fcontext
fcontextは、AIコーディングエージェントがセッション間で継続的なコンテキストを維持し、チーム間で知識を共有し、構造化されたコンテキストエンジニアリングを通じて産業グレードの出力を提供できるようにするコンテキスト管理システムです。
https://github.com/lijma/agent-skill-fcontext?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年02月28日
fcontextとは
fcontextは、AI支援開発におけるコンテキストの継続性の問題を解決するために設計されたオープンソースツールです。AIコーディングエージェントがセッション間で全てを忘れ、異なるエージェントやチームメンバー間で知識を共有する能力がないという根本的な制限に対処します。このシステムは、GitHub Copilot、Claude Code、Cursorなど、複数の主流AIコーディングエージェントと連携し、クラウド依存関係なしにコンテキストを管理および永続化するためのローカルで安全な方法を提供します。
fcontextの主な機能
fcontextは、AIコーディングエージェント向けの包括的なコンテキスト管理システムであり、セッションを跨いだ継続的なコンテキストの保持、エージェント間の互換性、チームの知識共有を可能にします。ドキュメントのインデックス作成、要件の追跡、エクスペリエンスパックの共有、ローカルデータストレージ機能を提供し、個人やチーム全体でより効率的かつ一貫性のあるAI支援による開発作業を可能にします。
セッションを跨いだメモリ: トピックと結論を構造化された形式で保存および永続化することにより、会話間のコンテキストの継続性を維持し、複数のセッションでアクセスできるようにします。
マルチエージェントのサポート: GitHub Copilot、Claude Code、Cursorなどの主要なAIコーディングエージェントと互換性があり、異なるAIツール間でシームレスなコンテキスト共有を可能にします。
エクスペリエンスパック: ポータブルなエクスペリエンスパッケージを通じて、チームやプロジェクト間でドメイン知識とプロジェクトコンテキストのエクスポートとインポートを可能にします。
ドキュメントのインデックス作成: さまざまなドキュメント形式（PDF、DOCX、XLSXなど）をAIが利用できるマークダウンに変換し、インデックスされたコンテンツの整理されたキャッシュを維持します。
fcontextのユースケース
チームのオンボーディング: 既存のプロジェクトの知識とコンテキストをAI開発環境にインポートすることで、新しいチームメンバーを迅速に立ち上げることができます。
エンタープライズ開発: 大規模なチーム全体で一貫した開発標準と知識を維持しながら、要件とアーキテクチャの決定を追跡します。
ドキュメント管理: さまざまなドキュメント形式を変換および管理しながら、要件と実装間のトレーサビリティを維持します。
プロジェクトを跨いだ知識の伝達: エクスポート可能なエクスペリエンスパックを通じて、組織内の異なるプロジェクト間でドメインの専門知識とベストプラクティスを共有します。
メリット
セキュリティとコンプライアンスのためにローカルストレージで完全にオフラインで利用できます
複数のAIエージェントとシームレスなコンテキスト切り替えをサポートします
要件と知識管理への構造化されたアプローチ
デメリット
Python 3.9+の環境が必要です
チームにとって追加のセットアップとメンテナンスのオーバーヘッドが発生します
ドキュメントのキャッシュにかなりのストレージ容量が必要になる場合があります
fcontextの使い方
fcontextのインストール: pipを使用してfcontextをインストールします: 'pip install fcontext' (Python 3.9+が必要です)
fcontextの初期化: プロジェクトディレクトリに移動し、'fcontext init'を実行して.fcontext/ディレクトリ構造を作成します
AIエージェントの有効化: 'fcontext enable <agent>'を実行します。<agent>は、copilot、claude、cursor、trae、opencode、またはopenclawのいずれかで、優先するAIエージェントをアクティブにします
ドキュメントのインデックス作成: 'fcontext index <directory>'を使用して、プロジェクトドキュメント（PDF、DOCX、XLSXなど）を変換し、AIが読み取れるMarkdown形式にインデックスを作成します
要件の追加: 'fcontext req add \"title\" -t TYPE'を使用して、AIが取り組むべき要件（ストーリー/タスク/バグ）を追加します
ステータスの確認: 'fcontext status'を実行して、全てが正しく設定されていることを確認し、インデックス作成の統計情報を確認します
AIとの連携: AIエージェントとの連携を開始します。_README.mdおよび_topics/ディレクトリから自動的にコンテキストを読み取ります
知識のエクスポート（オプション）: 'fcontext export team-knowledge.zip'を使用して、チームメンバーと共有できる蓄積された知識をエクスポートします
知識のインポート（オプション）: 他のチームメンバーは、'fcontext experience import team-knowledge.zip'を使用して共有知識をインポートできます
要件の維持: 'fcontext req'コマンドを使用して、要件の管理、ボードの表示、進捗状況の追跡、および開発の継続に伴うコメントの追加を行います
fcontextのよくある質問
fcontextは、AIエージェントがセッション間でコンテキストを忘れ、エージェントを切り替える際に知識を失うという問題を解決するツールです。AIセッション全体でコンテキストの継続性を提供し、チームの知識コラボレーションを可能にし、構造化されたファイルで永続的なコンテキストを維持することにより、産業グレードのAIデリバリーをサポートします。
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