difitとは
difitとは、Gitの差分をGitHub風のUIで閲覧
読み: ディフィット
Gitの差分をGitHub風のUIで閲覧し、AIへの修正指示（プロンプト）を効率的に生成するCLIツール。ロックファイルやビルド成果物を自動で非表示にし、本質的な変更だけに集中できる。MCP対応でClaude Codeと自律連携。
かんたんに言うと
AIが書き換えた大量のコードを、GitHubの「Files changed」と同じ見やすい画面でチェックし、気になる箇所にコメントするだけでAIへの修正指示が完成するツール。
AIプロンプトへの変換とノイズ除去
ブラウザ上で特定の行にコメントを書くと、ファイル名+行番号+コメント内容がクリップボードにコピーされる。そのままClaudeやChatGPTに貼るだけで的確な修正指示が完了する。
package-lock.jsonやビルド成果物、自動生成コードを自動判別して非表示にする。人間が本当にレビューすべき変更だけに集中できる。
MCP対応とVimライク操作
MCP対応で、Claude Codeなどのエージェントが自律的にdifitを起動し人間にレビューを依頼するワークフローを構築できる。
j/kでの移動、nでの次の変更箇所へのジャンプなどVimライクな操作体系。Context7と組み合わせると「最新仕様でAIが書き、人間がdifitで検品する」パイプラインが完成する。
当社の見解
当社はツール選定において実用性を第一方針にしている（2026年4月現在）。カタログスペックやベンチマークスコアではなく、実務で1週間使い倒して初めて判断する。実際に2026年4月、omega-memory（GitHubスター57）を導入した結果、16個のhookが自動追加されてツール1回あたり181秒のオーバーヘッドが発生し、即日撤去した経験がある。一方、FastEmbed（Qdrant社、2,800スター）やLanceDB（YC支援、9,800スター）は企業バッキングと十分な実績を確認した上で導入し、安定稼働している。GitHubスター数・企業バッキング・pip installの副作用を導入前に必ず検証する方針を確立した。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。