Codemod grep: 公開GitHubリポジトリを横断する構造的コード検索

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: August 23, 2026🔗 Source
Ad

Codemod grepは、プレーンテキストではなく構造に基づいて動作する新しいコード検索エンジンです。ast-grepのパターン構文を使用して、構文ツリーの形状でコードをマッチングするため、正規表現やテキスト検索では見つからないパターンを公開GitHubリポジトリ全体から見つけられます。

何が違うのか

正確な文字列やあいまいな正規表現のマッチングではなく、コード構造を表すパターンを書きます。例えば、パターンconsole.log($MSG)は、任意の引数を持つconsole.log呼び出しにマッチします。同様に、$A.$B($C)は、単一の引数を持つ任意のオブジェクトのメソッド呼び出しにマッチし、await $EXPRはawait式を見つけます。

このツールはHTMLパターンの構造検索もサポートしており、alt属性のない<img>タグなど、正規表現では難しいが構造的マッチングでは簡単な検索が可能です。

使い方

インターフェースはシンプルです。検索ボックスにast-grepパターンを入力し、必要に応じてYAMLルールモードに切り替えてより複雑な条件を指定し、検索を実行します。従来の文字列マッチング用の正規表現モードや、自然言語クエリ用の「Ask AI」機能もあります。

内部的には、ast-grepのCLIで使用されるのとまったく同じパターン構文を利用しているため、ast-grepルールの書き方を知っていれば、そのスキルをここで再利用できます。クイックスタートとして、ホームページにはconsole.log($MSG)$A.$B($C)await $EXPRなどのサンプルパターンがあります。

誰向けか

大規模なコードベースで作業する開発者、リポジトリ横断的なリファクタリングを行う開発者、オープンソースエコシステム全体でコードパターンを監査する必要がある開発者に最適です。また、特定のAPIが実際にどのように使われているかを発見するのにも最適です。

grep.codemod.comにアクセスして、独自のパターンで試してみてください。

📖 全文を読む: HN AI Agents

Ad

👀 See Also

ComfyUIスキルにより、AIエージェントが自然言語を通じて画像レンダリングをキューイングおよびバッチ処理できるようになります。
Tools

ComfyUIスキルにより、AIエージェントが自然言語を通じて画像レンダリングをキューイングおよびバッチ処理できるようになります。

新しいオープンソーススキルにより、OpenClawエージェントはComfyUIのワークフローを構築し、ジョブを送信し、「このコンセプトを異なるシードで50種類作成して」や「これらの4つのプロンプトを1024x1024で並べて比較して」などの自然言語コマンドを通じてレンダリングを管理できるようになりました。

OpenClawRadar
vllm-mlxフォークは、ローカルAIコーディングエージェント向けにツール呼び出しとプロンプトキャッシュを追加します。
Tools

vllm-mlxフォークは、ローカルAIコーディングエージェント向けにツール呼び出しとプロンプトキャッシュを追加します。

開発者がvllm-mlxを修正し、ツール呼び出しの問題を解決し、プロンプトキャッシュを追加することで、Apple Silicon上のOpenClawのTTFTを28秒から0.3秒に短縮しました。このフォークは、M3 UltraでQwen3-Coder-Nextを65 tok/sで動作させ、機能呼び出しを可能にします。

OpenClawRadar
Definable AIは、単一フラグでセルフホスト型のオブザーバビリティダッシュボードを追加します。
Tools

Definable AIは、単一フラグでセルフホスト型のオブザーバビリティダッシュボードを追加します。

Definable AIは、AIエージェントを構築するためのオープンソースPythonフレームワークで、1つのフラグで有効化できる組み込みのオブザーバビリティダッシュボードを追加しました。このダッシュボードは、外部依存なしでリアルタイムイベントストリーミング、トークン管理、レイテンシーメトリクス、実行再生を提供します。

OpenClawRadar
OpenClawローカルエージェント実装:ミッドレンジハードウェア向けTurboQuantキャッシング搭載
Tools

OpenClawローカルエージェント実装:ミッドレンジハードウェア向けTurboQuantキャッシング搭載

OpenClaw向けのワンクリックアプリが、TurboQuantキャッシュとコンテキストウォーミングを活用し、MacBook Air(16GB RAM)などの中間スペックデバイスでローカルモデルを実行できるようになりました。この実装では、信頼性の高いツール呼び出しを実現するためにllama.cppにパッチを適用し、Gemma 4とQWEN 3.5で毎秒10~15トークンの処理速度を達成しています。

OpenClawRadar