ローカルにコードグラフと根拠付き Wiki を作り、`explore_context` と `dependency_subgraph` として DeepSeek Harness に渡す Apache-2.0 のツール。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-11-12
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
grep とファイル読みではなく、コンパイラが解決した定義・呼び出し元・依存関係でローカルのチェックアウトを辿れるようにする
ローカルの検索インデックスと型付きシンボルグラフを `explore_context` や `dependency_subgraph` などのツールとして提供し、順位付けされたソースアンカーを返す
不慣れなリポジトリや大規模リポジトリで作業し、エージェントにファイルと行を挙げてほしい DSH ユーザー
手を入れる前に、未知のリポジトリがどう動くかを読む
各ページがファイルと行範囲を引用し、Overview が記録済みの呼び出しパスから始まり、マップが記録された参照から作られる Wiki
コードベースに新しく入る開発者や、モデルの文章ではなく根拠のある構造図を求めるレビュアー
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Python 3.10+ と Git（README がコードグラフの設定で挙げている）
- 索引する言語のツールチェーン。README は「登録された機能」と「マシンに入っているツール」は別だと述べ、`codenib toolchain status` を示している
- コードグラフ自体にモデル・API キー・GPU は不要で、ホストのエージェントが自分のモデルを使う
インストール手順
- 01
リポジトリの `plugins/dsh` パスから DSH バンドルを導入する: `dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"`
$ dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"
- 02
Python 側を `python -m pip install "codenib[graph,mcp]"` で入れ、`codenib codegraph init /path/to/your/repo` でインデックスを作る。初期化は未コミットの変更を受け入れ、チェックアウトを保持する
- 03
エージェントに「CodeNib の `explore_context` でリクエスト再試行の実装箇所を探し、ファイルと行を示して」のように依頼する
導入成功の確認
- `codenib toolchain status` が、そのマシンで実際に使える言語バックエンドを表示する
03DSH 統合と能力の範囲
リポジトリの `plugins/dsh` パスから DeepSeek Harness のバンドルとして導入し、ローカルのコードグラフのツールをホストのエージェントに渡す
ホストのエージェント向けローカルコードグラフ
未コミットの変更を含むリポジトリのチェックアウト→接続済みのエージェントクライアントが問い合わせられるローカル検索インデックスと型付きシンボルグラフ
インデックスはローカルで構築され、チェックアウト自体は保持される`explore_context` と `dependency_subgraph`
自然言語の質問、または展開したいシンボル→質問に対する順位付けされたソースアンカーと、1 回の呼び出しで深さ 8 までの入出力の静的参照
索引された参照には呼び出し・フィールド・型使用・関数値が混在しうるため、実際に呼び出しているかはソースで確認する必要があるWiki 生成
`codenib wiki /path/to/your/repo --preset graph`→`http://localhost:3000` で開くローカル Wiki。コード領域ごとに 1 ページ、各ページがファイルと行範囲を引用し、記録された参照のマップも付く
ページはモデルを使わずインデックスから書かれ、`--generate --model <provider/model>` を付けたときだけモデル執筆になる登録済みの言語サポート
対応言語で書かれたリポジトリ→登録 14 言語のうち 12 言語でコードグラフを生成。Python、Go、Rust、C/C++、JavaScript、TypeScript は LSP または clangd の増分バックエンド付き
Swift と Lua は検索のみで定義も呼び出し元も出ない。登録リストはツールチェーンが導入済みという意味ではない
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- 不慣れなリポジトリや大規模リポジトリで作業し、エージェントにファイルと行を挙げてほしい DSH ユーザー
- コードベースに新しく入る開発者や、モデルの文章ではなく根拠のある構造図を求めるレビュアー
不向きな用途
- 索引されたグラフは外部参照や動的な関係を取りこぼすことがあり、参照は呼び出し・フィールドアクセス・型使用・関数値のいずれでもありうる。関数を呼んでいるかはソースで確認する必要がある。
- CodeNib はベータで、安定版までに公開インターフェースが変わる可能性がある。登録された言語機能は必要なツールチェーンの導入を保証しない。
- 任意の grep → Jev 検索ルートは OpenRouter で計画と再ランクを行うため、選択されたコードがリモートのモデルへ送られる。モデル不要のコードグラフとは別の経路。
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- 索引されたグラフは外部参照や動的な関係を取りこぼすことがあり、参照は呼び出し・フィールドアクセス・型使用・関数値のいずれでもありうる。関数を呼んでいるかはソースで確認する必要がある。
- CodeNib はベータで、安定版までに公開インターフェースが変わる可能性がある。登録された言語機能は必要なツールチェーンの導入を保証しない。
- 任意の grep → Jev 検索ルートは OpenRouter で計画と再ランクを行うため、選択されたコードがリモートのモデルへ送られる。モデル不要のコードグラフとは別の経路。
- ContextBench の順位は CodeNib の研究用エージェント（Haiku の探索と Opus の修正）についてのもので、このプラグインが公開する Wiki やコードグラフの成績ではない。
Apache-2.0 のソース。ここに書いた事実は記録したコミットの README に基づき、独立した安全性監査は行っていない。
06よくある質問
DeepSeek Harness への導入手順は？
README は DSH バンドルとしての導入を示している: `dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"`。Python 側は `python -m pip install "codenib[graph,mcp]"`、続いて `codenib codegraph init /path/to/your/repo` を実行する。
コードグラフに API キーやモデルは必要？
不要。CodeNib は SCIP/LSP インデクサーでローカルに検索インデックスと型付きシンボルグラフを作り、自身ではモデル・API キー・GPU を使わない。ホストのエージェントが自分のモデルを使う。リモートのモデルを呼ぶのは任意の grep → Jev ルートだけ。
DSH のエージェントは具体的に何を尋ねられる？
`explore_context` は自然言語の質問に順位付けされたソースアンカーで答え、`dependency_subgraph` 1 回で深さ 8 までの入出力の静的参照を返す。README は参照が呼び出し・フィールド・型使用・関数値でありうると注意しており、実際の呼び出しかはソースで確認する。
実際にコードグラフが出る言語は？
登録 14 言語のうち 12 言語。Python、Go、Rust、C/C++、JavaScript、TypeScript は LSP または clangd の増分バックエンド付き、C#、Java、Ruby、PHP、Kotlin、Scala はコードグラフあり、Swift と Lua は検索のみ。`codenib toolchain status` で実際の導入状況を確認できる。
公開ベンチマークの数値は Wiki やプラグインのもの？
違う。README は ContextBench の結果（行リコール 77.90%、Pass@1 77.60%）を CodeNib の研究用エージェント、つまり Haiku のワーカー 2 つによる探索と Opus による修正の成績だと明記しており、このプラグインが公開する Wiki やコードグラフの成績ではない。
07関連する DSH ワークフロー
dsh-our-free-model
by ebony-vinyl
ログインやAPIキーなしでDeepSeek V4.1 FlashやKimi K3などを利用できるとし、無料・無制限をうたうDeepSeek Harness向けプラグインです。
dsh-routing-suite
by yjh051108
DeepSeek Harness（dsh）向けのルーティング套件。まずランタイムインジェクターを導入し、続いてタスク認識型の推論モードルーター（P1〜P23 を計測済み）を組み込めます。
dsh-ops
by t-auto
Bash と PowerShell コマンドを実行し、ローカルファイルを検索および編集し、DSH から長期にわたるバックグラウンドジョブを管理します.
brooks-lint
by hyhmrright
12 の古典的な工学書に基づく AI コードレビュー。書籍の引用付きで劣化リスクを診断し、重要度ラベルと全走査の自動修正を含む 6 つの分析モードを提供
08データと出典
Grok Build reads the same plugin, and DeepSeek Harness installs it as a bundle:
dsh plugin add "git+https://github.com/sysevol-ai/CodeNib.git#main&path:/plugins/dsh"
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-11-12。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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