knock

これらを使う必要はありませんが、便利です。

knock に無視させたいファイルがある場合は、.knockignore ファイルに列挙してください（.gitignore と同じ形式です）。

.mcp.json ファイルをリポジトリにコミットすると、チームメンバー全員の Claude Code で knock が自動的に有効になります（各自が knock をインストールする必要があります）。

{
  "mcpServers": {
    "knock": { "command": "knock", "args": ["serve", "--repo", ".", "--toolset", "map"] }
  }
}

メモは各自のマシンに保存されます。チーム内で発見を共有する機能は、まだサポートされていません（下記の「ステータス」を参照してください）。

Flask で、エージェントに次のように伝えます：「SECRET_KEY のローテーション後、古いキーを使って SECRET_KEY_FALLBACKS で署名されたセッションが拒否される」。

1. get_context は約7.7 KBの情報を返します。その内容は次のとおりです。
   • src/flask/sessions.py:317：SecureCookieSessionInterface.get_signing_serializer
   • tests/test_basic.py:374：test_session_secret_key_fallbacks
   • 関連コミット fb54159861 secret key rotation: fix key list ordering と e13373f838 enable secret key rotation
   • セッションとシークレットキーに関するドキュメントのセクション
2. get_source("src/flask/sessions.py", symbol="get_signing_serializer") は、ファイル全体ではなく、関連する約80行を返します。
3. record_knowledge は調査結果を保存します。

   {"category": "debugging",
    "content": "get_signing_serializer builds the key list as SECRET_KEY_FALLBACKS followed by SECRET_KEY; ordering was fixed in fb54159.",
    "sources": [{"path": "src/flask/sessions.py", "start_line": 317, "end_line": 335}]}
   

   次のセッションでは、すぐにこの情報を取得できます。sessions.py が変更されると、メモに 古い情報 のフラグが付きます。

• Flask（開発中に使用したため、結果は楽観的です）：knock は92K文字で12/12件、ベースラインは2.1M文字と247K文字でそれぞれ7/12件でした。
• **速度：**約200ファイルのリポジトリを0.3～0.6秒でインデックス化します。変更がない場合の再インデックス化は約30 msです。
• **測定内容：**情報がエージェントに届いたかどうかを測定しており、その後エージェントがタスクを解決できたかどうかではありません。ベースラインはエージェントの動作をシミュレーションしたものです。
• 実際の Claude Code セッション（各3回）では、結果はリポジトリとタスクによって異なります。
  • Flask（小規模でよく知られている）：バグ調査では knock と従来手法のコストは同程度でした。また、簡単な編集では、追加の手順が単一の検索を上回るため、knock のほうがわずかに高コストでした。
  • コンパクトな map ツールセットを使ったSaleor（4,776ファイル、テスト実施の数日前にリリース）では、複数モジュールにまたがる調査において、knock によりコストの中央値が**$0.49から$0.29**に、モデルの実行時間が170秒から78秒に減少し、knock を使った実行はすべて低コストでした。一方、正規表現検索1回で見つかったファイルを後から編集する場合、knock のコストは高くなりました（$0.14 対 $0.08）。
  • 最新版（編集モードと「簡単な編集では knock をスキップする」ためのガイダンスを追加）では、調査から編集までの一連のシナリオ全体で、Saleor の2日間のコスト中央値が**$0.70から$0.43（−39%）**に下がりました。Flask では$0.31対$0.27で、実行ごとのばらつきの範囲内でした。Claude はガイダンスに従い、すべての調査で knock を使い、Flask の編集ではすべてスキップしました。
  • ばらつきの確認（Saleor の調査で各条件8回実施）：コスト中央値は**$0.42 → $0.25（−40%）**となり、両条件とも8回すべてで正解し、ばらつきの幅は約半分になりました。knock を使わない場合、Claude は8回中5回でサブエージェントに処理を委任しましたが、knock を使った場合は一度も委任しませんでした。
  • 成績が低かったバージョンも含む全体の記録：Claude Code のセッションを87回記録しました…。
  • 詳細と注意事項はdocs/benchmark.mdをご覧ください。
• **未測定の項目：**ライブモデルで実際に請求されるトークン数。ハーネス（benchmarks/agent_bench.py）は利用可能ですが、実行には API クレジットが必要です。
• knock が見つけられなかった情報：「linters」と「lint」のような表現の不一致、および現時点でまだインデックス化されないモジュールレベルの変数です。

手法の詳細：docs/benchmark.md。

それが目標であり、ベンチマークではエージェントに届くテキストが大幅に減ることが示されています。ただし、料金にはシステムプロンプト、推論、出力も含まれます。また、プロンプトキャッシュを使えば、繰り返し入力する内容はすでに割引されます。大きな効果が期待できるのは、探索に時間がかかる質問（「X はどう動くのか？」「Y はどこにあるのか？」「どうデプロイするのか？」）で、コードを書くことだけが目的の場合は効果があまりありません。どちらの場合も、回答が速くなることと、セッションをまたいで記憶を保持できることはメリットです。

いいえ。インデックス作成と検索は完全に決定論的で、ローカルで実行されます。API を使うのは、任意のベンチマークだけです。

stdio 経由で MCP に対応するエージェントなら、どれでも使えます。動作確認済み：Claude Code（このページ上部のセッションは、Claude が knock のツールを使った実際の記録です）と公式 MCP Python SDK クライアント（テストスイート内の 8 つすべてのツール）。Cursor、Windsurf などでも動作するはずですが、未テストです。セットアップ方法：docs/agents.md。

Python（構文木を使って深く解析します）のほか、JavaScript／TypeScript、Go、Rust、Java、Kotlin、C#、Ruby、PHP、Swift、C／C++ などに対応しています。また、Markdown や reStructuredText のドキュメント、ADR、package.json、pyproject.toml、go.mod、Cargo.toml、Dockerfile、Makefile、GitHub Actions、リンターの設定、git の履歴も読み取ります。全リスト：docs/architecture.md。

各メモには、その情報の出所（extracted from docs、recorded by an agent、git history）と鮮度が表示されます。エージェントはメモを誤りとしてマークでき、その情報源が変更されるまで非表示になります。実際のファイルは、いつでも get_source で確認できます。

埋め込みもベクトルデータベースも使いません。knock は正確な行を参照する、小さく構造化された事実を保存し、それらの行が変更されたときに追跡します。また、エージェントが学んだ内容を追加できます。検索インデックスというより、自動で維持されるチーム Wiki に近いものです。