SigMap v8.9：決定論的コンテキストレイヤーがAIコーディングエージェントのトークン使用量を97%削減

SigMap v8.9は、AIコード作業のための決定論的で検証可能なグラウンディングレイヤーです。97.0%のトークン削減、87.8%のヒット@5検索精度（ランダムの13.6%に対して）、タスクあたりのプロンプト数が49.2%削減（2.84から1.44）を実現。このツールはゼロ依存、完全オフラインで、TypeScript、Python、Go、Rust、Java、Kotlin、Ruby、PHP、Swift、C#、C++、Dart、Scala、Vue、Svelte、GraphQL、SQL、Terraform、R、GDScriptなどに対応しています。

コアワークフロー：質問、検証、評価、学習

ワークフローは単純なコンテキスト削減を超えています：

• 生成：npx sigmapでコンパクトなシグネチャマップを一度生成。
• 質問：現在のタスクに特化したファイルをsigmap ask "認証フローを説明してください"で取得。ランク付けされたファイルリストと、貼り付け可能な.context/query-context.mdを出力。
• 検証：sigmap validate --query "auth login token"でコンテキストが十分か確認。
• 評価：sigmap judge --response response.txt --context .context/query-context.mdで回答がコードに基づいているかスコアリング。

MCPおよびIDE連携

SigMapはMCP対応で、Copilot、Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex、OpenCode、Gemini CLIと連携します。v8.9.1リリースでは、squeeze_output MCPツールとsqueeze --response CLIフラグを追加し、セッション中にノイズの多いスタックトレース、CIログ、JSONペイロードを決定論的に圧縮できます（19番目のMCPツール）。

ベンチマーク結果

最新の保存済みベンチマーク（v8.9.1、2026年7月）：

メトリック	SigMapなし	SigMapあり
タスク成功プロキシ	10%	67.8%
タスクあたりのプロンプト数	2.84	1.44
検索ヒット@5	13.6%	88%
全体トークン削減	—	97.0%
GPT-4oオーバーフローレポジトリ	16/21	0/21

パフォーマンスは21のリポジトリと90の実際のコーディングタスクに及びます。

クイックスタート

npx sigmap
sigmap ask "認証フローを説明してください"
# ランク付けされたファイルリスト + .context/query-context.md を出力
# コンテキストをAIアシスタントに貼り付け

チームやCI向けに、SigMapはモノレポ向けの設定可能な戦略と一般化を提供します。また、オープンソースエージェント（OpenCode、Aider、Cline）およびローカルLLM（Ollama、llama.cpp、vLLM）向けの専用ガイドもあります。ゼロコスト、完全プライバシー。