Ambiguity Catcher - AI Japanese Detector

AI搭載・日本語の曖昧表現をリアルタイム検出

🇯🇵 日本語

問題：曖昧な仕様が開発を止める

「適宜対応してください」「従来通りでお願いします」「常識的な範囲で...」

このような曖昧な表現が原因で、開発者の42%が週に5時間以上を無駄にしているというデータがあります（当社調べ）。仕様の確認・再確認・手戻りによるコストは、プロジェクト全体の予算の15〜30%に達することも。

解決策：AIが曖昧表現を自動検出し、質問まで生成

Ambiguity Catcherは、VS Code上で動作するAI搭載の日本語曖昧表現検出ツールです。

• ✅ リアルタイム検出: ファイルを開くだけで曖昧表現をハイライト
• ✅ AIによる高精度判定: 機械学習モデルが文脈を理解して判定（信頼度スコア付き）
• ✅ 質問の自動生成: ワンクリックで敬語の確認質問を生成
• ✅ 完全オフライン: 初回ダウンロード後は完全オフライン動作（セキュア）
• ✅ 3つの言語対応: Markdown (.md), プレーンテキスト (.txt), JavaScriptコメント

検出できる曖昧表現（一部）

使い方

1. VS Codeにインストール
2. .md, .txt, .js ファイルを開く
3. 黄色ハイライトされた曖昧表現にホバー
4. 「質問を生成」をクリック
5. 生成された敬語質問をコピーして、そのまま送信！

動作の仕組み

1. AIモデル読み込み: 初回起動時に軽量BERTモデル（約200MB）をダウンロード
2. リアルタイム分析: 日本語テキストをAIが分析し、曖昧度スコア（0〜100%）を算出
3. しきい値判定: 70%以上の曖昧度でハイライト表示（設定で調整可能）
4. 質問生成: 検出された表現ごとに、状況に応じた敬語質問を自動生成

対応ファイル形式

• Markdown (.md)
• プレーンテキスト (.txt)
• JavaScript (.js) - コメント部分のみ

システム要件

• VS Code 1.85.0以上
• インターネット接続（初回モデルダウンロード時のみ）
• ディスク空き容量: 約500MB

🇬🇧 English

The Problem: Vague Specifications Kill Productivity

"Handle it appropriately", "As usual", "Within reasonable scope..."

These ambiguous phrases in Japanese business communication cause 42% of developers to waste 5+ hours weekly on clarification. Rework costs from unclear specs can reach 15-30% of total project budget.

The Solution: AI-Powered Ambiguity Detection

Ambiguity Catcher is an AI-powered VS Code extension that detects ambiguous Japanese expressions in real-time and generates polite clarification questions.

• ✅ Real-time Detection: Highlights ambiguous phrases as you type
• ✅ AI-Powered Accuracy: Machine learning model understands context (with confidence scores)
• ✅ Auto-Generate Questions: One-click polite clarification questions in Japanese (敬語)
• ✅ Fully Offline: After initial download, works completely offline (secure)
• ✅ Multi-format Support: Markdown, plaintext, JavaScript comments

Quick Start

1. Install from VS Code Marketplace
2. Open any .md, .txt, or .js file
3. Hover over yellow-highlighted phrases
4. Click "Generate Question"
5. Copy and send the polite clarification question!

How It Works

1. AI Model: Lightweight BERT model (~200MB) downloaded on first launch
2. Analysis: AI evaluates Japanese text and assigns ambiguity score (0-100%)
3. Threshold: Highlights phrases scoring above 70% (adjustable)
4. Generation: Creates context-appropriate questions in business Japanese (敬語)

💰 Pro License

💝 Support

• ☕ Buy Me a Coffee
• 💖 GitHub Sponsors
• ⭐ Star on GitHub

🔧 開発者向け

ローカルでのビルド

git clone https://github.com/BistaDinesh03/ambiguity-catcher
cd ambiguity-catcher
npm install
npm run compile

F5キーでデバッグ起動。

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