GrepAI クイックスタート

このスキルは、GrepAI を実行して 5 分でコード検索を開始するまでの完全なウォークスルーを提供します。

このスキルを使用する場合

• GrepAI を初めて使う場合
• 基本的なワークフローの簡単な復習が必要な場合
• 新しいプロジェクトで GrepAI をセットアップする場合
• 他の人に GrepAI をデモンストレーションする場合

前提条件

• ターミナルへのアクセス
• インデックス化するコードプロジェクト

ステップ 1: GrepAI をインストール

macOS

brew install yoanbernabeu/tap/grepai

Linux/macOS（代替方法）

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.sh | sh

Windows

irm https://raw.githubusercontent.com/yoanbernabeu/grepai/main/install.ps1 | iex

確認: grepai version

ステップ 2: Ollama をインストール（ローカルエンベディング）

macOS

brew install ollama
ollama serve &
ollama pull nomic-embed-text

Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama serve &
ollama pull nomic-embed-text

確認: curl http://localhost:11434/api/tags

ステップ 3: プロジェクトを初期化

プロジェクトに移動して GrepAI を初期化します：

cd /path/to/your/project
grepai init

これにより .grepai/config.yaml がデフォルト設定で作成されます：

• エンベディングプロバイダーとして Ollama を使用
• nomic-embed-text モデル
• GOB ファイルストレージ
• 標準的な無視パターン

ステップ 4: インデックス化を開始

ウォッチデーモンを開始してコードをインデックス化します：

grepai watch

実行内容:

1. すべてのソースファイルをスキャン（.gitignore を尊重）
2. コードを約 512 トークンのセグメントに分割
3. Ollama 経由でエンベディングを生成
4. ベクトルを .grepai/index.gob に保存

最初のインデックス化出力:

🔍 GrepAI Watch
   Scanning files...
   Found 245 files
   Processing chunks...
   ████████████████████████████████ 100%
   Indexed 1,234 chunks
   Watching for changes...

バックグラウンドモード

長時間実行するプロジェクト用：

# バックグラウンドで開始
grepai watch --background

# ステータスを確認
grepai watch --status

# 完了時に停止
grepai watch --stop

ステップ 5: コードを検索

意味的な検索を実行します：

# 基本的な検索
grepai search "authentication flow"

# 結果を制限
grepai search "error handling" --limit 5

# スクリプト用 JSON 出力
grepai search "database queries" --json

出力例

Score: 0.89 | src/auth/middleware.go:15-45
──────────────────────────────────────────
func AuthMiddleware() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        token := c.GetHeader("Authorization")
        if token == "" {
            c.AbortWithStatus(401)
            return
        }
        // Validate JWT token...
    }
}

Score: 0.82 | src/auth/jwt.go:23-55
──────────────────────────────────────────
func ValidateToken(tokenString string) (*Claims, error) {
    token, err := jwt.Parse(tokenString, func(t *jwt.Token) (interface{}, error) {
        return []byte(secretKey), nil
    })
    // ...
}

ステップ 6: コールグラフを分析（オプション）

関数の関係をトレースします：

# この関数を呼び出すのは誰か
grepai trace callers "Login"

# この関数は何を呼び出すか
grepai trace callees "ProcessPayment"

# 完全な依存関係グラフ
grepai trace graph "ValidateToken" --depth 3

完全なワークフロー概要

# 1. インストール（1 回のみ）
brew install yoanbernabeu/tap/grepai
brew install ollama && ollama serve & && ollama pull nomic-embed-text

# 2. プロジェクトセットアップ（プロジェクトごとに 1 回）
cd /your/project
grepai init

# 3. インデックス化（バックグラウンドで実行）
grepai watch --background

# 4. 検索（必要に応じて）
grepai search "your query here"

# 5. トレース（必要に応じて）
grepai trace callers "FunctionName"

クイックコマンドリファレンス

コマンド	用途
grepai init	プロジェクト設定を初期化
grepai watch	インデックス化デーモンを開始
grepai watch --background	デーモンをバックグラウンドで実行
grepai watch --status	デーモンのステータスを確認
grepai watch --stop	デーモンを停止
grepai search "query"	意味的な検索
grepai search --json	JSON 出力
grepai trace callers "fn"	呼び出し元を検出
grepai trace callees "fn"	呼び出し先を検出
grepai status	インデックス統計
grepai version	バージョンを表示

検索のコツ

字句的ではなく説明的に:

• ✅ "user authentication and session management"
• ❌ "auth"

意図を説明:

• ✅ "where errors are logged to the console"
• ❌ "console.error"

英語を使用:

• モデルは主に英語テキストで学習
• 英語のクエリで最もよく機能

次のステップ

基本をマスターした後：

1. エンベディングの設定: grepai-embeddings-* スキルを参照
2. ストレージのセットアップ: grepai-storage-* スキルを参照
3. 高度な検索: grepai-search-* スキルを参照
4. MCP 統合: grepai-mcp-* スキルを参照

出力形式

クイックスタート完了時：

✅ GrepAI Quickstart Complete

   Project: /path/to/your/project
   Files indexed: 245
   Chunks created: 1,234
   Embedder: Ollama (nomic-embed-text)
   Storage: GOB (local file)

   Try these searches:
   - grepai search "main entry point"
   - grepai search "database connection"
   - grepai search "error handling"