Repowise

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Repowise は、野心的なプロジェクトです。すべてのエンジニアと、その傍らで働くすべてのエージェントが、5年間コードベースを保守してきた人と同じようにコードベースを理解できることを目指しています。何が何を呼び出すのか、何が壊れやすいのか、もう誰も使っていないものは何か、そしてなぜこのように作られたのかを理解できる状態です。トークンを減らすことは、決して目標ではありませんでした。それは結果として実現します。インデックスに質問できるエージェントは、答えを探すためにファイルを検索し、開き、読み直す必要がなくなるからです。同じエージェントタスクで他のコンテキストツールと比較して測定したところ、削減幅も最大です。 同じエンジンが、エージェントにコードを何度も調べ直させたくない開発者にも、何が変わり、誰が担当し、どのテストが変更箇所に到達したかを示す必要があるプラットフォームチームにも役立ちます。エンジンのすべての機能は、無料のオープンソース版で利用できます。商用レイヤーでは、その上に組織全体での運用機能が加わります。

ホステッド版と Foresight

この README の内容はすべて、ご自身のマシンで無料で実行できます。repowise.dev が、プライベートリポジトリも含めて代わりに実行します。また、Foresight が最初に提供される場所でもあります。 長年にわたる実際のコミットと修正をもとにトレーニングされたモデルが、修正によって変更されるファイルを順位付けし、変更で見落とされた点を示し、LLM を使わずに回答をすべて説明します。 Foresight の機能 →

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1 行でセットアップ

リポジトリで Claude Code、Codex、Cursor、または MCP 対応のエージェントを開いて、次の内容を貼り付けます。

Read https://docs.repowise.dev/setup.md and set up Repowise in this repository.

エージェントが Repowise をインストールし、API キーなしでリポジトリをインデックス化して、そのインデックスに接続します。費用が発生する操作の前には確認を求めます。自分で作業する場合は、次のようにします。

uv tool install repowise          # or: pipx install repowise / pip install repowise
cd /path/to/your/repo
repowise init --yes --no-prose    # graph, git, health, dead code, docs. No key, no spend.
repowise serve                    # local dashboard + MCP server

init によって Claude Code が自動的に設定されます。その後、エージェントに 「Repowise の get_overview を使って、このリポジトリを要約して」 または 「src/auth.py を変更すると 何が壊れる？」 と尋ねます。 すべてのエージェント、モデルが作成するドキュメント（任意）を含むセットアップ手順 →

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できること

1 つのインデックスを、3 つの方法で利用できます。知りたいことを見つけてください。それぞれの項目から、答えが載っているページに移動できます。

### コードを理解する

質問	Repowise が提供するもの
このリポジトリではチェックアウトはどのように動作しますか？	呼び出しグラフと生成されたドキュメントに基づく、引用付きの回答を一度の呼び出しで提供します。検索と回答
この関数を呼び出しているのは何で、この関数は何を呼び出していますか？	解析対象の27言語にまたがる呼び出しグラフです。すべてのエッジに解決方法と信頼度が記録され、各エントリーポイントからトレースされた実行フローも確認できます。グラフ
このコードベースのドキュメントを入手できますか？	キーなしでコードの構造から生成される、すべてのモジュールとファイルのWikiです。必要に応じてモデルに作成させることもできます。コミットごとに差分更新されます。ドキュメント
間違っているドキュメントはどれですか？	Markdownをリポジトリのツリーと照合し、コードに存在しなくなったファイルやシンボルへの参照を、修正すべき行とともにすべて示します。ドキュメントのずれ
なぜこのように構築されているのですか？	ADR、# WHY: コメント、コミットとPRの履歴、エージェントのセッションから抽出した決定事項です。それぞれが関連するコードに紐付き、古くなるとフラグが付けられます。決定事項
このコードに詳しいのは誰ですか？	オーナー、バスファクター、主な作成者が活動を止めた場合の担当知識の薄れ、推奨レビュアーを確認できます。オーナーシップ
アーキテクチャを確認できますか？	モデルを使わずに、探索可能な依存関係マップ、C4ビュー、Structurizrエクスポートを利用できます。ダッシュボード

安全に変更する

質問	Repowise が提供するもの
これを変更すると、何が壊れますか？	シンボル単位の影響範囲です。変更箇所の呼び出し元、これまで一緒に変更されていたのに差分に含まれていないファイル、その箇所に到達するテストを確認できます。変更リスク
このPRのリスクはどの程度ですか？	変更がリポジトリ内の最近のコミットと比べてどの位置付けかを、その理由とともに示します。エージェントが実行できる指示として提供されます。変更リスク
どのテストを実行すべきですか？	カバレッジレポートがあればそこから、なければ呼び出しグラフから、差分が実際に通るテストを特定します。テストインテリジェンス
このPRで未テストの行が追加されましたか？	GitHub、GitLab、または任意のランナーで、パッチカバレッジ、変更行のブランチカバレッジ、パス単位のCIゲートを確認できます。CIゲート
このAPIの変更で、別のリポジトリが壊れますか？	リポジトリ間でHTTP、gRPC、トピック、OpenAPIのコントラクトを照合し、破壊的変更を防ぐガードと、影響を受けるコンシューマー側のファイルを確認できます。ワークスペース
ほかの誰かがこれらのファイルを編集中ですか？	同じファイル、または一緒に変更されることの多いファイルを編集している、ほかのオープンブランチを、それぞれ掲載理由とともに確認できます。ブランチの重複
秘密情報をコミットしてしまいましたか？	作業ツリーとgitの全履歴から検出されたキー、トークン、リスクの高い呼び出しを、コミット前チェックとCIゲートで確認できます。セキュリティシグナル

継続的に改善する

質問	Repowise が提供するもの
最初に何を修正すべきですか？	影響度と労力のバランスを取り、変更頻度、ファンイン、カバレッジ、バグ履歴を用いて優先順位を付けたキューです。最初に修正
負債はどこにありますか？	53 個の決定論的な検出器による、すべてのファイルの 1～10 のスコアです。欠陥リスク、保守性、パフォーマンスに分け、実際のバグ履歴に照らして検証しています。コードの健全性
なぜ遅いのですか？	N+1 クエリ、ループ内の I/O、非同期コード内のブロッキング呼び出し、二次ループを、関数やファイルの境界を越えて追跡します。パフォーマンス
安全に分割するにはどうすればよいですか？	メソッドの抽出、クラスの抽出、メソッドの移動、ファイルの分割、循環依存の解消といった具体的なリファクタリング計画を提示します。移動する正確なシンボルと、それに伴って移動するものも示します。エージェントにそのまま渡せます。リファクタリング
何を削除できますか？	到達不能なファイル、未使用のエクスポート、未使用のパッケージを、それぞれ確信度の段階と根拠とともに示します。デッドコード
バグはどこで繰り返し発生していますか？	バグ修正コミットをファイルやシンボルまで追跡し、エージェントがバグの温床を編集すると警告します。バグ履歴
テストは本当に何かをテストしていますか？	アサーションのないテスト、自分自身のモックしか確認しないテスト、テストされていないホットスポットを示します。テスト品質の問題

意外に思われる機能

• カバレッジを実行せずにテストカバレッジを確認できます。 ほとんどのリポジトリではカバレッジレポートが生成されません。Repowise はインポートグラフと呼び出しグラフから「テストされているか、何によってテストされているか」に答え、各回答に実測または推定のラベルを付けます。
• リポジトリ上で自身の健全性スコアを検証します。 インデックス作成のたびに、スコアが最も低いファイルのうち、最近の履歴で実際にバグ修正が行われたファイルの数を報告するため、コードベースに対する不適切なスコアがあれば確認できます。
• エージェントのセッションから学習します。 トランスクリプトの記録を有効にすると、繰り返し伝える修正内容（「共有 HTTP クライアントを使う」など）が追跡対象の判断となり、後でエージェントにフィードバックされます。トランスクリプトがマシンの外に出ることはありません。
• 実際のインデックスを基に CLAUDE.md と AGENTS.md を作成し、最新の状態に保ちます。 そのため、MCP に対応していないエージェントも、最初から情報を得た状態で作業できます。
• エージェントが読む前にコマンド出力を圧縮します。 repowise distill pytest はすべての失敗を残してノイズを取り除きます。失われる情報はありません。expand コマンドで、カットされた部分を復元できます。
• 新しい Git ワークツリーはインデックス作成済みの状態で始まります。 リンクされたワークツリーは、何もない状態から始めるのではなく、ベースのチェックアウトからインデックスを引き継ぎます。
• 依存している外部システムを把握できます。 PyPI、npm、Cargo、Go、NuGet、Maven、CMake のパッケージマニフェストを基に、コードがアクセスするサービスやライブラリのマップを作成します。

### 入口を選ぶ

重視すること…	こちらから
リポジトリを把握しているコーディングエージェント	少ない呼び出しでタスクに合わせたコンテキストを提供し、エージェントが尋ねる前に判断事項とリスクを伝えます。エージェント向け ↓
より安全なプルリクエストと高速な CI	変更リスク、シンボル単位の呼び出し元、変更漏れ、差分に必要なテストを確認できます。変更インテリジェンス ↓
問題を引き起こしやすいコードの改善	不具合の検証に基づく健全性スコアと、具体的な修正方法を確認できます。コードの健全性 ↓
レビュー担当者や監査担当者に変更内容を示すこと	マージされた各変更の根拠、CI での変更ポリシー、引き継ぎ可能なレポートを確認できます。変更の根拠 ↓
多数のリポジトリを抱える環境	リポジトリ間で照合されるコントラクト、破壊的変更のガード、CI のアーキテクチャルール、すべてに対応する 1 つの MCP エンドポイントを利用できます。ワークスペース ↓
会社全体への導入	ネットワーク外にデータを出さないセルフホスト構成、言語ごとの精度、サイジング、コンプライアンス状況、ライセンスを一か所で確認できます。チームとエンタープライズ ↓

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エージェントが推測しなくなります

エージェントがリポジトリについて尋ねる質問には、どれも事前に計算できる答えがあります。この関数を呼び出しているのは誰か？変更すると何が壊れるか？なぜこのように書かれているのか？本当に危険なファイルはどれか？ インデックスがなければ、エージェントはタスクのたびに答えを探し直します。grepし、読み、読み直し、忘れてしまいます。

RepowiseはClaude Code、Codex、Cursor、VS Codeなど、あらゆるMCPホストに、グラフ、Git、ドキュメント、決定事項をまとめた1つのインデックスを基盤とするタスクに特化した10種類のMCPツールを提供します。多くのコードツールは、ファイルやシンボルといったデータエンティティを一度に1つ扱うように作られているため、エージェントは逐次的な呼び出しを延々と重ねることになります。これらのツールはタスクを中心に設計されています。1回の呼び出しで複数の対象を渡すと、全体像が返ってきます。 ツール一覧 ↓

トークンについて。 このカテゴリのツールはどれもトークンの消費を抑えると謳っており、数多く存在します。私たちは、トークンの消費は症状にすぎないと考えています。エージェントがトークンを消費するのは、コードベースを把握していないため、検索し、ファイルを開き、さらにファイルを開いて、また検索するからです。すでに把握しているインデックスを与えれば、節約効果は自然に現れます。さらに、私たちが測定した中でも最高の結果が出ています。django/djangoに関する43件の質問でエージェントをペア比較したところ、Repowiseはエージェント自身の出力を31.6%削減し（p<0.0001）、ツール呼び出しを7.2回ではなく3.8回で完了しました。同じ実行で、ほかのどのコンテキストツールよりも優れた結果です。非公開の検索タスク42件では、修正に必要なファイルのうち0.876を特定しました。次点のツールは0.610でした。 手法と、負けたすべての比較結果 →

エージェントが尋ねる前にコンテキストが届きます。 オプションのフックを使うと、必要なタイミングでセッションに情報を送れます。エージェントが決定事項の適用対象となるファイルを編集するときに、その決定事項を提示します。最近バグ修正が続いたファイルに触れたときには警告を表示します。セッション開始時には簡潔なブリーフィングを提示し、存在しないパスを参照しようとしたときには修正を促します。

あなたの働き方から学習します。 トランスクリプトの記録を有効にすると（repowise decision source set session --on）、Repowiseはあなた自身のエージェントのトランスクリプトを読み取り、繰り返し行っている修正を見つけ、長期的に有効なものを追跡対象の決定事項にして、後で再び提示します。トランスクリプトがマシンの外に出ることはありません。更新ごとに1回のモデル呼び出しで、決定論的なゲートを通過した候補をレコードに変換します。--no-llmを指定すると、ゲートは維持され、モデル呼び出しは行われません。

インデックスが構築するもの

5つのレイヤーで、1つのインデックスを構成します。

レイヤー	提供する内容
1. グラフ	27のAST解析対応言語にわたるファイルとシンボルの依存関係、信頼度を示す呼び出し解決情報、コミュニティ、中心性、循環依存、実行フロー
2. Git履歴	ホットスポット、所有権、同時変更、バス係数、バグ修正履歴。静的解析では把握できない振る舞いのシグナルです
3. ドキュメント	すべてのモジュールとファイルのWiki、ハイブリッド検索、コードが裏付けなくなった主張を見つけるため、ツリーと照合される独自のMarkdown
4. 決定事項	ADR、インラインマーカー、コミット、PR、エージェントセッションに含まれるアーキテクチャ上の根拠。各主張は証拠まで追跡できます
5. ヘルスと変更	欠陥リスク、保守性、パフォーマンス、変更リスク、テストへの影響、デッドコード、具体的なリファクタリング計画を対象とする53種類の決定論的な検出器

構造を示すWikiにはモデルは不要です。モデルが文章を生成する機能は、ページまたはディレクトリ単位で追加できるオプションです。

各レイヤーの連携方法 → · グラフの信頼性を支える仕組み →

### さらに：誰も読まない出力への支払いをやめましょう

エージェントがシェルコマンドから読み取る内容の大半はノイズです。成功したテストの300行に4件の失敗が埋もれていたり、最近の変更を尋ねただけなのにコミット本文全体が返ってきたりします。repowise distill <cmd> は、エージェントが読む前にコマンド出力を圧縮し、エラーを先に表示して終了コードを保持します。

repowise distill pytest          # 61% fewer tokens, all 11 failure lines kept
repowise distill git log -50     # 89% fewer tokens
repowise saved                   # what distillation saved you, in tokens and dollars

省略された箇所にはインラインの [repowise#<ref>] マーカーが残り、repowise expand <ref> を使えば完全な内容に戻せます。そのため、コマンドを再実行しなくてもエージェントは詳細を取得できます。短い出力はそのまま通過します。オプトインのフックを使うと、ノイズの多いコマンドをエージェント向けに自動で書き換えます。

詳細ガイド：docs/agent/DISTILL.md →

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マージ前に危険性を把握する

LLMを使わず、グラフとGitの履歴から計算する4つの決定論的なシグナルです。

• 変更リスク。 差分の形状に基づいて、任意のコミットまたは base..HEAD の範囲を 0-10 でスコア化し、リポジトリ内の最近のコミットと比較して順位付けします。PRモードでは、エージェントが実行できる指示を返します：may_break、missing_cochanges、missing_tests、tests_to_run。コマンドは1つです：repowise risk main..HEAD。 （リファレンス →）
• バグの履歴。 実際にバグ修正が行われたファイルとシンボル、および修正時期を確認できます。ドキュメント、テスト、設定に関するコミットは除外されるため、カウントが示す意味は明確です。また、最近立て続けに修正が行われたファイルは、編集中にバグの温床として警告されます。 （リファレンス →）
• テストインテリジェンス。 カバレッジレポートまたは呼び出しグラフから、どのテストがファイルに到達するか、またどのテストが差分を実行するかを把握できます。（リファレンス →）
• 変更の調整。 編集中のファイルを、他のどのオープンブランチが編集しているかを確認できます。各行には、掲載された理由と、目の前の差分が単一の変更なのか、無関係な複数の変更なのかが示されます。repowise overlap と repowise risk を使います。 （リファレンス →）

カバレッジレポートなしで、このファイルをカバーするテストを確認する

LCOV、Cobertura、Clover、JaCoCo、またはGo coverprofileを取り込むと、測定結果が得られます。カバレッジレポートを生成しないリポジトリがほとんどのため、代わりにグラフが答えを導きます。テストファイルがソースファイルをインポートしている場合、そのファイルに 到達する ことを示すエッジが記録されます。多くのツールがファイル名の一致で代用するのとは異なります。

repowise impacted-tests main..HEAD   # only the tests this diff exercises
repowise health                      # untested hotspots, graph-aware

_{このリポジトリのテストごとの実際のカバレッジと照合済みです： ファイルへの到達判定の精度は95.7％、実行リストの精度は97.5％です。各行には basis: "measured" または "inferred" が付与されます。両方で判定できる場合は測定結果が優先され、回答が空の場合は「テストなし」ではなく「不明」を意味します。 テストインテリジェンス →}

CI およびすべてのプルリクエストで

パッチカバレッジ、ドキュメントの乖離、セキュリティ、変更リスクを、自社の パイプラインでゲートとして実行できます。GitHub Action、 GitLab テンプレート、または任意の環境で使える通常の CLI コマンドを通じて、 アノテーション、SARIF、GitLab Code Quality 形式の出力を利用できます。ゲートに API キーは不要です。 CI で Repowise を使う →

GitHub では、無料の Repowise PR Bot もインストールできます。 すべてのプルリクエストに同じ分析結果を表示する、ホスト型の GitHub App です。コメントは 1 つだけで、 プッシュのたびにその場で編集され、問題のない PR にはコメントが一切付きません。シンボル単位の影響範囲 （PR で変更されたコントラクトと、PR の外にあるすべての呼び出し元）、変更に含まれていないテストや 共同変更の関連ファイル、リポジトリ独自の履歴に基づく変更リスク、PR ごとの公開分析ページを表示します。 LLM の呼び出しはゼロなので、同じ差分には常に同じレビュー結果が返されます。

_{実際の PR に投稿されたコメント：repowise-dev/repowise#1204 · 分析ページを見る → · PR Bot をインストール →}

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すべての変更と、その根拠

Repowise は、マージされた各プルリクエスト、マージリクエスト、コミットを git から読み取り、 変更レコードとして記録します。取り込まれたコミット、変更されたコンポーネントとその宣言済みオーナー、 その変更に到達するテスト、関連するコントラクトや意思決定、その来歴、マージ後に起きたことが含まれます。 フォージの API は呼び出さず、各項目には根拠の種別（測定済み、推定、宣言済み、不明）が示されます。

質問	Repowise の回答
この PR で何が取り込まれ、その根拠は何ですか？	変更のエビデンスチェックリストと、各項目の ok、attention、unknown の判定を、in-toto 形式でエクスポートできます。変更レコード
支払いコードの変更に対して、CI でより高い基準を適用できますか？	.repowise/policies.yaml にルールを定義し、名前、タグ、または重要度に基づいてコンポーネントと照合して、repowise check で評価できます。SARIF または JUnit 形式で出力できます。変更ポリシー
何かが壊れました。最初にどの変更を確認すればよいですか？	エラー、スタックトレース、または課題をもとに最近の変更を順位付けします。実際のリグレッション 43 件では、後のリバートまたは修正で原因として特定された変更が、上位 5 件に含まれた割合は 67％でした。共有ファイルによる順位付けでは 28％です。疑わしい変更
このコンポーネントのオーナーは誰で、現在も作業していますか？	カタログと CODEOWNERS のオーナー情報を反映した、Backstage 形式のコンポーネントを表示し、直近 90 日間のコミットと照合します。コンポーネント
監査担当者や買収先に、現在の状況を示せますか？	リポジトリの評価、対象期間の変更レポート、コンポーネント一覧を、JSON、Markdown、HTML、または CSV 形式のエビデンスパックとして作成できます。レポート

repowise changes show pr-412                         # one change and its evidence checklist
repowise check main..HEAD --sarif-file policy.sarif  # run .repowise/policies.yaml in CI
repowise suspects --trace stacktrace.txt             # the recent changes to read first
repowise report changes --format html --out q3.html  # change evidence for the last 90 days

オーナーとレビュアーは集計のみを行い、順位付けや個人名の表示はしません。また、すべてのレポートで、 git だけでは証明できないことを明示します。

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★ 修正すべき箇所が正確にわかります

コードヘルスは技術的負債を測定します。ファイルのコード構造と変更履歴から、次に修正が必要になりそうなファイルを特定します。

「このファイルはリスクが高い」と示すだけで終わるツールがほとんどです。Repowise はすべてのファイルをスコアリングし、リスクが集中している箇所を見つけ、具体的な修正内容を提示します。

53種類の決定論的な検出器（McCabe 複雑度、brain メソッド、LCOM4 凝集度、god クラス、クローン検出、未テストのホットスポット、変更エントロピー、過去の不具合履歴など）により、すべてのファイルを1～10でスコアリングし、不具合リスク、保守性、パフォーマンスという3つの観点から評価します。N+1クエリやループ内の I/O などのパフォーマンス上の問題は、関数やファイルをまたいでコールグラフをたどって追跡します。これは、ファイル単位のリンターでは見つけられない問題です。公開済みの精度に関する主張を裏付ける数値があるため、不具合スコアに反映されるのは53種類のうち25種類の検出器だけです。

LLM 呼び出しゼロ、クラウド利用ゼロ。 検出器の重みは手動調整ではなく、実際の不具合コーパスを基準に較正されています。バグが発生する期間より前のコミット時点で各ファイルをスコアリングするため、過去に情報が漏れることはありません。また、ファイルサイズを明示的な調整要因として扱うため、検出器の重みが上がるのは、単にファイルが大きいからではなく、不具合の発生率をどれだけ高めるかに応じてです。

お使いのリポジトリで自己検証します。 インデックスを作成するたびに、Repowise は自身の検出結果と Git 履歴を比較して、見つかった内容を報告します。「ヘルススコアが最も低い20ファイルのうち16ファイルで、過去6か月以内にバグ修正が行われました。これはベースラインの24％に対して3.3倍です。」この数値がお使いのコードベースで悪ければ、そのことがわかります。

さらに、修正方法を提示します。 クラスの抽出、ヘルパーの抽出、メソッドの移動、循環依存の解消、ファイルの分割、メソッドの抽出の中から、移動するメソッド、エッジ、シンボルを正確に示します。また、関連して移動する呼び出し元や、変更が同時に行われるファイルも示し、リーフ上で同じ修正を行う場合よりも、中心的なハブ上での修正を上位にする順位付けも行います。メソッドの抽出では、関数全体にデータフロー解析を適用し、正確なコード範囲を抽出して、動作を維持するシグネチャを推定します。

repowise next                          # what to fix first, ranked by impact and effort
repowise health                        # KPIs and lowest-scoring files
repowise health --refactoring-targets  # ranked, concrete plans
repowise health --trend                # snapshots plus declining-health alerts
repowise dead-code                     # what can go, by confidence tier

ダッシュボードでは各計画がカードとして表示され、エージェントにコピーするボタンも用意されています。インデックス作成の処理経路では実行されないオプションのモデル処理を使うと、計画を生成コードと統合差分に展開できます。

_{9言語のオープンソースリポジトリ21件で検証済みです（一定の時点でスコアリングした2,826ファイルを対象に、その後6か月間のバグ修正と照合）：ROC AUC 0.737［0.683、0.787］。両ツールがスコアリングした2,770ファイルでCodeSceneと比較すると、Repowise による順位付けでは、一定のレビュー予算のもとで後に不具合が判明したファイルを2.3倍多く浮かび上がらせます（対応のある検定、p = 0.003）。CodeScene は、より短く、わずかに精度の高いリストを提示します。 詳細な比較とその限界 →}

ガイド：コードヘルス · リファクタリング · デッドコード

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すべてをご覧ください

repowise serve は、MCP サーバーとともに完全な Web ダッシュボードを起動します。別途セットアップする必要はなく、すべてローカルで動作します。

アーキテクチャ · 依存関係グラフをレイアウトして探索でき、ノードごとのコンテキストと変更の連動を確認できます	コード健全性 · すべてのファイルをバブルで表示し、ホバーするとスコア、サイズ、カバレッジ、検出事項を確認できます
チャット · コードベースに質問すると、回答の根拠となったファイルやページが示されます	ドキュメント · コードベース全体のWikiページを生成し、確信度と新しさを示すバッジも表示します

そのほか、アーキテクチャとC4のビュー、ナレッジグラフとズーム可能なマップ、リスク、ホットスポット、結合度、影響範囲、コントリビューター、オーナーシップ、証拠ドロワーとタイムラインを備えた意思決定、シンボル、セキュリティ、デッドコード、コスト、ワークスペースがあります。各ビューの内容と確認できること：docs/start/DASHBOARD.md →

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ソフトウェア資産全体に広がるインテリジェンスレイヤー

実際のシステムは単一のリポジトリではなく、高くつく障害はリポジトリ間の隙間で発生します。バックエンドの契約を変更すると、Repowise はその契約を利用するフロントエンドの呼び出し、下流のサービス、変更に含まれていない関連ファイル、新たな依存関係が違反するアーキテクチャルールを、リリース前に特定できます。

ワークスペースインテリジェンス	確認できること
契約マップ	各 HTTP、gRPC、イベント、ソケット、データの契約を提供し、利用するサービスはどれですか？リンクには、確定または候補としての確信度と、根拠となる情報が保持されます。
リポジトリ横断の影響範囲	このプロバイダーを変更すると、下流のどのサービスが構造上の影響を受けますか？また、過去の共変更によって影響が及ぶ可能性があるのはどのサービスですか？
破壊的変更のガード	エンドポイントが削除されたか、OpenAPI、proto、シグネチャの形式が互換性のない形で変更されたか、またその契約に関連づけられているコンシューマー側のファイルはどれですか？
テストへの影響	カバレッジに基づく場合、または呼び出しグラフから推定する場合、このプロバイダーの変更に対してコンシューマーのリポジトリで実行すべきテストはどれですか？
コードとしてのアーキテクチャ	稼働中のシステムグラフは、宣言された依存関係ルールに違反していますか？それとも循環が含まれていますか？repowise workspace check で CI をゲートできます。
アーキテクチャの健全性	ソフトウェア資産全体の結合度はどの程度ですか？伝播コスト、循環のコア、サービスの役割、決定的な 1～10 のアーキテクチャスコアを確認できます。
フェデレーションコンテキスト	1 つのダッシュボードと 1 つの MCP サーバーで、リポジトリ単位の根拠を保持しながら、すべてのリポジトリを横断して回答します。

システムマップは、リポジトリの箱だけでなくサービスをモデル化し、実際の契約と「これらのファイルは一緒に変更されることが多い」という情報を決して混同しません。HTTP のフィールド単位の比較は、対象を限定した OpenAPI 3.x のサブセットをカバーします。対応づけられたコンシューマーから確認できるのはエンドポイントの公開状況であり、フィールドの使用状況や実行時の障害ではありません。 ワークスペースガイドと正確なサポート対象一覧 →

ワークツリーや更新は軽量です。リンクされたワークツリーはベースのチェックアウトからインデックスを引き継ぎ、コミット後のフック、ファイル監視、Webhook、またはポーリングによって、各リポジトリとリポジトリ横断グラフを最新の状態に保ちます。 インデックスを最新の状態に保つ →

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サポート対象言語

27 言語を AST に解析し、41 言語に5段階の対応レベルを設けています。エコシステムのハンドラーがある場合は、フレームワークにも対応します。すべての言語がオープンソース版に含まれています。

フル  

良好    ・部分対応  

5段階の対応レベルと、各レベルで利用できる機能

| 段階 | 言語 | 得られるもの | |---|---|---| | **Full** (14) | Python · TypeScript · JavaScript · Svelte · Vue · Astro · Java · Kotlin · Go · Rust · C++ · C# · Scala · Ruby | パイプライン全体：AST シンボル、インポート解決、解決済みの呼び出しグラフ、継承関係、ドックストリング、フレームワークのエッジ、コード健全性マーカー | | **Good** (11) | C · Swift · PHP · Dart · Object Pascal · COBOL · GDScript · VB.NET · Elixir · F# · Objective-C | 言語ごとの上限は完全なマトリクスに記載のとおりで、完全な健全性スイートを除く上記すべて | | **Partial** (2) | Luau / Roblox · Razor / Blazor | Luau：AST シンボルと `require()` の解決に対応し、Rojo と `.luaurc` を認識します。Razor：コンポーネントシンボル、`@code` とコンポーネントタグの呼び出しエッジ、C# の健全性マーカーに対応します。インポート解決にはまだ対応していません | | **Lightweight** (6) | Clojure · Haskell · Lean 4 · Erlang · HTML · QML | ファイル間の実際のインポートグラフ。シンボルレベルの対応はありません | | **Structural** (8) | R · Zig · Julia · Elm · OCaml · Crystal · Nim · D | Git 履歴：ブレーム、ホットスポット、変更の共起、所有権、バグ履歴 |

SQL と dbt のプロジェクトでは ref() / source() のリネージが取得でき、シェルスクリプトでは関数レベルのシンボルが取得できます。HTML ページでは <script src> と <link href> の依存関係が反映され、OpenAPI、Protobuf、GraphQL、Dockerfile、Terraform などの形式には専用のハンドラーが用意されています。それ以外もすべて Git 履歴を通じて追跡されます。

呼び出しエッジにはすべて、解決方法と信頼度が付与されます。same_file の 0.95 から、リポジトリ全体での名前一致による 0.50 まであり、後者は推測であることがラベルで示されます。各言語のコンパイラーを基準に評価した言語ごとの精度： docs/BENCHMARKS.md#accuracy-by-language。

完全なマトリクス：docs/layers/LANGUAGE_SUPPORT.md → · 言語の追加は簡単な 5 つの手順で行え、パーサーのコアを変更する必要はありません： docs/architecture/language-support.md → · 対応レベルが上がる予定の言語：ロードマップ →

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対応エージェントとエディター

エンドツーエンドで連携する8つのエージェント · Fullティアは2つ · それ以外のMCPホストも貼り付けるだけです。

Fullティア  

Goodティア  

Fullでは、Repowiseのすべての機能を利用できます。MCPツール、スキル、スラッシュコマンド、管理対象の指示ファイル、ツール呼び出しをフックレベルで傍受する機能、セッション後のトランスクリプト分析が含まれます。Goodでは、MCPツールと指示ファイルまたはスキルを利用できますが、トランスクリプト分析はありません（フックはマトリックスに記載のある場合のみ）。BasicはMCP設定のみです。MCPに対応するその他のホストは、スニペットを1つ貼り付けるだけで利用できます。repowise agents print-config claude-codeを実行すると、Cline、Windsurf、Zed、Gemini CLI、またはmcpServersを読み取る任意のホスト向けのサーバーエントリーが出力されます。 連携マトリックス →

VS Codeでは、Repowise拡張機能が、プッシュする前に変更によって影響を受ける箇所を表示します（最もリスクの高いファイル、下流への影響、見落としがちな関連ファイル、不足しているテスト、推奨レビュー担当者）。さらに、ガターとステータスバーにヘルス情報を表示し、ホバー時に呼び出し元と所有者を示し、CodeLensとしてリファクタリング計画を提示します。1回のインストールでMCPサーバーも登録されるため、同じインデックスをあなたとエージェントの両方が利用できます。MarketplaceまたはOpen VSXからインストールし、Repowise: Set Up This Repositoryを実行してください。VS Codeガイド →

Claude Codeでは、LensはRepowiseプラグインに組み込まれており、Claudeが作業している間、インデックスが把握している情報を表示します。対象のファイルとそのファイルに依存するファイルの数、ファイルを編集するターン後の変更レビュー（コードの健全性、実行するテスト、同じファイルを扱う他のブランチ）、Flow（各ターンを受け入れる前に確認すべき項目）、Claudeが検索・表示・編集した内容とその編集が及ぶ範囲を示すリポジトリマップ、Ask、セッションの要約を含む/lensペインを利用できます。ボタンを押さない限り、Claudeに何かが送られることはなく、Lens自身がモデルを呼び出すこともありません。Claude Code 2.1.287以降が必要です。また、マップを使うにはrepowise serve --no-uiが実行中である必要があります。Lensガイド →

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10 個の MCP ツール

すべてのレスポンスには、インデックス対象のコミット、インデックスの経過時間、インデックスがチェックアウトに遅れている場合の警告を含む _meta エンベロープが付与されます。そのため、エージェントは読み取った情報をどの程度信頼できるかを常に把握できます。

MCP ツールの概要を見る

ツール	このツールだけが回答できる内容
get_overview()	アーキテクチャの概要、モジュールマップ、エントリーポイント、Git の状態。コードベースを初めて扱うときの最初の呼び出しに適しています。
get_answer(question)	ハイブリッド検索（全文検索とベクトル検索）、グラフの展開、引用付き回答を 1 つ返します。信頼度は単一の confidence で示されます。検索、読み取り、推論を 1 回のラウンドトリップで行います。
get_context(targets, include?)	ファイル、モジュール、シンボル向けのトリアージカードです。概要、シグネチャ、ホットスポットフラグ、適用される決定事項、シンボル ID が含まれます。include を指定すると、呼び出し元、呼び出し先、所有者、メトリクスを取得できます。1 回の呼び出しで複数の対象をまとめて指定できます。
get_symbol("file.py::Name")	インデックス化された 1 つのシンボルのソースを、正確な行範囲とともに取得します。
search_codebase(query)	シンボル、パス、概念を対象に、コードとドキュメントを横断してハイブリッド検索します。
get_risk(targets?, changed_files?)	ホットスポット、依存元、同時変更パートナー、所有者、テストの不足、バグの履歴を取得します。PR モードでは changed_files を渡すと、directive が返されます。
get_change_risk(revspec)	コミット、範囲、未コミットの変更によって、欠陥リスク、保守性、パフォーマンスがどのように悪化したか、関連するテスト、差分が最近のコミットと比べてどの位置にあるかを取得します。
get_why(query?, targets?)	アーキテクチャ上の決定事項と、その改変されていない根拠を取得します。決定事項が見つからない場合は、Git の履歴調査にフォールバックします。
get_dead_code(...)	信頼度の段階別に到達不能なコードを取得します。ワークスペースモードでは、リポジトリをまたぐ利用側も含まれます。
get_health(targets?, include?)	3 つの観点すべてについて、健全性スコアと指摘事項、最初に修正すべき項目、カバレッジ、傾向、ドキュメントの乖離、リファクタリング計画を取得します。

10 個という上限は意図的なものです。タスクに合わせた小さなインターフェースのほうが、エージェントは大規模なインターフェースよりも適切なツールを選びやすくなります。さらに 7 個のツール（依存関係の経路、実行フロー、リファクタリングのコード生成、指摘事項のトリアージ、ワークスペースアーキテクチャ向けの 3 つのツール）は、オプトインで利用できます。パラメーター、使用例、使い分けについては、次を参照してください。 docs/agent/MCP_TOOLS.md →

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分野内での比較

オープンソースのエージェントコンテキストツールを、同じリポジトリ、同じ固定コミット、同じ質問で比較し、各ツールには公表されている機能をすべて使いました。全体のページには、勝った行だけでなく、負けた行も掲載しています。

• 適切なファイルを見つけます。 あらゆる改善ラウンドから除外された封印済みの42インスタンスの分割データで、CodeGraphの0.610に対してファイルカバレッジは0.876です。19勝、1敗です。決定論的な採点で、LLMによる判定はありません。n=42、符号検定 p=0.00004。
• 実際のエージェントループで作業を削減します。 ツールなしのエージェントと比べ、出力トークンを31.6%削減し、44問中37問でより簡潔です。n=43、p<0.0001。 CodeGraphも-24.4%で、実質的に2位です。
• ステップ数が少なくなります。 ツール呼び出しは、ツールなしのエージェントが7.2回必要としたのに対し3.8回で、開いたファイルも7.2個に対して3.0個です。削減の仕組みを直接確認できます。
• コンパイラーと一致する呼び出しグラフです。 Goチーム独自の呼び出しグラフとTypeScriptチェッカー独自の解決結果に対して、Repowise mainの適合率は0.976～0.995です。8月以降、7つすべてのセルで再現率も向上しました。7つすべてで、グラフを同程度に復元するツールの中に、より正確なものはありません。Goの多くのセルで最も高い再現率を持つツールは、依然として私たちではありません。その点もページに記載しています。
• 言語別の精度です。 各言語固有のツールチェーンで採点しています。Goは0.996、TypeScriptは0.98～0.995、Dartは0.99、Pythonは4つのリポジトリのうち3つで0.96～0.99、Cは0.95～0.98、Javaは0.87～0.95、Kotlinアプリケーションは0.94で、いずれも再現率を併記しています。
• 規模です。 dotnet/runtimeは58,924ファイルで、ノートPC1台でピークメモリ11.7 GiB、インデックス作成に120分かかりました。呼び出しグラフのみの構築に使うメモリは中央値で75 MBで、35リポジトリ中35すべてにおいて、5つのツールの中で最少です。

全結果、方法論、そして負けた比較項目 → · この成果の基盤となる研究 →

機能面での比較

すべての機能を備えた単一の製品はないため、表も1つではありません。実測と記された行は、直接比較した数値であり、 docs/BENCHMARKS.md にリンクしています。そこにはサンプル数、テスト、そして負けた比較項目を掲載しています。印のない行は機能の有無を示すもので、測定値ではありません。

エージェントのコンテキストレイヤーとして

	repowise	CodeGraph	Serena	DeepWiki
セルフホスト可能、オープンソース	✅ AGPL-3.0	✅	✅	❌ クラウドのみ
プライベートリポジトリ、クラウド不要	✅	✅	✅	❌ OSS フォークのみ
提供する MCP ツール	デフォルト 10 + オプトイン 7	1	29	3
ゴールドファイルを見つける (実測、n=42 封印)	✅ 0.876	0.610	今回の実行には含まれず	未測定
素のエージェントと比べた出力トークン (実測、n=43)	✅ -31.6%	-24.4%	-14.8%	未測定
グラフ構築に必要なメモリ (実測、5 ツール、35 リポジトリ)	✅ 75 MB、35 件中 35 件で最小	757 MB	未測定	該当なし、クラウド
グラフ構築にかかる時間 (実測、同じ実行)	2.77 秒、35 件中 14 件で最速	3.65 秒、16 件で最速	未測定	該当なし、クラウド
完全なインデックスの構築時間、django (実測)	⚠️ 366.8 秒、ここでは最も遅い	✅ 16.4 秒	未測定	該当なし、クラウド
呼び出しエッジの精度、手動採点 (実測、560 行、9 言語)	✅ 85.7%	58.6%	未測定	未測定
呼び出しエッジの精度、コンパイラによる判定 (実測、5 ツール、7 セル)	✅ これほど多くを見つけて、これほど多くを正しく当てるものはない、7 中 7	7 件でより低い精度	未測定	未測定
生成されるドキュメント	✅	❌	❌	✅
プロアクティブなエージェントフック	✅ Claude + Codex	❌	❌	❌
生成される CLAUDE.md / AGENTS.md	✅	❌	❌	❌
コマンド出力の蒸留	✅ 可逆	❌	❌	❌
アーキテクチャ上の意思決定記録	✅	❌	❌	❌
マルチリポジトリワークスペースのインテリジェンス	✅ コントラクト、同時変更、フェデレーテッド MCP	❌	❌	❌

2 つのコスト行は異なる問いに答えます。 呼び出しグラフを構築する場合、私たちは 測定された中で最も軽量なツールであり、次に軽いものより約 10 倍軽く、最速のものと ほぼ同じ速さです。完全なインデックスを構築する場合、CodeGraph は私たちより 22 倍高速です。その時点では私たちは git 履歴レイヤー、wiki、意思決定、ヘルス チェックも構築しているからです。呼び出しグラフだけが必要なら、それが正しい トレードオフであり、そうすべきです。モデルが書いた文章を有効にすると、135 倍 になります。

手動採点の精度の行は諸刃の剣です。 私たちが描く呼び出しエッジの約 14 パーセントは 誤っており、seastar では CodeGraph の方が私たちより良い評価になります。コンパイラの 行が存在するのは、私たちが手読みの行を自分たちで採点したからです。Go と TypeScript では、解答キーは Go チーム自身の呼び出しグラフと tsc チェッカー自身の解決結果で あり、それらは私たちが書いたものではなく、調整もできません。精度だけならほとんど 何も描かないことで簡単に勝てますし、再現率だけならすべてを描くことで勝てます。 したがって、主張はそのペアに対するものです。

_{競合他社は 2026 年 8 月に CodeGraph 1.5.0、Graphify 0.9.31、Serena 1.6.2.dev0、 code-review-graph 2.3.7 で測定しました。Repowise のコンパイラ採点の数値は 2026-10-03 の main によるものです。その他の Repowise の行は 2026 年 8 月の 081a59fa によるもの です。}

コードヘルスツールとして

	repowise	CodeScene
セルフホスト可能、オープンソース	✅ AGPL-3.0	⚠️ オンプレミス Docker、プロプライエタリ
コードヘルススコア (1〜10)	✅ 53 の検出器、25 のスコアリング	✅ 25〜30
Brain Method / LCOM4 / 神クラス	✅	✅
20% のレビュー予算で見つかる欠陥 (実測、2,770 ファイル)	✅ 0.173	0.074
工数認識ランキング、Popt (実測、p=0.003)	✅ 0.607	0.462
その予算での適合率 (実測)	0.580	✅ 0.636、より短いリスト
識別性能、ROC AUC (実測、ペア比較)	0.731	0.705、p=0.054、有意ではない
ビジネスインパクト (解決時間)	❌ オープンデータでは再現できませんでした	✅ Code Red 研究
Git インテリジェンス (ホットスポット、オーナーシップ、共変更)	✅	✅
マージ前の変更リスクスコアリング	✅ 0〜10 + ディレクティブ	✅
具体的なファイル横断リファクタリング計画	✅ グラフ認識 + ブラスト半径	⚠️ 関数内のみ
テストカバレッジインテリジェンス	✅ LCOV/Cobertura/Clover/JaCoCo/Go	❌
デッドコード検出	✅	❌
MCP 経由で AI エージェントに提供	✅	✅

CodeScene は、このカテゴリで実証的な欠陥研究を公開している唯一の他のベンダーであり、だからこそ直接比較を行った相手です。同社は約 27 ファイルを指摘するのに対し、当社は 132 ファイルを指摘します。そのため、対応すべき短いリストが欲しい場合は、同社のしきい値のほうが適しています。

ドキュメントジェネレーター

DeepWiki、Google Code Wiki、Swimm はリポジトリからドキュメントを生成し、これは当社のレイヤーの 1 つと重複します。当社はこれらに対して測定を行っていないため、ここに表はありません。

PR ボット、LLM レビューボットとの比較

	Repowise PR Bot	CodeRabbit	Greptile
PR あたりの LLM 呼び出し	✅ ゼロ	❌ レビューごと	❌ レビューごと
同じ diff、同じレビュー	✅ 決定論的	❌ サンプリングされた出力	❌ サンプリングされた出力
あなたのコードがモデルプロバイダーに送信される	✅ 一切なし	❌ はい	❌ はい
シンボルレベルのブラスト半径	✅ コールグラフ	❌	⚠️ コンテキストからの散文
PR から欠けている共変更パートナー	✅ Git 履歴	❌	❌
リポジトリ自身の履歴に対する変更リスク	✅ 0〜10 + パーセンタイル	❌	❌
クリーンな PR では沈黙	✅ デフォルトで	⚠️ 設定可能	⚠️ 設定可能

LLM レビューアーは別の製品です。意図を読み取ることができ、実行するたびに新しい形で間違える可能性があります。この製品はコールグラフと Git 履歴に対して集合演算を行うため、同じ diff を 2 回プッシュすれば同じレビューが 2 回得られます。完全な並列比較はこちら: repowise.dev/compare →

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チームとエンタープライズ向け

AI は変更を生み出すコストを下げます。しかし、その結果を理解するコストは下げません。大規模な資産では、その答えはリポジトリ、オーナーシップの境界、サービスの契約、テストスイート、そして何年にもわたるアーキテクチャの歴史を横断します。Repowise は、開発者、エージェント、レビューアー、プラットフォームチームに、何が存在し、何がそれに依存し、何がリスクであり、何が壊れるかについての同じエビデンスを、1 つのインデックスから提供します。個別のヘルスツール、デッドコードツール、エージェント向けのコード検索レイヤー、ドキュメントジェネレーター、テスト影響サービスを置き換えるものです。

実行場所とネットワーク外に送信されるデータ

デプロイ方法	ソースの読み取り場所	インデックスの保存場所	ネットワーク外に送信されるもの
セルフホスト可能なオープンソース版（pip install repowise）	お使いのマシン	リポジトリと同じ場所にある .repowise/	無効にできる匿名の CLI テレメトリーと、説明文機能を有効にした場合に限り、お客様自身の LLM プロバイダーに送信されるデータ
セルフホスト可能な商用版	お客様の VPC またはエアギャップネットワーク	お客様のネットワーク内の Postgres と LanceDB または pgvector	同じデータに加え、お客様が設定した連携機能。エアギャップモードでは一切送信されません
ホスト版（repowise.dev）	ホスト型インデクサー	当社が運用するインフラストラクチャ	お客様のコードがプラットフォームに送信されます

グラフ、Git、ヘルス、変更リスク、テスト、デッドコード、PR レビューでは、LLM 呼び出しは一切発生しません。 生のソースはメモリ内で解析され、保存されることはありません。説明文機能は任意で、リポジトリごとに選択した、お客様自身のプロバイダーとの契約に基づいて実行するか、Ollama を通じて完全にオフラインで実行します。脅威モデルとデータフローについては、セキュリティレビュー資料をご覧ください。各レイヤーの基盤となる公開研究と、その検証方法については、LINEAGE.mdをご覧ください。

共有サーバーでは、REST、HTTP 経由の MCP、Webhook はすべての呼び出し元を、リポジトリとツールの利用範囲を限定したプリンシパルに対応付け、スコープ付きトークンはハッシュとして保存されます。認証、チームディレクトリ、変更メタデータ、イベント配信は名前付きプラグイン接続点になっているため、オープンソースコードを変更せずに、お客様独自の ID プロバイダーやディレクトリを接続できます。

他者に提示できる証拠

誰からの要請か	Repowise が生成するもの
変更管理を確認する監査人（SOC 2 CC8.1、ISO 27001 A.8.32、PCI DSS 6.5）	対象期間中のすべての変更と、そのレビュー記録、到達可能なテスト、ポリシー判定、その後の結果：repowise report changes
ソフトウェアインベントリのレビュー（PCI DSS 6.3.2）	オーナーチーム、言語、エントリーポイント、インポートするパッケージを含むコンポーネント：repowise report inventory
どのコードが特定のパッケージを使用しているかを尋ねるセキュリティチーム	コンポーネント、オーナーチーム、到達可能性を含むインポート箇所に加え、CycloneDX 1.6 の使用状況エクスポート：repowise packages where
買収企業、取締役会、移行委員会	コンポーネントの状態、ホットスポット、バスファクター、デッドコード、テスト到達度、コントラクト：repowise report assessment
インシデントレビュー	先に確認すべき最近の変更と、それぞれの根拠となるシグナル：repowise suspects

これらの資料は各レビューの証拠となるものであり、認証ではありません。証拠が不足している場合は、合格ではなく未解決として報告されます。自社のコードで試すには午後ひとつあれば十分です：自社で Repowise を評価する。

精度と規模

呼び出しグラフの精度は、各言語固有のコンパイラツールチェーンを基準に評価しています。言語ごとの適合率と再現率を、見落としも含めて精度表で公開しています。適合率は、Go、TypeScript、Dart、C、およびほとんどの Python で 0.95～0.996、Java で 0.87～0.95、Kotlin アプリケーションで 0.94、Rust で 0.85～0.90、C# で 0.72～0.92 です。

これまでにインデックス化した最大のリポジトリは dotnet/runtime です。API キーを使わず、31 GB のノートパソコン 1 台で、約 1,500 万行のコード、58,924 ファイルを、ピークメモリ 11.7 GiB で 120 分かけて処理しました。リポジトリの規模ごとの所要時間とメモリ使用量については、スケールをご覧ください。

ソース管理と CI

インデックス作成ではローカルのチェックアウトを読み取るため、どの Git ホストでも利用できます。さらに、次の機能を利用できます。

• GitHub：［PR ボット］(#the-pr-bot)（GitHub App）、CI ゲート用の GitHub Action、Webhook による自動同期。
• GitLab：同じゲート用の CI テンプレートと、Webhook による自動同期。［repowise.dev］(https://www.repowise.dev/?src=oss_readme_enterprise) で GitLab.com アカウントを接続し、プロジェクトを追加すれば、プッシュのたびに同期できます。
• Bitbucket Pipelines など：ゲートは、パイプライン独自のブランチ変数を使った通常の CLI コマンドとして実行できます。（［CI での Repowise］(docs/start/CI.md)）
• マネージドインテグレーション：GitHub Enterprise、Azure DevOps、GitLab セルフマネージド、Bitbucket への対応を順次展開中です。
• Git を使っていない場合：repowise init に通常のディレクトリ、エクスポート、Perforce または SVN のワークスペースを指定できます。グラフ、ドキュメント、意思決定、ヘルスの各レイヤーは通常どおり構築されます。履歴レイヤーにはコミットログが必要です。Perforce と SVN のアダプターは［ロードマップ］(ROADMAP.md#source-control-beyond-git)に掲載されています。

提供中の機能と、まだ提供されていない機能

ステータス	機能
オープンソースで提供中	すべての決定論的レイヤー、10 個の MCP ツール、複数リポジトリのワークスペース、コントラクト抽出とリポジトリ横断の影響範囲分析、テストインテリジェンス、［アーキテクチャ適合性］(docs/scale/WORKSPACES.md#architecture-conformance)、ローカルダッシュボード、自動同期、全履歴を対象としたシークレットスキャン。エビデンスと結果を含む変更レコード、SARIF と JUnit に対応したローカル変更ポリシー、エビデンスパック、宣言済みオーナーとアクティブオーナーを備えた Backstage 形式のコンポーネント、CycloneDX エクスポートに対応したパッケージ利用状況、REST、MCP、Webhook 用のスコープ付きトークン、プラグイン拡張ポイント。
商用版で一般提供中	GitHub および GitLab.com のホステッドリポジトリ、グラフ対応のホステッドセキュリティ、CVE の優先順位付け、CycloneDX SBOM と VEX、PCI-DSS および SOC 2 のコントロールカバレッジレポート、監査エクスポートと Webhook ストリーム、Jira と Confluence、お客様のインフラストラクチャ上に構築するリファレンス HA トポロジー、カスタム言語拡張、SLA サポート、知的財産権の補償。
順次展開中	GitHub Enterprise、Azure DevOps、GitLab セルフマネージド、Bitbucket のマネージドインテグレーション。SAML/OIDC SSO と SCIM。エンジニアリングリーダー向けダッシュボード。
計画中	RBAC とマルチテナント対応、パッケージ化されたエアギャップ環境用インストールバンドル、Helm チャート。

Repowise は現在、SOC 2、ISO 27001、その他の監査済み認証を取得していません。上記の SOC 2 および PCI-DSS レポートは、お客様自身の調査結果に基づくコントロールカバレッジの指標であり、すべてのエクスポートにその旨が記載されています。各項目のステータスは［機能マトリックス］(docs/business/COMMERCIAL.md#4-commercial-capabilities-at-a-glance)で追跡されています。

料金、ライセンス、サポート

商用ライセンスには、シート単位、ライセンス対象のリポジトリ内でシート数無制限のインデックス作成済みリポジトリ単位、または全社向けの3つのモデルがあります。エージェントと CI が読み取りの大半を担うチームには、シート数が価値を反映しなくなるため、リポジトリ単位のモデルが適しています。どのモデルにも、商用機能一式が含まれます。 詳細 →

AGPL のためにコードをオープンソースにする必要がありますか？ いいえ。社内サーバーを含め、社内で Repowise を使用しても、コードを公開する義務は生じません。義務が適用されるのは、Repowise を改変してネットワーク経由で他者に提供する場合、または独自の製品に組み込んで出荷する場合です。商用ライセンスを取得すれば、こうした義務はなくなります。

商用サポートには、専任の窓口、応答時間の SLA、四半期ごとのアーキテクチャレビューが含まれます。セキュリティ修正は最新のマイナーリリースに適用されます。報告は、 開示ポリシーに従って [email protected]までお寄せください。

商用ライセンスの詳細 · セキュリティレビュー資料 · ロードマップ · [email protected]

repowise.devでは、同じエンジンをフルマネージドで運用しています。自社のコードベースにも適用しており、その様子を公開しています： ライブスナップショット · 公開リポジトリを見る。

すでにローカルでインデックスを作成済みですか？ repowise publishを実行すると、1つのコマンドで同じリポジトリをrepowise.devに公開できます。repowise.devにリポジトリのGitHubリモートのインデックス作成を依頼するため、お使いのマシンから何もアップロードされず、公開されるのはプッシュ済みの内容だけです。ホスト型インデックスの作成には通常約10分かかります。公開リポジトリは無料アカウントで公開できます（最大2リポジトリ、カード登録不要）。プライベートリポジトリや3つ以上のリポジトリにはProが必要です。カード登録が必要ですが、10日間無料でご利用いただけます。 ホスト型でできること →

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プライバシー

• 決定論的モードまたはオフラインモード： --no-proseを指定すると、コードから生成されるコンテンツはお使いのインフラストラクチャ内にとどまります。CLI は匿名のオプトアウト方式の利用状況テレメトリを報告します（コマンド名と大まかな環境情報のみ）。repowise telemetry disable、DO_NOT_TRACK=1を設定するか、完全オフラインで実行すると無効になります。 収集される情報 →
• オプションの LLM 機能： 生成された文章、意思決定の抽出、リファクタリングコードの生成では、コードから生成されたプロンプトが、お客様自身のキーで設定したプロバイダーに直接送信されます。Repowise はこれらの呼び出しをプロキシしません。
• 保存されるもの： グラフ、埋め込み、生成された Wiki ページ、Git メタデータです。ソースコードは一時的に処理されるだけで、保存されることはありません。
• 完全オフライン： Ollama とローカルの埋め込みモデルを使用すれば、外部への呼び出しは一切ありません。

セキュリティレビューを実施していますか？ docs/business/SECURITY_COMPLIANCE.md →

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CLI

repowise init [PATH]      # index a codebase (asks; --yes --no-prose needs no key)
repowise generate [PATH]  # write wiki pages with a model, on demand
repowise serve [PATH]     # MCP server + local dashboard
repowise update [PATH]    # incremental update (--workspace for every repo)
repowise watch            # re-index on file change
repowise search "<q>"     # hybrid search (fulltext / semantic / symbol / path)
repowise ask "<q>"        # a synthesized answer with citations
repowise context <files>  # triage card: layer, hotspot, fix history, freshness
repowise symbol <id>      # one symbol's body, with verified line bounds
repowise why <q|path>     # decisions, rationale, git archaeology
repowise next             # what to fix first
repowise health           # code-health KPIs and lowest-scoring files
repowise risk main..HEAD  # score a branch or PR range
repowise overlap          # other branches editing the same files
repowise impacted-tests   # only the tests a diff exercises
repowise changes show ID  # one merged change and its evidence checklist
repowise check            # evaluate .repowise/policies.yaml against a change
repowise suspects         # recent changes ranked against a symptom
repowise components       # declared and derived components, owners vs activity
repowise packages where   # where a third-party package is imported
repowise report           # assessment, change evidence and inventory packs
repowise dead-code        # unreachable code by confidence tier
repowise doc-drift        # documentation the code no longer supports
repowise security         # secrets and risky patterns, tree or full history
repowise decision list    # architectural decisions
repowise export --format structurizr  # the architecture as Structurizr DSL
repowise distill pytest   # compact, errors-first, reversible command output
repowise saved            # tokens and dollars saved by distillation
repowise workspace add    # multi-repo workspace management
repowise doctor           # check setup, API keys, index drift
repowise publish          # put this repo on repowise.dev (indexed from GitHub; public repos free)
repowise uninstall        # remove what repowise wrote, and say what it left

すべてのコマンドとフラグ：docs/reference/CLI_REFERENCE.md · 設定：docs/reference/CONFIG.md · 動作しないときは：docs/start/TROUBLESHOOTING.md · すべてのドキュメント：docs/README.md

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コントリビューション

git clone https://github.com/repowise-dev/repowise
cd repowise
uv sync --all-packages
uv run repowise --version
uv run pytest tests/unit/

初めての方へ：始めるために3,000個ものファイルを読む必要はありません。このリポジトリの公開インデックスは Repowise 自身で作成しており、プッシュのたびに再インデックスしています： Repowise を使って Repowise を探索 → （アーキテクチャ、注目箇所、担当情報、意思決定、および自由に取り組んでいただける、優先度順の リファクタリングバックログをご覧いただけます）。

言語や LLM プロバイダーの追加方法を含む完全なガイド： CONTRIBUTING.md · アーキテクチャ： docs/architecture/

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ライセンス

AGPL-3.0。Repowise を社内で使用する個人、チーム、企業は無料で利用できます。

商用ライセンス（エンタープライズ向けのセキュリティおよびコンプライアンスレイヤー、SSO/SCIM、RBAC、ワークフロー統合、優先サポートと SLA、または AGPL の義務なしで Repowise を製品に組み込む場合）については、 docs/business/COMMERCIAL.md をご覧いただくか、 [email protected] までお問い合わせください。

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