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AI ファーストチーム向け

最初の証拠候補まで 10 分: エージェントはあなたの PR 履歴を使用します。

1 つのリポジトリから始め、最初のチームルールをローカルで抽出し、ローカル AI CLI から MCP を接続し、信頼できる修正を 1 つプレビューして証拠設定を確認します。

difflore は、マージ済み PR レビューをソースリンク付きのチームルールに変え、コーディングエージェントが編集中に読みます。コールドスタート後は、ライブの agent セッションでの修正がルールセットを増やし続けます。初回導線はセットアップ儀式ではなく証拠を中心にしています。ローカル import 1 回、recall パス 1 回、patch preview 1 回、Cloud 選択時のレシート付き dashboard です。

GitHub から開始 価格を見る

これをリポジトリ形式の開始点として使用し、インストール中に選択した GitHub リポジトリに置き換えます。

対応CursorClaude CodeCodex CLICopilot CLIGemini CLIWindsurfWarp
difflore rules — ターミナル内のルールライブラリ、由来バッジ（PR レビュー、ライブセッション）と証拠詳細パネル付き
$ difflore rules·オンボーディングはターミナルで完了

10 分間の証拠候補パス

5 つの具体的なチェックポイント、1 つのリポジトリ、1 つのターミナル。最後に、記憶したレビュー パターンをコードに対してプレビューします。

  1. 01

    レビュー履歴をローカルに import

    2分

    1 つのリポジトリにインストールし、最初の 50 件のマージされた PR レビューをローカルにインポートすると、アップロード前に difflore がルールを抽出できます。

    $ difflore import-reviews --max-prs 50
  2. 02

    最初のルールを抽出する

    3分

    実際のレビューコメントから、チームが拒否し、好み、繰り返す内容をもとにソースリンク付きルール候補が出てくるのを確認し、残す価値のあるものを承認します。

    $ difflore rules
  3. 03

    ローカル AI CLI / MCP を接続する

    1分

    difflore を Cursor、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、または MCP 互換エージェントに登録します。

    $ difflore init --agents
  4. 04

    実際の修正を 1 つ実行する

    3分

    difflore を実際の working-tree diff に向け、学習したばかりのルールに基づく patch をプレビューします。そのルールがまさに対象のコードで発火することを確認できます。

    $ difflore fix --preview
  5. 05

    Impact を参照

    1分

    インパクト画面を開きます。インポート済みルール、カバレッジ、agent recalls があり、それぞれにソースリンク付き証拠があります。

    $ difflore impact

その後、実際の修正を 1 つ実行して証跡を開きます。5 ステップの全体フローは大きい画面で表示されます。

得られるもの

オープンソース。ローカル優先。既に使っているエージェント向け。

ライセンス
Apache 2.0
単一 Rust バイナリ、OSS runtime
エージェント
12
Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI...
ストレージ
ローカル
デフォルトは SQLite

Cloud sync を明示的に接続しない限り、ルールは手元のマシンに残ります。

60 秒で開始

MCP server をインストールしてから PR コメントをインポート

ローカルファースト。インストールガイドに沿ってローカル設定を進め、チームで共有ルール承認が必要になったら Cloud を追加します。

~/your-reposhell
# 1. インストール（Rust toolchain、cold compile 約45秒）
$ curl -fsSL https://difflore.dev/install.sh | sh

# 2. repo と agent 連携を初期化
$ cd your-repo && difflore init
 ✓ provider 設定済み · agents 検出済み · 個人ルール準備完了

# 3. レビュー履歴をローカルに import
$ difflore import-reviews --max-prs 50
 → ソース付きルールをローカル抽出済み。アップロードは Cloud sync 選択時のみ

# 4. terminal で rules をレビューして承認
$ difflore rules
 ● origin 色付き rule list、ソースリンク、次のコマンド提案

# 任意: チーム同期が必要になったら Cloud に接続
$ difflore cloud login
 ✓ 同期と proof receipts 用にデバイスが接続されました
インストール後はオフライン動作マネージド AI 利用ソースは端末から出ません
よくある質問

導入前によく聞かれること

マーケティング抜きで、端的に答えます。

コア CLI はローカルで動作します。索引、検索、ルール注入はローカル SQLite に対して行われます。Cloud は明示的に同期したルール、PR レビューメタデータ、リコール信号のみ保存し、ソースファイルはアップロードしません。

いいえ。ローカル作業は OSS CLI で完結します。difflore status で概要と次のステップを確認し、difflore rules でルールをレビュー・承認できます。Web dashboard はチーム協業用です。

約 60 秒です。difflore をインストールし、リポジトリで初期化し、検出されたエージェントに MCP を登録して、ターミナルダッシュボードを開きます。

Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Windsurf、Goose、OpenCode、Copilot CLI、Crush、Roo Code、Warp、Antigravity の 12 の AI コーディングツールに対応します。MCP 対応エージェントも接続できます。

それらは手書きの静的ドキュメントです。difflore は実際のレビュー履歴からルールを抽出し、チーム基準の変化に合わせて更新します。

LLM が読めるものなら対応できます。TypeScript、Rust、Python、Go、Swift、Kotlin のコードベースで利用できます。

ローカル runtime は無料です。Cloud 料金はチームの system of record に基づきます: ホストされたルール容量、承認ワークフロー、証跡チェーンによる由来管理、Reviewer Context 配信、CI ゲート、サポート。BYOK も利用できます。Free OSS / Starter / Growth / Team / Enterprise の最新条件は /pricing に掲載しています。

迷っていますか？ [email protected] へメールしてください。あなたのリポジトリで 15 分のデモを行います。

今夜、エージェントが PR 履歴を読み込みます。

オープンソースのローカル runtime はずっと無料です。Cloud プランはチームの system of record を追加します: 承認ワークフロー、証跡チェーンによる由来管理、Reviewer Context 配信、CI ゲート。Free OSS / Starter / Growth / Team / Enterprise の最新価格は /pricing に掲載しています。

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