LLM Development Tools

実際の開発者の痛みを解決する2ツール - 依存関係分析 & 外部記憶RAG

373

関数を解析

244

ファイルを検索

2

実用ツール

🔧 Tool 1: Dependency Analyzer（依存関係分析ツール）

解決する痛み: 「一箇所直したら別の場所が壊れる」退行問題

機能

ASTベース依存関係抽出
BFS走査で影響範囲予測
リスクレベル判定（LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL）
依存グラフ生成（JSON）

使い方

# プロジェクト解析
python3 dependency_analyzer.py analyze --project-root /path/to/project

# コード変更前に影響予測
python3 dependency_analyzer.py impact --project-root /path --file code.py

出力例

=== Impact Analysis Report ===
Changed File: auth.py
Functions: 5
Total Affected Functions: 12
⚠️ Overall Risk: HIGH

🧠 Tool 2: External Memory RAG（外部記憶RAG）

解決する痛み: 「過去の会話・ファイルが見つからない」コンテキスト喪失問題

機能

キーワードベース検索（高速・依存なし）
セマンティック検索（オプション）
会話インデックス化
自動コンテキスト生成

使い方

# ファイル検索
python3 external_memory_rag.py search --project-root /path --query "認証"

# コンテキスト生成
python3 external_memory_rag.py context --project-root /path --query "ログイン実装"

出力例

📄 Found 5 results:
1. auth_handler.py
   Score: 15.00 | Lines: 245
   Snippet: ...JWTトークンを使用した認証フロー...

今すぐ使ってみる

MITライセンス・完全無料・商用利用可能

GitHub Repository Download ZIP

📖 設計思想

問題起点アプローチ

これらのツールはPhase 1市場調査で実際の開発者の痛みを分析して開発：

痛み収集: Reddit、OpenAIフォーラム、GitHub issuesを分析
ギャップ分析: トップ不満を特定
解決策設計: 特定の痛みに対処するツール構築
プロトタイプテスト: 実プロジェクトで検証

主要洞察

退行防止: 開発者は「一箇所直したら別が壊れる」を恐れる
コンテキスト喪失: 過去の会話・決定を見つけるのが困難
自動化ギャップ: 既存ツールは手動データ入力が必要

🛠️ 技術詳細

要件

最小要件（キーワード検索のみ）:

Python 3.8+
標準ライブラリのみ

オプション（セマンティック検索）:

sentence-transformers
numpy