ProjectCodeMap
AI駆動開発のためのASTリポジトリコンテキスト最適化
LLMのコンテキスト制限とトークン浪費を突破する。tree-sitter AST解析により、最小トークンで最大文脈をChatGPT/Claude/Cursorに伝達する次世代コードマッパー。
推奨要件: Windows 10/11 (64bit) / メモリ 8GB以上 (16GB推奨) / CPU または NVIDIA GPU (CUDA対応)
ProjectCodeMap: Break the Context Window Barrier in AI Development
「AIに生コードを読ませるな、AST構造を渡せ。トークン消費を最大80%削減する開発者専用コンテキスト最適化エンジン」
ProjectCodeMap は、ChatGPT、Claude、Cursor、Cline、AiderなどのAIツールにプロジェクト全体を理解させたいとき、「LLMが最小のトークン数で最大の文脈を把握できる形式（ツリー構造 ＋ 関数シグネチャ ＋ 依存関係）」 でリポジトリを瞬時に構造化するエンジニア向けツールです。
解決する課題
| 従来のAI開発の悩み | ProjectCodeMapでの解決 |
|---|---|
| ツリー構造を手動コピペしてトークンを浪費する | トークン効率の良い構造化出力 (XML / Markdown / JSON) でワンショット注入 |
| 関数名しか見えず、責任境界がAIに伝わらない | tree-sitter によるAST解析 でシグネチャ＋ドックストリング要約を自動抽出 |
node_modules や __pycache__ 等のノイズ混入 | .gitignore 準拠 ＋ 独自 .pcmignore で高精度なノイズ完全排除 |
| AIツールごとに設定方法がバラバラ | Aider / Cursor / Cline 等の標準プロトコル対応オプション を内蔵 |
主な機能と技術的特長
1. tree-sitter による高精度 AST 解析
コードの内部実装（関数本体の何千行もの生ロジック）をそのまま渡すと、AIのコンテキストウィンドウが溢れ、肝心の文脈を見失います。
ProjectCodeMap は、構文木（AST）から「クラス名」「関数シグネチャ」「引数の型」「戻り値の型」「ドックストリング（要約）」だけをスマートに抽出します。
2. LLMが最も理解しやすい XML / Markdown 出力
Claude や GPT-4 などの先端フロンティアモデルが最も文脈を誤読しにくい XMLタグ形式（<file path="...">）および Markdownツリー形式で出力。
AIチャットの「カスタム指示」や、AIエージェントの初期プロンプトに貼り付けるだけで、AIの回答精度が劇的に向上します。
3. ワンライナーで即座に実行可能 (CLI)
インストールすら不要で、プロジェクトルートで以下のコマンドを実行するだけで使えます。
# uv を使って即実行 (インストール不要)
uvx project-code-map --format xml > context.xml
料金プラン & 利用方法
| プラン | 価格 | 提供形態 / 内容 |
|---|---|---|
| Community CLI | 0 円 (オープンソース) | CLI完全無料 (uvx project-code-map)、ローカルAST解析無制限 |
| ProjectCodeMap Pro | 月額 980 円 | GitHubプライベートリポジトリ連携、AST依存関係グラフ可視化、チーム共有 |
| Hosted MCP API | 月額 1,480 円 | Cursor/Claudeから直接呼び出せるクラウドMCPサーバー接続 |
- GitHub Repository: ayato-labs/ProjectCodeMap
- PyPI Package: project-code-map (PyPI)
Pricing & License Options
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ProjectCodeMap Pro
リポジトリAST解析 & AI最適化プロンプト生成
- ✓無制限のリポジトリWeb解析
- ✓GitHubプライベートリポジトリ連携
- ✓Cursor / Claude / Cline 向けXMLワンクリック出力
- ✓AST依存関係マップ図のエクスポート