コーディングエージェント向けローカルコードインデックス：言語サーバーなしでインポートを解決

Basemindは、MITライセンスのRust製ツールで、AIコーディングエージェント向けにローカルコードのインデックスを構築し、言語サーバーなしでインポートを解決し、コールグラフを構築します。完全オフラインで動作し、ビルドステップも言語ごとのデーモンも不要です。これは、エージェントが編集途中でリポジトリがコンパイルできない場合に重要です。

このツールは、理解の深さに応じて言語サポートを階層化しています。JS/TSはoxcを介して、実際のスコープツリー、シンボルテーブル、インポート/エクスポートの解決、モノレポ内のtsconfigパスエイリアスを処理します。PythonとJavaはGitHubのstack-graphsを使用します（アーカイブされていますが、フォークされ保守されており、型付きスプラットパラメータや連鎖代入で解決を中止していた4つの上流のルールバグが修正されています）。その他の言語は、ファイル内の字句スコープのバインドのみを取得します。

371の文法が解析され、約100がシンボルと呼び出しを提供し、3つが実際の解決を行います。重要な設計上の選択：関数の呼び出し元を尋ねると、名前スキャンで見つかったすべての呼び出しサイトを返し、解決が証明できたものに注釈を付けます。証明されたヒットのみをフィルタリングした以前のバージョンの失敗モードを回避します（172のファイルで2つの呼び出し元を報告し、切り捨てフラグがありませんでした）。

パフォーマンス：TypeScriptコンパイラ（81,000ファイル）のスキャンはM4で約18秒かかります。git履歴のクエリは、履歴の深さに関係なく数十マイクロ秒で完了します。インデックスはローカルキャッシュに保存されます。

著者は、これはLSPの精度ではないことを認めています。ジェネリクス、マクロ、動的ディスパッチ、DIコンテナ、モンキーパッチなどでは、言語サーバーが正しく、Basemindが間違っている場合があります。しかし、編集途中の非コンパイルリポジトリを扱うエージェントにとっては、実用的な代替手段です。

対象読者：言語サーバーのオーバーヘッドなしに、高速でオフラインのコードナビゲーションを必要とするAIコーディングエージェントを構築または使用する開発者。