コードベースで重要なものを自動的に検索
PlanToCodeは何かを実行する前に影響を受けるファイルをマッピングします。信頼できる焦点を絞ったコンテキストが得られます。
多段階インテリジェンス
正規表現フィルタリング、関連性評価、パス発見を備えた5段階AIワークフローで、最も関連性の高いファイルを特定します。
コスト効率的な運用
インテリジェントバッチ処理によるトークン最適化ワークフロー。すべての段階にコスト追跡が組み込まれています。
リアルタイム進捗
段階ごとの更新によるライブ進捗追跡。AIが発見しているものを正確に確認できます。
5段階発見プロセス
ルートフォルダー選択
AIがディレクトリ構造(最大2レベルの深さ)を分析して、関連するプロジェクト領域を特定。階層的インテリジェンスで親フォルダーとサブディレクトリを選択します。
- 階層的ディレクトリ分析
- スマートな親/サブディレクトリ選択
- 冗長なネスト選択の回避
正規表現パターン生成とフィルタリング
インテリジェント正規表現パターンを生成して初期ファイルフィルタリングを実行。gitと統合して.gitignoreルールを尊重し、バイナリファイルをフィルタリングします。
- 動的正規表現パターン作成
- git ls-files統合
- バイナリファイル検出と除外
AIファイル関連性評価
LLMによる深いコンテンツ分析で、タスクに対するファイルの関連性を評価。コンテンツ対応トークン推定によるインテリジェントバッチ処理で最適な処理を実現します。
- コンテンツベースの関連性スコアリング
- インテリジェントトークン対応バッチ処理
- 2000トークンオーバーヘッド管理
拡張パス発見
関係分析を通じて追加のコンテキスト的に関連するファイルを発見します。インポート、設定、プロジェクト構造を分析して関連ファイルを見つけます。
- インポートステートメント分析
- 依存関係グラフトラバーサル
- 設定ファイル発見
高度な発見機能
スマートトークン管理
コンテンツ対応トークン推定によりバッチ処理を最適化。JSON/XML(5文字/トークン)、コード(3文字/トークン)、テキスト(4文字/トークン)で異なる比率を使用し、効率的な処理を保証します。
- ファイルタイプごとの動的チャンクサイジング
- 2000トークンのプロンプトオーバーヘッド予約
- バッチ処理(デフォルト100ファイル)
- 30秒のファイルキャッシュTTL
分散ワークフローオーケストレーション
WorkflowOrchestratorは、遅延初期化、依存関係スケジューリング、孤立ジョブ回復でライフサイクルを管理します。各段階は独立したバックグラウンドジョブとして実行されます。
- 段階依存関係管理
- Tauriを介したイベント駆動型進捗更新
- WorkflowIntermediateData永続化
- 指数バックオフ再試行ロジック
Gitリポジトリ統合
`git ls-files --cached --others --exclude-standard`を実行して.gitignoreルールを尊重します。コマンドが失敗した場合はgit2ライブラリにフォールバックします。
- .gitignore尊重のgit ls-files
- バイナリファイル検出とフィルタリング
- 拡張子ベース除外(97種類)
- バイナリ検出のためのコンテンツ分析
実装プラン統合
発見されたファイルは実装プランニングシステムに直接フィードされます。コンテキストは保持され、プラン生成用に最適化されるため、包括的で正確な結果が保証されます。
- シームレスなプラン生成統合
- セッション間でのコンテキスト保持
- マルチモデルプラン生成サポート
- アーキテクチャ統合準備
コスト効率的で高速
一般的なコスト
ワークフロー実行あたり。スマートトークン最適化により、発見品質を最大化しながらコストを最小限に抑えます。
処理時間
リポジトリのサイズと複雑さに依存します。段階ごとの更新によるリアルタイム進捗追跡。
精度
AI搭載の関連性評価と関係分析による多段階精製。
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