任意の GitHub Repo とチャット
私たちはインデックスを作成します（最初の2つのリポジトリは無料）、それから何でも質問できます。実装に関する質問、アーキテクチャの概要、機能の定義場所、ファイルの使い方など。
1. リポジトリのインデックス
GitHub
GitLab
Bitbucket
それとも
ソースファイルをここにドラッグ＆ドロップするか、クリックして選択します
最大容量: 50MB / 5,000ファイル / 100KB/ファイル。スライディングウィンドウチャンク (1,500文字)、GPU上で BGE-M3 で埋め込み。ソースコードのみ - node_modules、.git、dist、build、venvはスキップされます。
仕組み
1
貼り付けまたはアップロード
公開 GitHub、GitLab、Bitbucket URL を投稿するか、自分のマシンから直接ソースファイルをアップロードする。
2
それをインデックス化します
ファイルはスライドウィンドウチャンクに分割され、GPU上でBGE-M3で埋め込まれます。インデックス化はコミットごとに一度実行されます。
3
何でも聞いて
質問は最も関連性のあるコードと一致し、ファイルパス引用で答えられます。
4
探索を続けて
さらに質問を追加してください - アーキテクチャ、関数の居場所、ファイルの使い方など。 無料で始められ、登録は必要ありません。
Chat with any Git Repo — FAQ
これはコードベース全体を読み込み、それに関する質問を簡単な英語で行うコードに基づいたチャットです。公開 GitHub のリポ URL を貼り付け（またはファイルをアップロード）すると、AI はプロジェクトを読み、「auth はどこで扱われていますか？」、「この機能を説明してください」、「なぜこのテストが失敗しますか？」、「この API を呼ぶのは何ですか？」などの質問に答えます。実際のファイルを参照してください。これはすでにあなたのリポ全体を読んだ人とペアプログラミングしていると考えてください。
2つの方法があります。 (1) ソース URL を貼り付けてロードをクリックしてクローンし、ソースをインデックスします。 (2) コードがプライベートまたはローカルの場合は、自分のファイルまたは zip フォルダをドラッグアンドドロップしてください。インデックスが作成されると、チャットを開始します。ロードされたソースの間を切り替えて、会話を失わないでください。
GitHub の公開リポジトリは現在 URL を介して動作しており、GitHub にないものは直接ファイル/フォルダ/zip をアップロードすることができる。GitLab と Bitbucket URL インポートはロードマップにあります。それまでは、GitLab または Bitbucket プロジェクトの場合、zip ファイルとしてリポジトリをダウンロードしてアップロードするだけです。チャットはアップロードされたコードをクローンリポジトリと同じように扱います。
はい。これは、日々のフリートークンプール上で、私たちのセルフホストのQwen 3 Coderモデルで動作します。匿名で2,500トークン/日、無料アカウントで10,000トークン/日です。 典型的な質問と回答のターンは、約100-300トークンかかります。レポをインデックス化するのは安価で、トークンは実際に質問をするときにしか使われません。コードベース上での非常に大きなまたは複雑な推論のために、コールごとにプレミアムモデル (Claude Sonnet / GPT-5) が利用できます。
訓練はありません。アップロードされたファイルとクローンリポジトリは、AI が質問に答え、その後クリアするまでのセッションの間だけ保持されます。あなたが指定した公開リポジトリは既に公開されています。アップロードしたプライベートコードは共有されず、モデルの訓練に使用されず、自動的に削除されます。詳細は /privacy/ を参照してください。
10MBまでの単一ファイルと約100MBまでの圧縮プロジェクト/数千のソースファイルを信頼性の高いインデックスにすることができます。非常に大きなモノリポジトリは、最も関連性の高いファイルを先にインデックス化することでサポートされます。AIは、ツリー全体を一つのプロンプトに詰め込む代わりに、質問に関連したチャンクを検索します。バイナリ資産、node_modules、ビルドアーティファクト、ロックファイルは自動的にスキップされ、インデックスは実際のソースに焦点を当てています。
これは、全てのリポをインデックスし、それぞれの質問に対して最も関連性のあるチャンクを検索します。これは、モデルのコンテキストウィンドウを超えることなく、正しいファイルに答えを基づいて保持します。特定の関数またはファイルについて質問すると、そのコードとその呼び出し/呼び出される者を引き出します。広範なアーキテクチャに関する質問をすると、構造概要を引き出します。パスを@-mentionすることで、そこにフォーカスするように強制できます。
これは、Python、JavaScript/TypeScript、Java、C/C++、C#、Go、Rusty、Ruby、PHP、Swift、Kotlin、そしてコンフィグ (YAML、JSON、TOML)、SQL、シェル、DocFile、フレームワーク規約 (Django、Flask、React、Vue、Spring、Rails、Expressなど) を含む、すべての有名な言語をサポートします。 /code/ ジェネレータの背後にあるQwen 3 Coder エンジンと同じで、構文だけでなく、特殊表現やプロジェクトレイアウトも認識します。
はい — バグを修正するか、機能をリファクタリングするか、エラー処理を追加するか、あるいは特徴を実装するかを要求すると、修正されたコードと変更の説明を返します。 これはあなたのリポジトリに対して読み取り専用です（コミットをプッシュすることはありません）。 だから、提案された diff をコピーして自分で適用してください。専用の修正とデバッグフローには /code/debug/ を使い、より大きな再構築には /code/refactor/ を使ってください。
はい。モジュールに指向してユニットテスト (pytest、Jest、JUNitなど) を要求すると、実際の署名に対してそれを書き込みます。 README、docstrings、API docs を要求すると、実際のコードからそれを生成します。repoチャット以外の one-shot バージョンには、 /code/test/、/code/documentation/、/code/readme/ が専用ツールです。
普通の /chat/ は一般的な知識やメッセージに貼り付けたものから答えます。Repo を使った Chat はすべての答えを実際のインデックスされたコードベースに基づいて行います。実際のファイルを引用し、モジュール間のインポートに従い、プロジェクトの慣習に従います。 /chat/ は一般的なコードの助言に使用します。答えが特定のプロジェクトの配線の理解に依存する場合は、これを使用してください。
はい — 開発者 API キーを使った Bearer auth で api.free.ai 上の /v1/chat/ に POST を送信して、コードのチャットにアクセスできます。リクエストの一部として、repo のコンテキストまたはファイルの内容を送信し、OpenAI 互換性のある返信をストリームします。コードレビューボットや CI アシスタントを作成するのに役立ちます。 Python/Node/cURL スニペットは /api/ にあります。