コードベースの全体を永続的にGitバージョンで管理するマップ — コーディングエージェントが書き、ローカルMCPサーバーによって管理されます。 エージェントは一度読み取ればシステムを把握し、すべてのタスクでリポジトリを読み返す必要はありません。

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それが何をするのか

プロットを見失わずに大規模なシステムを構築しましょう。 Codex、Claude Code、Cursor、OpenCodeなどのエージェントでは、エージェントはすべてのタスクを開始時、つまり各ファイルが何のために使われているのか、何に依存しているのか、何を壊してはいけないのかをすでに把握しています。すべてのリクエストに対してコードベースを検索し読み返すのをやめます。プロの開発者でない人は自分のシステムを繰り返し改良できます。プロの開発者はシステム全体をエージェントに任せて、アーキテクチャや設計に注意を向け続けることができます。

**既存システムを一歩で引き継ぐ。**エージェントに約50万行の既存コードベースを指し示し、インデックスを作成させます。エージェントは各領域をどれだけ把握しているかを報告し、そこから開発を始めます。実際の制限は行数ではなくインデックスのサイズです。現在、約30万トークンのインデックスを持つ70万行の商用システムがこのように開発されています。

AOCI-CODE

A persistent, Git-versioned map of your entire codebase — written by your coding agent, governed by a local MCP server. Agents read it once and know the system, instead of re-reading the repo on every task.

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What it does

Build large systems without losing the plot. In Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode, and similar agents, your agent starts every task already knowing the whole system: what each file is for, what it depends on, and what must not break. It stops searching and re-reading the codebase for every request. People who are not professional developers can keep iterating on their own systems; professional developers can hand the whole system to an agent and keep their attention on architecture and design.

Take over an existing system in one step. Point the agent at an existing codebase of up to about 500,000 lines and ask it to build the index. It reports how well it knows each area, then picks up development from there. The practical limit is the size of the index, not the line count: a 700,000-line commercial system is developed this way today, with an index of about 300K tokens.

Change people, agents, or conversations without starting over. The index lives in the repository next to the code and is versioned by Git. When a project changes hands, switches agents, or opens a new conversation, one read of the index picks up where things left off.

After the first index, maintenance is automatic. The MCP server detects code changes and issues the entries that need updating. The agent fills them in as it finishes each task, so the index matches the current code and you never stop to maintain it.

What it looks like

One line per file, written by the model from the actual source. This is a real entry from this repository’s own index: