はじめに

LLM を使って調べ物や実装相談をしていると、1つの回答が長くなることがあります。

長い回答そのものは便利ですが、その後に深掘りしていくと、次のような問題が起きます。

どの回答に対する質問だったのか分からなくなる
前の説明を探すために何度もスクロールする必要がある
複数の話題が1つのチャット履歴に混ざってしまう
あとから見返したときに、議論の構造が読み取りにくい

特に、技術調査やコード設計の相談では「この説明の2番目だけをもう少し詳しく」「さっきの CNN の話に戻って」など、回答の一部を起点にして会話を続けたい場面がよくあります。

そこで、OpenCode に右側の Answer Tree sidebar を追加し、LLM の長い回答と深掘り質問をツリー構造で管理できるようにしました。

リポジトリはこちらです。

作ったもの

OpenCode Answer Tree は、OpenCode に「回答ツリー」を追加するプロジェクトです。

LLM の長い回答をノードとして保存し、その回答に対する追問を子ノードとして整理します。

例えば、通常のチャットでは次のように時系列で流れていく会話を、

Transformer について教えて
Self-Attention を詳しく教えて
Multi-Head Attention はなぜ必要？
次に CNN について教えて
畳み込みカーネルとは？

Answer Tree では次のような構造として扱います。

1 Transformer architecture
  1.1 Self-Attention QKV
  1.2 Multi-head attention
    1.2.1 How each attention head is formed

2 CNN architecture
  2.1 What a convolution kernel is

実際の sidebar はこのようになります。

右側にツリーが表示され、左側には通常の OpenCode チャットが表示されます。

選択したノードを active context にすると、その後の「この部分を続けて説明して」のような追問が、現在選択している回答を前提に処理されます。

何ができるか

現在の Version 1.0 では、主に次の機能を実装しています。

長い回答や構造化された回答を root node として自動保存
追問に対する回答を child node として自動保存
1つの OpenCode session 内で複数の root topic を管理
1, 1.1, 1.1.1 のような番号付きツリー表示
右側 sidebar で selected node と active context を表示
sidebar のノードをマウスクリックして、左側チャットの対応する回答へ移動
j/k でノード移動
enter で active context を切り替え
space でノードを展開・折りたたみ
CLI と standalone TUI viewer
Markdown export
npm run validate による一括検証

単にログを保存するだけではなく、「次の質問がどの回答にぶら下がるのか」を扱えるようにした点がポイントです。

短い回答や細かすぎる質問は保存せず、あとから見返す価値がある長めの回答だけをツリーに入れるようにしています。

使い方

必要なものは次の通りです。

Node.js >= 20
npm
Bun

リポジトリを clone します。

git clone https://github.com/linqichenggg/opencode-answer-tree.git
cd opencode-answer-tree

初回セットアップを実行します。

npm run setup

このコマンドでは、Answer Tree 側の依存関係、内蔵している OpenCode host 側の依存関係、TypeScript build をまとめて実行します。

起動は次のコマンドです。

npm run opencode

注意点として、グローバルに入っている opencode コマンドを直接実行すると、通常の OpenCode が起動します。Answer Tree sidebar を使う場合は、このリポジトリ内で npm run opencode を実行します。

試す流れ

起動後、まず長めの回答が返ってくる質問をします。

Please explain Transformer architecture in detail

回答が終わると、右側に root node が作成されます。

1 Transformer architecture

次に、現在の回答に対して追問します。

Continue explaining the self-attention part

追問への回答が十分に長い場合、子ノードとして保存されます。

1 Transformer architecture
  1.1 Self-Attention explanation

別の話題に移ると、新しい root node が作成されます。

what is CNN

1 Transformer architecture
2 CNN explanation

このように、1つのチャット session の中で複数の話題を混ぜずに扱えます。

Sidebar の操作

Answer Tree mode には次のキーで入ります。

ctrl+x z

主な操作は次の通りです。

j/k       Select previous / next node
click     Select node and scroll chat to the matching answer
space     Expand / collapse selected node
enter     Set selected node as active context
a         Expand all nodes
z         Collapse all nodes
r         Refresh
esc/q     Return to chat

sidebar のノードはマウスクリックにも対応しています。ノードをクリックすると selected node が切り替わり、左側のチャット履歴が対応する回答へ移動します。

ここで重要なのは、selected node と active context を分けていることです。

selected node は、sidebar 上でカーソルが当たっているノードです。

active context は、次の追問で実際に文脈として使われるノードです。

例えば、Transformer の話をしていたあとに CNN のノードを active context に切り替えれば、その後の「もう少し詳しく」は CNN 側の文脈として扱われます。

OpenCode とのつなぎ込み

OpenCode 側では plugin と project-level skill を使っています。

大まかな流れは次の通りです。

ユーザーが質問
  ↓
answer-tree-auto skill が Answer Tree を使うべきか判断
  ↓
answer_tree_prompt_auto / answer_tree_prompt_current が文脈つき prompt を生成
  ↓
LLM が回答
  ↓
message.updated event または answer_tree_attach_last で回答を捕捉
  ↓
src/core が root node または child node を作成
  ↓
.answer-tree/opencode-state.json に保存
  ↓
右側 sidebar が現在 session の tree を表示

保存先はプロジェクト内のローカルファイルです。

.answer-tree/opencode-state.json

CLI 用の状態ファイルは分けています。

.answer-tree/state.json

OpenCode plugin の実データと CLI demo のデータが混ざらないようにするためです。

現在の制限

Version 1.0 は、研究室内の demo や個人開発の検証に使える段階です。

一方で、一般ユーザー向けに配布するには、まだ次のような改善余地があります。

npm package として簡単に入れられる形にする
既存の OpenCode により自然に組み込めるようにする
親ノード推定をさらに賢くする
ツリー編集 UI を強化する
長期利用時の session 管理を改善する

現時点では、リポジトリを clone して npm run opencode で起動する single-repository version です。

検証

動作確認は次のコマンドで行いました。

npm run validate

このコマンドでは、main project tests、CLI / TUI smoke test、OpenCode host typecheck をまとめて実行します。

現在の Version 1.0 では、26 件のテストが通り、OpenCode host の typecheck も通っています。

まとめ

OpenCode に Answer Tree sidebar を追加し、LLM の長い回答と深掘り質問をツリーとして整理できるようにしました。

LLM との会話は、単なる時系列ログとして見るよりも、「どの回答から、どの質問が生まれたのか」を見える形にした方が扱いやすくなります。

特に、技術調査、設計相談、論文読み、コードレビューのように、1つの回答から何度も深掘りする作業では、ツリー構造がかなり有効だと感じました。

Version 1.0 では、OpenCode plugin、右側 sidebar、CLI、TUI、Markdown export、検証コマンドまでを1つのリポジトリにまとめました。

改善案や修正案があれば、GitHub で fork して Pull Request を送っていただけると嬉しいです。内容を確認したうえで、取り込めるものは merge していきたいと思います。

参考リンク

GitHub repository: https://github.com/linqichenggg/opencode-answer-tree
OpenCode: https://opencode.ai/
Qiita Markdown: https://help.qiita.com/ja/articles/qiita-markdown