Spool - AI coding session をローカル資料庫にするツール
AI coding agent を長く使うと、新しい種類の technical debt が残ります。Session history です。
ある refactoring では agent が module boundary を説明してくれたかもしれません。ある debugging では flaky test の原因をかなり絞り込んだかもしれません。ある code review では、再利用できる判断基準をまとめてくれたかもしれません。しかし、それらの情報は Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode、あるいは profile ごとの local directory に散らばりがちです。次に似た問題が起きても、その context をすぐに取り戻すのは簡単ではありません。
今日紹介する paperboytm/spool は、この local session history を扱うための library です。複数の AI coding tool の session をひとつの desktop app に集め、browse、search、pin、local security scan ができるようにします。
公開時点の GitHub page では、およそ 549 stars、38 forks。主な言語は TypeScript、license は MIT です。Project はまだ early stage で active development 中です。GitHub releases では、latest release は Spool 0.5.2、公開日は 2026-05-29 です。
プロジェクト概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Repository | paperboytm/spool |
| 位置づけ | Local AI coding session library |
| Stars | 約 549 |
| Forks | 38 |
| 主な言語 | TypeScript |
| License | MIT |
| Latest release | Spool 0.5.2 |
Session を再利用可能な資産にする
多くの team は、すでに agent の入口には困っていません。問題は、agent が毎回ほぼゼロから始まることです。
先週の Codex session である service boundary を議論していたかもしれません。昨日の Claude Code session で migration script を説明させていたかもしれません。OpenCode には失敗した実験の完整な流れが残っているかもしれません。しかし、それらを tool、directory、date で手作業で探すしかないなら、engineering asset として再利用しにくい。
Spool の考え方は直接的です。Local machine にある各 agent の session を scan し、project ごとに集約して、統一された browse と full-text search を提供します。README では、Claude、Codex、Gemini の session directory と、OpenCode の SQLite database が対象として挙げられています。
これは agent の working memory を置き換えるものではありません。すでに起きた session を、あとから検索できる local archive に変える tool です。AI coding workflow に「個人の作業ログ index」を足すもの、と考えると分かりやすいでしょう。
Tool 単位ではなく project 単位で見る
Session history を tool ごとに分けると、価値が細切れになります。実際の仕事は、agent brand ではなく repository や project を中心に進むからです。
Spool は working directory path から project を推測し、sidebar に project list を表示します。Main pane では、選択した project の recent session と pinned session を見られます。Context を探すときに「これは Claude だったか、Codex だったか」を先に思い出す必要がなく、project に戻ればよい。
この設計は、複数の agent を使う人ほど効きます。Refactoring にはこの tool、説明には別の tool、長い task にはさらに別の tool、という切り替えは珍しくありません。History が各 tool の directory に閉じていると、cross-tool な振り返りは重くなります。
Search が中心機能になっている
Spool の README は Cmd+K search を強調しています。Archive 全体、または current project に scope した full-text search ができます。Developer にとっては、chat list をきれいに並べることよりも、検索できることの方が重要です。
たとえば、以前 agent が auth callback について分析したことは覚えている。しかし日付も tool も branch も覚えていない。統一検索があれば、session fragment から直接手がかりを探せます。あるいは、過去の prompt や troubleshooting flow を再利用したいときも、chat list を順番に開くより keyword search の方が現実の作業に近い。
README では、AI mode が複数 fragment をまたいで answer を合成できること、Claude Code や ACP agent の /spool skill が matching fragment を会話に戻せることにも触れています。ここで重要なのは「さらに AI summary を作る」ことではなく、agent が local history の evidence に戻れることです。
Local-first なので sensitive context を置きやすい
AI coding session には、third-party service に渡したくない情報が入りがちです。Private repository path、internal API name、error log、一時的な token 断片、customer data sample、あるいは誤って貼った secret などです。
Spool は local-first を掲げています。README では、content は machine から出ないと説明されています。Indexing layer は SQLite と FTS5、desktop app は Electron、React、Vite、Tailwind の構成です。
つまり cloud knowledge base というより、local development environment の一部に近い。個人開発者なら private search tool として試しやすいですし、team ならどの machine に agent session を保存するのか、どれくらい保持するのか、device migration や退職時にどう扱うのかを先に決めるべきです。
Secret scan は実用的な追加機能
Spool v0.5.0 以降では、local security scan が default on になっています。Archive 内の API key、token、PII を見つけるための機能です。README では、cross-session blast radius、archive からの purge、主要 vendor 向けの rotate-at-source 入口にも触れています。
これはかなり現実的です。Agent conversation は普通の note ではありません。.env の断片、error output、curl example、一時 credential が貼られることがあります。たとえ内容が local machine から出ていなくても、backup、screen share、device transfer、log sync の経路で risk になり得ます。
もちろん、local scan は完全な安全を意味しません。Regex や heuristic detection には false negative と false positive があります。Spool の scan は second reminder として扱い、secret management、least privilege、credential rotation の代わりにしない方が安全です。
先に試す価値がある人
Spool をまず勧めたいのは、次のような人です。
- Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode を複数使っている。
- 複数 repository を行き来し、あとから agent の分析 context を探すことが多い。
- 重要な session を project-level の作業記録として pin したい。
- Agent session に secret が混ざる可能性を意識しており、local scan を入れたい。
- Early-stage project の rough edges を許容できる。
たまに agent を使うだけなら、Spool の効果はすぐには見えません。価値は蓄積から生まれます。Session が増え、tool が増え、project が増えるほど、統一 index の意味が大きくなります。
注意したい境界
Spool はまだ early-stage project です。README でも active development 中で rough edges があると明記されています。現在は macOS arm64 DMG と Linux x86_64 AppImage が提供されており、source build も可能です。Windows を主環境にしている場合は、自分の workflow に合うか先に確認した方がよいでしょう。
もうひとつの境界は data governance です。Session を集中 index すれば検索は楽になりますが、sensitive information も集中します。使う前に default scan path、data directory、cleanup method を確認し、長期保存したくない session を archive に入れない運用が必要です。
最後に、AI mode の answer は元の fragment に戻って確認すべきです。Spool の信頼できる基盤は local index と traceable fragment であり、別の model に「全部覚えてもらう」ことではありません。
まとめ
paperboytm/spool は、AI coding session を散らばった chat history から local searchable library に変える tool です。新しい agent を作るのではなく、すでに agent が行った作業を取り戻すことに焦点があります。Project を browse し、重要な session を pin し、history fragment を full-text search し、archive 内の sensitive data も確認できます。
Agent を日常的な development tool として使っているなら、Spool は試す価値があります。AI はすでに多くの作業を手伝っています。次に必要なのは、その過程を local に残し、必要なときにもう一度見つけられる方法です。