ついてくるコンテキスト_
Cursorのインデクサーは、Cursorの中では優秀です。Maguyvaは、同じエージェントが他のエディタやCLI、CIからも問い合わせられる、ホスト型のMCPマップです。
> ls /var/log/decisions/*.md
アーキテクチャの決定事項、MCP実装のメモ、そしてこれほど手こずるはずのない些細なことへの愚痴もたまに。
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Cursorのインデクサーは、Cursorの中では優秀です。Maguyvaは、同じエージェントが他のエディタやCLI、CIからも問い合わせられる、ホスト型のMCPマップです。
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アーキテクチャ、オブザーバビリティ、MCPサーフェス設計、そして本番環境で生き残ったパターンについて。
コーディングエージェントが書く前に、リポジトリのマップに根拠を持たせてください。その後でGreptileにプルリクエストをレビューさせてください。互いを置き換えるのではなく、補い合うペアです。
ノートパソコンでローカルインデクサーを動かさずに、クラウドから大規模リポジトリの問い合わせ可能なマップをコーディングエージェントに与える方法。
AIコーディングエージェントは、リポジトリの本物のマップを持っていないとき、ファイルパスを捏造します。なぜそれが起きるのか、そして根拠を持たせることがどのように幻覚編集の減少につながるのかを説明します。
私たちはコード埋め込みをvoyage-4-largeへ移行しました。現在、公開RTEBコード検索リーダーボードのトップに立つモデルです。正直に言うと: 私たちが受け入れているトレードオフ、実際に何をインデックス化しているか、そしてなぜプレミアムな埋め込みにお金を払うのか。
私たちは約280言語のコードインテリジェンスに対応しています。人間の手でそのすべてを監査することはできません。そこで私たちは、言語の再帰的自己改善ループ(抜き取り検査、LLM-as-judge、1点修正、再検証)を構築し、抽出が単に「グリーン」であるだけでなく実際に正しくなるまで、隔離されたエージェント群でこれを回し続けています。
「parseConfigはどこで定義されているか」のようなクエリと「認証はどう動いているか」のようなクエリでは、求められる検索の種類が異なります。Maguyvaは意図を分類し、それに応じて4つの検索モダリティに重みを付け、重み付き相互順位融合で結果を統合します。
Claude CodeとCodexを1つのGrafanaスタックにOpenTelemetryとAlloyで配線し、トレースとログを使ってエージェントの挙動の問題を根源から見つけて直す。
Gitのコミットは構造化された変更履歴とアーキテクチャ上の意思決定記録になり、クエリ可能な組織の記憶としてAIエージェントへフィードバックされます。
私たちは3,500件のスキル候補を審査し、466個を採用しました。一貫性のあるAIエージェントのスキルライブラリを大規模に構築するための、体系的なマイニングと取り込みのループです。
エージェントシステムは、デフォルトでは不透明です。プログレッシブディスクロージャーは、素早いステータス確認からエージェント内部の全容や意思決定のトレースまで、オペレーターに階層化されたCLIビューを提供します。
AIエージェントは自信満々にハルシネーションを起こします。グラウンドトゥルースは、バージョン管理され、スコープが明確な事実であり、エージェントの振る舞いを現実につなぎとめます。私たちがどのようにそれを構築し、運用しているかを紹介します。
1つのオーケストレーターが、それぞれ異なるスキルと記憶を持つ専門AIエージェントへ作業を振り分ける。Orkestraが本番環境で46体のエージェントと466個のスキルをどう調整しているか。
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