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AIコーディングアシスタントのためのコンテキストの複雑化

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グレープルートって何?

GrapeRootは、あなたとAIコーディングアシスタントの間に位置するオープンソースのランチャーです。コードベースのセマンティックグラフ(ファイル、シンボル、インポート、呼び出しチェーン)を構築し、AIが認識する前に正確なコードをプロンプトに事前読み込みします。

このリポジトリ内のランチャースクリプトはApache 2.0です。グラフエンジン(graperoot pipパッケージ)は独自仕様です。

その結果、AIは探索ではなく理性にトークンを使っています。

トークン節約はセッション全体で複利的に積み重なります。グラフはどのファイルが読み込まれ、編集され、クエリされたかを記憶し、ターンごとにコストが下がります。

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他のツールとグレープルートの比較

**他のツール(CodeGraph、code-graph-mcpなど)は、AIにグラフを与え、探索させてくれます:

AIは理性を持てる前に順番に探索を続けます。

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GrapeRootは、AIがあなたの質問を見る前に適切なコンテキストを事前に読み込みます:

探索もありません。

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What is GrapeRoot?

GrapeRoot is an open-source launcher that sits between you and your AI coding assistant. It builds a semantic graph of your codebase — files, symbols, imports, call chains — and pre-loads exactly the right code into every prompt before your AI sees it.

The launcher scripts in this repo are Apache 2.0. The graph engine (graperoot pip package) is proprietary.

The result: your AI spends tokens reasoning, not exploring.

You run: dgc /path/to/project
              ↓
1. Project scanned → semantic graph built (files, symbols, imports)
2. You ask a question
3. Graph identifies the relevant files → packs them into context
4. AI gets your question + the right code already loaded
5. Fewer turns, fewer tokens, better answers

Token savings compound across a session. The graph remembers which files were read, edited, and queried — each turn gets cheaper.

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Other Tools vs GrapeRoot

Other tools (CodeGraph, code-graph-mcp, and similar) give your AI a graph and let it explore:

You ask a question
  → AI calls search_symbol / get_callers / trace_route
  → AI reads results, decides what else to look up
  → AI calls more tools
  → AI finally has enough context to answer