AIコーディングの
コンテキストレイヤー。

チームの型を持つナレッジ（メモリ、ルール、スキル）と、チームが使うAIコーディングアシスタントとのあいだにある、ルーティングのレイヤーです。ナレッジをパスごとに索引化し、関係する部分だけを、フックの時点で、最初のツール呼び出しより前にモデルへ届けます。

CLAUDE.mdとAGENTS.mdはフラットなファイルで、毎ターンすべての指示を送ります。コンテキストレイヤーはその一段上にあります。ナレッジをパスで索引化したグラフに保存し、一致するサブツリーだけをモデルに送るので、モデルが目にする指示はどれも、現在のパスで実際に意味を持つものです。

いいえ。コンテキストレイヤーは、コードを生成せず、推論も実行せず、IDEの代わりにもなりません。チームと、選んだAIコーディングアシスタントとのあいだにあるレイヤーで、チームをひとつのツールに縛ることなく、各セッションを賢くします。

型を持つチームのナレッジを3種類運びます。メモリ（学んだこと）、ルール（やるべきこと、避けるべきこと）、スキル（複数ステップの手順書）です。ソースコードやリポジトリのインデックスは運びません。

Pathruleはチームのナレッジをパスで索引化したグラフに保存し、ひとつのMCPサーバーを公開して、各エージェントが許す方法で届けます。Claude CodeとCodexにはプロンプトフックを含むフック、CursorとGitHub Copilotにはセッションとツールのフック、Windsurfにはルールファイルです。モデルに届くのは、現在の作業ディレクトリに一致する部分だけです。

見る必要はありません。Pathruleは、リポジトリのソースコードを自動でアップロードしません。クラウドモードでは、Pathrule Cloudがチームの書いたメモリ、ルール、スキルを保存し、各プロンプトの冒頭部分が、当てはまるものの順位づけのために送信されます。またpathrule snapshotは、あなたかエージェントが実行したときに、ファイルツリー、マニフェスト、短いドキュメントのサンプル、最近のgitメタデータをアップロードします。ローカルモードにはアカウントがありません。詳しい内訳はセキュリティのページにあります。

実際に抱えている問題によります。1人が1つのリポジトリで1つのエージェントを動かすなら、チェックインしたCLAUDE.mdで十分です。自分の製品の中のメモリならメモリAPI。書かれてはいるが見つけにくいナレッジならベクトル検索。分離したチェックアウトで並行するエージェントなら、エージェントワークスペース。パス単位のコンテキストレイヤーは、2つ目のエンジンか2人目の人が加わったときのためのもので、たいていの人にとって、それは2つ目のエンジンです。5つのアプローチと、それぞれが破綻するところは、上にまとめています。

届くタイミングです。メモリAPIは問い合わせられたときに答えるため、エージェントが尋ねようと思わなかった制約は決して届きません。コンテキストレイヤーは、エージェントがこれから作業するパスを読み取り、一致するナレッジを最初のツール呼び出しより前に届けます。エージェントが尋ねたかどうかには関係ありません。

いいえ。ベクトル検索は、すでに書かれているテキストを、クエリとの類似度で順位づけして見つけます。コンテキストレイヤーは、どのファイルにも書かれていない決定を、それが管理するパスに結びつけて運び、強制することもできます。ストアが返すのはテキストですが、ルールはスコープ、優先度、強制レベルを持ちます。類似度は関連性についての推測であり、パスは関連性についての事実です。詳しくはベクトルRAGとパス単位のコンテキストへ。

1人かどうかは、実はあまり問題ではありません。問題は、いくつのエージェントを動かすかです。1人で1つのエージェントを使い、規約が1ページに収まるなら、まさに指示ファイルの得意分野です。同じリポジトリでClaude Code、Codex、Cursorを動かす1人は、すでにコンテキストレイヤーが解決する問題を抱えています。ひとつに教えたことはその中にとどまり、それぞれが別のファイルを読むからです。そのためPathruleは個人での利用は無料です。