概要

目的： 高速かつエビデンスに基づくコードベースのナビゲーションと分析

機能：

• パターンマッチング - glob パターンを使ってファイルを特定（例：すべての TypeScript ファイル、バックエンドの API ファイル）
• セマンティック検索 - 機能からコードを検索（例：「認証ミドルウェアはどこに実装されているか？」）
• 複数箇所の統合 - 複数ファイルからの情報を集約

徹底度のレベル：

• Quick： 高速な回答のための基本的なパターンマッチング
• Medium： コンテキスト確認を伴うより広範な検索
• Very Thorough： バリアントチェックと相互参照を含む網羅的なスキャン

ユースケース： 「すべてのデータベースクエリ関数を見つける」「設定読み込みロジックを特定する」「アプリはどのようにエラーを処理しているか？」

目的： 迅速なコード品質チェックと検証

機能：

• Lint チェック - ESLint、Pylint、Rubocop など
• 型検証 - TypeScript、mypy、Flow の型チェック
• 高速なテスト実行 - 30 秒以内を目安とした対象を絞ったユニットテスト
• 差分中心の検証 - 効率のため、主に変更されたコードを検証

フェイルファストの考え方： 最初に実際の問題を検出した時点で構造化されたエラーレポートを返し、時間の無駄を防ぎます

ユースケース： コミット前のチェック、修正後の検証、簡易な動作確認テスト

目的： コード品質、セキュリティ、保守性の包括的な監査

機能：

• セキュリティ分析 - 脆弱性スキャン、認証情報の露出検出、インジェクションリスクの評価
• アーキテクチャレビュー - デザインパターンの検証、SOLID 原則の遵守確認、アンチパターンの検出
• パフォーマンス分析 - アルゴリズムの複雑度、リソースリーク、最適化の機会
• ドキュメントレビュー（変更されたファイル対象） - 不明瞭なコメントや明らかなドキュメントの不整合を指摘

レビューの深さ： Verifier よりも徹底しており、マージ前の PR レビューに適しています

ユースケース： 機能完成時のレビュー、セキュリティ監査、リファクタリングの検証

インテリジェントなモデル最適化：

Verdent は、複雑さ、パフォーマンス要件、コストを考慮して、各タスクに最も適した AI モデルを自動的に選択します。

機能：

• タスク分析 - タスクの複雑さを評価し、最適なモデルを判断します
• パフォーマンスのバランス調整 - 速度、精度、コストのトレードオフを比較検討します
• コンテキスト認識による選択 - プロジェクトの規模や要件に応じてモデルの選択を調整します
• コスト最適化 - 単純なタスクには軽量なモデルを使用し、複雑な処理には強力なモデルを確保します

メリット： クレジット使用量を最小限に抑えながら効率を最大化し、無駄な出費なく最良の結果を得られます。

精密なコンテキストコントロール：

@ メンションを使ってチャット内で特定のファイル、フォルダ、コードセクションを直接添付し、AI の支援に的を絞ったコンテキストを提供します。

動作の仕組み：

• チャットで @ と入力すると、利用可能なファイルとフォルダの一覧が表示されます
• 会話のコンテキストに含める特定のファイルを選択します
• より広範なコンテキストのためにディレクトリ全体を参照します
• 特定のコードセクションやドキュメントページをメンションします

ユースケース：

• デバッグ時に特定のモジュールに AI を集中させる
• セットアップについて議論する際に設定ファイルを含める
• 機能の実装時に関連するコンポーネントを参照する
• 正確なガイダンスのためにドキュメントのコンテキストを提供する

マルチモーダル入力：

画像をチャットに直接アップロードまたは貼り付けることで、視覚的な要件、UI デザイン、デバッグの状況を伝えられます。

対応するユースケース：

• UI/UX デザイン - モックアップ、ワイヤーフレーム、デザインのスクリーンショットをアップロードしてピクセルパーフェクトな実装を実現
• バグレポート - エラーのスクリーンショットや表示の不具合を共有して診断を高速化
• フロントエンド開発 - 正確なスタイリングとレイアウトのためのデザインリファレンスを提供
• ドキュメント - 図、フローチャート、アーキテクチャの可視化を含める

技術仕様：

• 対応フォーマット： PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP
• 最大解像度： 2000×2000 ピクセル
• ファイルサイズ上限： 5MB（超過時は自動的に圧縮されます。圧縮後も >5MB の場合はエラーになります）

メリット： 視覚的な要件の曖昧さを解消し、フロントエンド開発のワークフローを加速します。

セッション管理：

会話履歴にアクセスして管理し、過去のやり取り、判断、実装の詳細を振り返れます。

機能：

• セッションログ - すべての会話と AI の応答の完全な記録
• リポジトリへの保存 - ログをプロジェクトと一緒に保存し、簡単にアクセスでき、バージョン管理も可能
• セッションのクリア - 新たに始める際やコンテキストを切り替える際に履歴をクリア
• 判断の経緯 - 過去の実装上の選択の理由を振り返る

メリット： セッションをまたいで継続性を保ち、AI の推奨内容を監査し、時間の経過に伴うプロジェクトの変遷を追跡できます。

アカウント管理：

Verdent のアカウント、クレジット、プラグイン設定を管理するための一元的なハブです。

利用できる操作：

• クレジットの追跡 - 日々のクレジット使用量と残高を監視
• アカウント情報 - 現在のサブスクリプションプランとプロフィールの詳細を表示
• サインアウトの管理 - プラグインから安全にログアウト、またはアカウントを切り替え
• 使用状況のモニタリング - クレジット消費パターンを追跡

アクセス方法： VS Code の Verdent サイドバーから利用できます。

製品の改善：

VS Code から直接フィードバック、バグレポート、機能リクエストを送信し、Verdent の改善に貢献できます。

フィードバックの方法：

• テキストメモ - シンプルなテキストボックスで問題、提案、体験を記述
• 直接送信 - 開発環境から離れることなくフィードバックを送信
• メールでの返信 - フォローアップの連絡をメールで受信

報告する内容：

• バグや予期しない挙動
• 機能リクエストやワークフローの改善
• ドキュメントの不足や不明瞭な手順
• パフォーマンスの問題やエラー

インパクト： あなたのフィードバックは Verdent の開発ロードマップに直接反映され、すべてのユーザーにとってより良い体験の実現につながります。