grepai Skill

自然言語でコードを検索するセマンティック検索スキル。

When to Use This Skill

以下のような意味ベースの検索で発動：

•概念検索: 「エラーハンドリング」「認証処理」「バリデーション」
•類似検索: 「〜のような」「〜みたいな」「似たコード」「similar」
•パターン検索: 「パターン」「どうやって」「how to」
•機能検索: 「〜する処理」「〜を行うコード」「handles」「processes」

関連: @~/.claude/rules/code-search.md（検索ツールの使い分け）

grepai コマンド

1. セマンティック検索

bash

grepai search "検索クエリ"

例:

bash

grepai search "error handling patterns"
grepai search "user authentication"
grepai search "database connection pooling"

2. コールグラフ追跡

bash

grepai trace callers "関数名"   # 呼び出し元を追跡
grepai trace callees "関数名"   # 呼び出し先を追跡

3. インデックス状態確認

bash

grepai status

MCP サーバーモード

Claude Codeから直接使う場合：

bash

grepai mcp-serve

検索フロー

重要: クエリは必ず英語に翻訳してから渡すこと。 embeddingモデルは英語で最も精度が高い。

code

ユーザー: 「認証処理はどこにある？」
    ↓
日本語 → 英語に翻訳
    ↓
grepai search "authentication handling"
    ↓
関連ファイル・行番号のリスト
    ↓
必要に応じてSerenaでシンボル詳細を取得

クエリ翻訳の例

ユーザーの日本語	grepaiに渡す英語クエリ
再納品の処理	`"re-upload redelivery flow"`
エラーハンドリング	`"error handling patterns"`
ファイルアップロード	`"file upload processing"`
認証・ログイン処理	`"authentication login flow"`
バリデーション	`"input validation"`

初回セットアップ（プロジェクトごと）

bash

cd /path/to/project
grepai init              # 初期化
grepai watch             # インデックス開始（バックグラウンド）

設定ファイル

.grepai/config.yaml:

yaml

embedder:
  provider: ollama
  model: qwen3-embedding:0.6b  # MTEB多言語対応、コード検索にも強い
  endpoint: http://localhost:11434
  dimensions: 1024              # qwen3-embedding:0.6bの次元数

使用例

例1: 概念検索

code

ユーザー: 「エラーハンドリングのパターンを探して」

grepai search "error handling patterns"
→ 関連コードの一覧

必要ならSerenaで詳細を取得

例2: 機能検索

code

ユーザー: 「ファイルアップロードを処理している箇所」

grepai search "file upload processing"
→ 該当ファイル・行番号

Serenaで呼び出し元を追跡

例3: 組み合わせ検索

code

ユーザー: 「Userクラスの認証関連メソッド」

1. Serena: find_symbol("User") → クラス構造を把握
2. grepai: search "User authentication" → 認証関連の実装を特定

注意事項

•Ollama起動必須: brew services start ollama
•初回インデックス: プロジェクトで grepai init && grepai watch が必要
•モデル変更時: インデックス再構築が必要