Show HN: ゼロ設定のAIエージェント用セッション・テイスト・パッカー

tasteは、AIエージェントがプロジェクト固有のコーディングスタイルを学習し、コンテキストを大幅に削減するための新しいオープンソースツールです。このツールは、Git履歴やセッションログからパターンを自動抽出し、エージェントがより効率的で一貫性のあるコードを生成できるようにします。

主な特徴は、コンテキスト圧縮率の高さにあります。通常56,000トークンものコンテキストを必要とするタスクを、わずか1,900トークンにまで削減。これにより、トークン使用量が97%削減されるだけでなく、エージェントはプロジェクト固有のパターンに集中できるようになります。

インストールは極めて簡単で、ワンライナーのコマンドを実行するだけです。設定ファイルは不要で、プロジェクトディレクトリ内で「taste」と打つだけで圧縮されたコンテキストファイルが生成されます。さらに、「taste learn」コマンドを使用すると、最近のセッションから命名規則、アーキテクチャパターン、インポートスタイル、エラーハンドリング、コーディングスタイルなどを自動学習し、TASTE.mdファイルに記録します。

また、禁止パターン（避けるべきコーディングミスや非推奨の手法）を.agent-taste.jsonに定義することで、エージェントが同じ過ちを繰り返すのを防ぎます。各パターンには信頼度スコア（0〜1）が付与され、過去の出現頻度に基づいて重み付けされます。

tasteはopencodeやClaudeといった複数のAIエージェントと連携可能で、将来的にはさらに多くのエージェントをサポートする予定です。開発者は「このツールは怠惰だが、決して不注意ではない」と述べており、バリデーションやエラーハンドリング、セキュリティ、アクセシビリティなどの重要なパターンを決して省略しないことを強調しています。

実際の効果はプロジェクトの規模や履歴によって異なりますが、公式ベンチマークでは典型的なプロジェクトで97%のトークン削減を達成しています。tasteの使用を繰り返すごとに学習が進み、さらなる最適化が期待できます。MITライセンスで公開されており、コミュニティからのコントリビューションを歓迎しています。