sp-context は何をしますか？
シンプルなGitリポジトリとBM25検索を使用して、AIエージェントにチームのプロジェクト知識への永続的なローカルアクセスを提供します。
概要
このスキルは、AIエージェントがプロジェクト固有の知識を保持し、活用できるようにします。 通常、AIエージェントはセッションごとにコンテキストを失いますが、このスキルを使うことで、ドキュメント、設計方針、よくある質問、解決済みの問題などをローカルのGitリポジトリに保存し、BM25ベースの全文検索で高速にアクセスできます。
特徴
- 永続的な知識: セッションを越えてプロジェクト知識を保持
- ローカル実行: すべてのデータはローカルに保存され、外部サービスに依存しない
- 高速検索: BM25アルゴリズムによる効率的な全文検索
- Gitベース: バージョン管理された知識ベース
- プライバシー保護: データはローカルに留まり、外部に送信されない
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他の主要なAIエージェントツール
インストール
# スキルをクローン
$ git clone https://github.com/usmansial0337-alt/sp-context.git
# 必要な依存関係をインストール
$ pip install -r requirements.txt
使い方
- プロジェクト知識を保存するためのGitリポジトリを作成します
- ドキュメント、設計資料、FAQなどをMarkdown形式でリポジトリに追加します
- スキルを設定し、リポジトリのパスを指定します
- AIエージェントが自動的に知識を検索し、コンテキストとして利用します
検索例
# BM25検索の使用例（Pythonコードはそのまま）
from sp_context import ContextSearch
search = ContextSearch(repo_path="./knowledge_repo")
results = search.query("プロジェクトの設計パターンについて教えて")
for result in results:
print(result.text)
設定
スキルは以下の環境変数で設定できます:
| 変数名 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
SP_CONTEXT_REPO_PATH | 知識リポジトリのパス | ./knowledge |
SP_CONTEXT_MAX_RESULTS | 最大検索結果数 | 5 |
ライセンス
MIT