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未知の大規模リポジトリを理解する

Comprehend an unfamiliar large-scale repository

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

数万行規模まではジュニア〜ミドル相当。40万行を超えると人間のシニアに劣後

できること

grep/ファイル読み込みベースの探索で中規模コードベース(〜数十万行)の関連箇所を特定・要約

まだできないこと

140万行規模・2.2万ファイルにまたがる暗黙の設計意図やモジュール間の非明示的な依存関係の把握

なぜそうなのか

コンテキストウィンドウがプロジェクト全体を同時に保持できず、セッションをまたぐプロジェクト記憶も持たない

これからの予測の根拠

コンテキスト長は伸び続けるが「同時保持」の限界は残るため、専用インデックス基盤の普及次第で段階的改善にとどまると予測

いま使える主な道具

Claude Code、Sourcegraph Cody、Cursor

根拠

• Why coding agents fail in large codebases (and what to do about it) 2026-04
  40万行が閾値で、それを超えるとgrep/ファイル読み込み中心のエージェントは体系的に失敗し始める
• What 1,281 agent runs reveal about coding agent failure in large codebases 2026-05
  140万行・2.2万ファイルのGoコードでDynamic Resource Allocationの追跡が失敗する事例

同じ分野のほかの仕事（既存コード改修（大規模リポジトリ理解/機能追加/リファクタ））

• 既存コードベースへの機能追加
• 大規模リファクタリング
• 依存関係・フレームワークのメジャーバージョン移行

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。