大規模コードベース最適化戦略
コードベースの大きさがもたらす課題に対処するために、次のような対策を講じることができる：
- モジュラー・ローディング::
- .gitmodulesでサブモジュールを分割する
- ディレクティブで操作範囲を限定する (-scope=src/auth など)
- スパース・チェックアウトを使って必要なファイルをロードする
- キャッシュの最適化::
- 構築済みの永続化サンドボックス環境
- 常駐依存関係を保持（仮想環境など）
- 依存ミラーを設定してダウンロードを高速化する
- タスクセグメンテーション大きな仕事を分割する
- 段階的治療（最初に分析→後で修復）
- 機能モジュールによる並列実行
- チェックポイント・メカニズムによる中間状態の保持
技術レベルの推奨
- インデックスファイルの説明をAGENTS.mdに追加し、Codexがそれらを素早く見つけられるようにする！
- コード行数が100,000行を超えるプロジェクトでは、-shallow-cloneパラメータを有効にします。
- サンドボックスのCPU/メモリ使用量を監視し、必要に応じてコンテナ仕様をアップグレードする。
この答えは記事から得たものである。ChatGPTコーデックス：ソフトウェアエンジニアリングタスクを自動化するインテリジェンスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模なコードベースを扱うとき、Codexのパフォーマンスのボトルネックを克服するには？
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