LLMコンテキスト最適化ツール - コードベースのAIプロンプト化
複数のコードファイルをAIに渡す際、単純なコピペではファイル境界が曖昧になり、AIが誤認して不正確な回答を出力する原因になります。本ツールはディレクトリ構成図と各ファイルのパス・言語ブロックを体系的に整理し、AIの理解度を最大化するプロンプトを構築します。
このような場面で活用できます
- 複数ファイルにまたがるデバッグ: フロントエンド、バックエンド、スキーマ定義をファイルパス付きで整理してAIに質問します。
- リファクタリング用コンテキスト作成: フォルダ構成と重要モジュールを体系化し、全体整合性を保ったコード改善案を引き出します。
- コードレビューと脆弱性診断: 関連する複数ファイルを構造化して渡し、セキュリティや設計の改善点をレビューさせます。
- トークン消費の削減: 不要なコメントや空行を整理し、コンテキスト枠を有効活用します。
使い方と実務ガイド
- ファイルとパスの追加: 対象となるコードの相対パス（例: src/index.ts）とコード内容を入力します。
- ディレクトリ構造の指定: 必要に応じてフォルダ階層図を追加し、プロジェクトの全体像をAIに伝えます。
- 出力形式の選択: Claude向けのXMLタグ形式、またはGPT向けのMarkdown形式を選択します。
- プロンプトをコピー: 完成した構造化プロンプトをワンクリックでコピーし、AIチャットに貼り付けます。
入出力の実務例
Input:
File: src/auth.ts (code)
File: src/routes.ts (code)
Output:
### Project Context
```typescript:src/auth.ts
export function verifyToken() { ... }
```
```typescript:src/routes.ts
import { verifyToken } from "./auth";
```
よくある質問（FAQ）
Q. 構造化されたプロンプトが重要な理由は何ですか？
A. AIは明確な区切り記号（MarkdownやXML）があることで、ファイル間の依存関係を正確に認識できます。パスが不明瞭だと誤ったimport文を生成する原因になります。
Q. トークン削減効果はどのくらいありますか？
A. 無駄な空行やインデントの乱れを整理し、コメントを任意で除去することで、可読性を損なわずに15〜30%前後のトークン節約が期待できます。
Q. 入力したコードが外部に送信されることはありますか？
A. 一切ありません。すべての処理はブラウザ内でローカルに実行されるため安全です。
技術・セキュリティ上の注意事項
- Anthropicが推奨するXMLタグ形式およびOpenAI標準Markdownに完全準拠しています。
- サーバーを介さないブラウザローカル完結型ツールです。
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