的理解のパズルを解く：
- データ収集レイヤー: Git のコミットレコードのメタデータ（作者、タイムスタンプ、変更ファイル）とコードの差分（diff）を自動的に取得し、構造化された履歴データベースを形成します。
- インテリジェント処理層各コミットの差分を意味的に要約する軽量LLMを採用し、単にコードの変更を保存するのではなく、重要な変更の意図を抽出する。
- アプリケーションシナリオAIが新しいタスク（例えば、機能スイッチの追加）を処理するとき、その履歴から類似のコミットを参照テンプレートとして取得し、有効なアーキテクチャ決定を継承することができる。例えば、特定の「API応答性を最適化する」コミットは、キャッシュポリシーの例として改良される。
技術的なブレークスルーは、構造化されていないバージョン管理履歴を、機械が理解可能な「意思決定知識グラフ」に変換することにある。
この答えは記事から得たものである。オーグメント・コード、AIプログラミングのパラダイムを再構築する「コンテキスト・エンジン」をリリースについて
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil