CodexのSQLiteログ問題、AI開発ツールのローカル書き込み量に注目

OpenAI CodexのGitHub issueがHacker Newsで注目された。報告者は、CodexがローカルのSQLite feedback log databaseへ大量の書き込みを続けていると主張している。対象は~/.codex/logs_2.sqliteとWAL、SHMファイルだ。報告者の環境では約21日のuptimeでSSDに約37TBの書き込みがあり、単純計算では年約640TBになるという。

issueにはログの内訳もある。retained rowsは681,774件、estimated retained log contentは1,035.6MiB。サンプルではTRACEログがretained bytesの70.7%を占め、mirrored telemetry系のログも大きな割合を占めていた。GitHub上ではこのissueはopenのままだ。

この話が広がった理由は、AI coding toolの置かれ方にある。エディタやterminalの横で長時間動き、ローカル文脈を読み、外部サービスとやり取りし、作業状態を保存する。だからlogging policyは内部実装の細部ではなく、製品品質そのものになる。retention、log level、ユーザーが気づける可視性が必要だ。

HNの議論では、一時的な回避策、log level、telemetry boundaryが話題になった。SQLite triggerでinsertを止める方法を共有するコメントもあった。数値は特定環境の報告なので、各ユーザーの環境で確認が必要だ。それでも示唆ははっきりしている。coding agentは出力品質だけでなく、ローカル資源の使い方でも評価される段階に入っている。