Phennecの仕組み
01
ソースを接続
Gitリポジトリ、Notionワークスペース、Driveフォルダを数クリックで連携します。
02
処理とインデックス
Phennecがデータを効果的にベクトル化し、スマートなコンテキストグラフを構築します。
03
エージェントへ提供
CursorやClaudeから標準MCPツールを呼び出すだけ。コンテキストは自動的に注入されます。
クローズドベータ：参加枠残りわずか
AIエージェントの「知性」を支える、コンテキスト・ エンジニアリング・レイヤー
Phennecは、ドキュメントとコードをリアルタイムに統合し、AIに「生きたコンテキスト」を提供します。
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なぜAIエージェントは失敗するのか？
どれほど賢いモデルも、適切なコンテキストがなければ力を発揮できません。
データのサイロ化
知識はGitLab、Notion、Slackに分散しています。エージェントは全体像を把握できません。
コンテキストウィンドウの限界
コードベース全体をプロンプトに入れることはできません。LLMは途中の情報を忘れてしまいます。
古い情報
手動で貼り付けたコンテキストはその瞬間から古くなります。ドキュメントはコードから乖離していきます。
「コンテキスト」のパズルを解く。
オンボーディングからデバッグまで。Phennecが開発ワークフローをどう変革するかをご覧ください。
新規参画エンジニア向け オンボーディングの劇的な加速
Problem
技術スタックの理解と、GitLab・Notion・Slackに散らばるドキュメントの所在確認だけで2〜4週間を費やしてしまう。
Solution
Phennecに「このプロジェクトのアーキテクチャは？」と聞くだけ。全リポジトリとドキュメントを瞬時に横断検索し、包括的なサマリを提示します。
2-4週間 → 2-3日 理解までの期間
プロダクトマネージャー向け リリースノート作成の自動化
Problem
数百のコミットとIssueを手動で調査し、変更履歴をまとめる作業に、リリースごとに3〜5時間を費やしている。
Solution
Phennecが関連するIssue、PR、仕様書を収集。ユーザー向けの分かりやすいリリースノートを数秒で自動生成します。
3-5時間 → 15分 作成時間
開発者向け バグの根本原因分析
Problem
本番環境のバグ原因特定のために、ログ、直近のコード変更、過去のチケットをあちこち参照し続ける必要がある。
Solution
エラーログをPhennecに入力するだけ。関連するコード履歴や、過去に解決された類似Issueを見つけ出し、修正方針を提案します。
数日 → 数分 調査時間
QAエンジニア向け テストケースの自動生成
Problem
複雑な要件ドキュメントから網羅的なテストケースを作成するのは困難で、エッジケースの見落としが発生しやすい。
Solution
Phennecが要件定義と過去のバグ傾向を分析。回帰テストや境界値テストを含む、完全なチェックリストを生成します。
75%削減 計画工数
既存スタックと連携
毎日使用しているツールとシームレスに接続します。
データソース
MCP経由で、お気に入りのツールと接続。
強力な機能
コンテキストを効果的に管理するために必要なすべて。
可視性と利用状況のインサイト
以下を追跡：
- コンテキスト使用量
- エンベディング統計
- プロジェクトまたはユーザーごとのMCPトラフィック
組織内でAIが実際にどのように使用されているかを理解します。
実用的なセマンティック検索
Phennecは、接続されたデータソース全体に対し、プロジェクト、グループ、またはチームごとにスコープされた高精度なセマンティック検索を提供します。
あなたのAIエージェントは、見るべきものだけを見て、それをより深く理解します。
エンタープライズグレードのアクセス制御
管理者は以下を定義できます：
- 誰がどのプロジェクトにアクセスできるか
- どのデータソースが利用可能か
- コンテキストがチーム間でどのように共有されるか
すべてが透明で、監査可能で、制御下にあります。
コンテキストの一元管理
ドキュメント、仕様書、コードリファレンスなど、すべてのプロジェクト知識を明確な構造と所有権の下で一元管理します。
「どれが正しいドキュメントか」迷うことはもうありません。
エンタープライズグレードのセキュリティ
許可なくデータがあなたの管理下から離れることはありません。コンプライアンスを考慮して設計されています。
SOC2 準拠 (計画中) 
エンドツーエンド暗号化 
ロールベースアクセス制御