Context Lineageは、3つの核となるメカニズムを通じて、歴史的なコード理解に取り組んでいる:
- Gitコミットインデックスこのシステムは、作者、コミット情報、タイムスタンプ、変更ファイルを含む最近のコミット記録を自動的に取得し、プロジェクト履歴の知識ベースを構築します。
- 差異分析: 軽量なLLMを使用して、各コミットのコードの差分(diff)を意味的に要約し、コード行の変更に焦点を当てるのではなく、重要な変更の意図を抽出する。
- パターン再利用AIは新しいタスク(例えば、機能スイッチの追加)を処理する際、その履歴にある類似のコミットから成功事例を取得し、検証されたアーキテクチャ上の決定を直接適用することができる。
このアプローチは、チームの経験を機械が読める「制度的知識」に変換し、コードの一貫性と品質を大幅に向上させる。
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