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Code Fundi

Code Fundiは、コードベースを単なるテキスト検索ではなく、検索可能で構造を意識したマップに変換します。リポジトリのファイル、関数、依存関係をインデックス化し、開発者やAIコーディングエージェントがパターンを照会し、変更が何を壊す可能性があるかを追跡し、コードが出荷される前に実際の行レベルのコンテキストに基づいて回答を得ることができます。

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Code Fundi のスクリーンショット
Code Fundi のスクリーンショット

Code Fundiは、コードベースの検索可能なマップを構築し、直接コードを書くチャットアシスタントとして機能するのではありません。これは、AIコーディングエージェントと人間のエンジニアの両方にとっての基盤となるレイヤーを目指しています:変更を加える前に、大きくて不慣れなリポジトリを理解するために必要なコンテキストです。

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リポジトリをURLまたはGitHubで接続することで、Code Fundiはそれを取り込み、ファイルと関数間の依存関係グラフをマッピングし、ボイラープレートをトークン最適化された構造を意識したマップに変換します。コア機能であるBlast-Radius Guardは、特定のファイルや関数に依存するコードベース内の他の要素を追跡し、チームやAIエージェントが編集が出荷される前に何が壊れる可能性があるかを確認できるようにします。そのユニバーサル検索は、単一のインデックス化されたリポジトリまたは1,000以上の公開コードベース全体にわたって意味的なクエリを実行し、React 18とTypeScriptを組み合わせるリポジトリや、さまざまなプロジェクトがレート制限をどのように実装しているかなどの質問に役立ちます。結果は、自由形式の生成ではなく、特定の検証済みの行番号コンテキストに基づいており、製品は、インデックス化されていないコードに対してLLMが推測することから生じるドリフトを回避することを強調しています。同じマップはREST APIとMCPサーバーを通じて公開され、VS CodeやCursorのネイティブ拡張機能も提供されているため、Claude CodeやDevinのようなコーディングエージェントがタスクの途中で基盤となるコンテキストを引き出すことができます。別の機能では、コードベースのロジックとパターンをトレーニングデータとしてエクスポートし、カスタムモデルのファインチューニングに利用できます。

Code Fundiには、月500クレジットの無料プラン、公開リポジトリのインデックス化、単一コードベースの検索またはチャットがあります。有料プランは月額で、Devは月21ドルで5,000クレジットと10のプライベートリポジトリインデックス、Startupは月62ドルで15,000クレジットと30のプライベートリポジトリインデックス、Proは月210ドルで50,000クレジットと50のプライベートリポジトリインデックスを提供し、それぞれ長期の使用ログ保持と優先サポートを追加します。

これは、AIコーディングエージェントを大規模に運用するエンジニアリングチームや、大きなまたは不慣れなコードベースに対してデューデリジェンス、ドキュメンテーション、またはオンボーディングを行う個々の開発者やチームのために構築されています。これは、コードを編集したりコミットしたりするツールではなく、研究とコンテキストのレイヤーです。

  • カテゴリーコーディングと開発
  • 料金モデルフリーミアム
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • Blast-Radius Guard: コード変更が出荷される前に影響を受けるものをマッピングします

  • 構造を意識したコードベースマップ、ボイラープレートを削除しトークン制限に最適化

  • 単一のリポジトリまたは1,000以上のインデックス化された公開コードベース全体にわたる意味的検索

  • 検証済みの行番号コンテキストに結びついた基盤となる回答、LLMのドリフトを減少させるため

  • VS Code、Cursor、Windsurfのネイティブ統合

  • コーディングエージェントによる直接使用のためのREST APIとMCPサーバー

  • トレーニングデータエクスポート: コードベースのロジックをファインチューニングデータセットに変換

  • プロプライエタリコードが公開モデルのトレーニングに使用されないようにするゼロデータ保持オプション

  • URLまたは接続されたGitHubリポジトリからの自動取り込み

  1. リポジトリを接続: URLを貼り付けるか、GitHubを接続してコードベースを取り込みます。

  2. マップを構築: Code Fundiがリポジトリを取り込み、その依存関係グラフをマッピングします。

  3. クエリを実行: 自然言語を使用してコードベースマップに対して検索またはチャットします。

  4. 爆風半径を確認: 編集する前に提案された変更が影響を与えるものを確認します。

  5. エージェントに接続: MCP、API、またはVS Code/Cursor拡張を介して接続し、コーディングエージェントがマップを使用できるようにします。

  • マージ前の影響レビュー
  • 大規模コードベースへのオンボーディング
  • AIエージェントの基盤
  • クロスリポ研究

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