context-mining-for-llm.md
lab: code-miner / repo context / LLM handoff
lab: code-miner / repo context / LLM handoff
文脈: LLMは正しい文脈を受け取ったときにコード作業をよく助けます。しかし大きなプロジェクトをそのままpromptに入れることはできません。ノイズが多すぎ、構造が少なすぎます。
問題: 文字列検索は一致を見つけますが、システムを説明しません。タスクにはentrypoints、owner boundaries、関連モデル、migration、side effects、挙動を守るtestsを理解することが重要です。
アプローチ: code-minerはroutes、controllers、models、views、assets、commands、config、最近の関連変更の地図を作るべきです。出力はLLMや人に渡せるコンパクトなcontext packです。
結論: 開発におけるAI支援の品質は、モデルよりも文脈のパッケージングに左右されることがよくあります。良いpackはhallucinationを減らし、reviewを速くします。
次のステップ: タスクへの近さでファイルをランキングし、文脈が足りない場合の質問リストを自動生成する。