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manoj079

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投稿

81.1% vs. 13.6%: measuring retrieval accuracy for AIcoding context without embed

manojmallick.github.io
5 ポイント·投稿者 manoj079·2 か月前·2 コメント

Show HN: SigMap – 81.1% retrieval hit 5, 96.9% token reduce,zero deps

github.com
14 ポイント·投稿者 manoj079·2 か月前·4 コメント

[untitled]

1 ポイント·投稿者 manoj079·3 か月前·0 コメント

Show HN: SigMap – shrink AI coding context 97% with auto-scaling token budget

github.com
4 ポイント·投稿者 manoj079·3 か月前·7 コメント

コメント

manoj079
·2 か月前·議論
Yes , it will work.
manoj079
·2 か月前·議論
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manoj079
·2 か月前·議論
Thanks! Happy to go deeper on any part — the TF-IDF ranking logic, the import graph construction, or the benchmark methodology. What are you working on?
manoj079
·2 か月前·議論
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manoj079
·2 か月前·議論
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manoj079
·2 か月前·議論
* * *
manoj079
·3 か月前·議論
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manoj079
·3 か月前·議論
Yes. Flask goes from 242,600 tokens down to 3,400 — 98.6% reduction. Django, FastAPI, any Python project works the same way. The Python extractor captures functions, class methods, dataclass fields, and Pydantic BaseModel fields including return types.

npx sigmap — no config needed.
manoj079
·3 か月前·議論
Yes, completely. SigMap runs entirely on your machine — no API calls, no cloud, no telemetry. It reads your files and writes a context file locally. Works on a plane, in a VPN-locked environment, anywhere.
manoj079
·3 か月前·議論
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manoj079
·3 か月前·議論
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