CodeNib: 코딩 에이전트에 저장소 컨텍스트를 제공하는 다중 뷰 데이터 시스템

초록

코딩 에이전트는 진화하는 저장소에서 반복적으로 검색, 탐색 및 컨텍스트를 유지하지만, 단절된 인덱스, 언어 서버 및 작업별 로컬 히스토리로 인해 반복적인 발견과 생애주기 비용의 모호함이 발생한다. CodeNib는 저장소 커밋별로 재사용 가능한 어휘, 밀집 및 구조적 뷰를 구축하고, 출력을 저장소 상대 소스 범위에 매핑하며, 편집 과정에서 선택된 뷰를 유지하고, 하나의 런타임을 통해 순위 검색, 심볼 탐색 및 제한된 컨텍스트를 제공한다. 100개의 스냅샷에 걸쳐 저장소-컨텍스트 생애주기 전반에 걸친 품질-비용 경계를 매핑한다. 출력이 독립적인 재구축과 일치할 때, 그래프 및 벡터 업데이트는 중앙값 기준 각각 8.7배와 25.4배 더 빠르다. 정규화된 라이브 서버 위치와 일치하는 정적 탐색 하위 집합(1,000개 요청 중 63%)에서 요청당 라이브/정적 지연 시간 비율의 중앙값은 4.7배이다. 다섯 가지 모델에 걸쳐 선택된 컨텍스트 정책은 짝을 이룬 grep/read보다 50~87% 적은 궤적 토큰으로 지역화를 유지한다. 종합적으로, 이러한 결과는 명시적이고 작업별 유효성 경계를 갖춘 다중 뷰 저장소-컨텍스트 제공을 뒷받침한다.

English

Coding agents repeatedly search, navigate, and retain context from evolving repositories, but disconnected indexes, language servers, and task-local histories force repeated discovery and obscure lifecycle costs. CodeNib builds reusable lexical, dense, and structural views per repository commit, maps outputs to repository-relative source ranges, maintains selected views across edits, and serves ranked search, symbol navigation, and bounded context through one runtime. Across 100 snapshots, we map quality-cost frontiers across the repository-context lifecycle. When outputs match an independent rebuild, graph and vector updates are 8.7times and 25.4times faster at the median. On the static-navigation subset matching normalized live-server locations (63% of 1,000 requests), the median per-request live/static latency ratio is 4.7times. Across five models, selected context policies preserve localization with 50--87% fewer trajectory tokens than paired grep/read. Together, these results support multi-view repository-context serving with explicit, operation-specific validity boundaries.