code-review-graph

AI-инструменты для разработки перечитывают всю кодовую базу при каждой задаче. code-review-graph решает эту проблему. Он строит структурную карту кода с помощью Tree-sitter, отслеживает изменения инкрементально и передаёт AI-ассистенту точный контекст через MCP — только то, что действительно нужно.

Быстрый старт

pip install code-review-graph                     # или: pipx install code-review-graph
code-review-graph install          # автоматически определяет и настраивает все поддерживаемые платформы
code-review-graph build            # парсит вашу кодовую базу

Одна команда настраивает всё. install определяет, какие AI-инструменты у вас установлены, записывает корректную MCP-конфигурацию для каждого из них и добавляет граф-ориентированные инструкции в правила вашей платформы. Автоматически определяет, установлен ли пакет через uvx или pip/pipx, и генерирует соответствующий конфиг. После установки перезапустите редактор или инструмент.

Для настройки конкретной платформы:

code-review-graph install --platform codex       # настроить только Codex
code-review-graph install --platform cursor      # настроить только Cursor
code-review-graph install --platform claude-code  # настроить только Claude Code
code-review-graph install --platform kiro         # настроить только Kiro

Требуется Python 3.10+. Для наилучшего результата установите uv (MCP-конфиг будет использовать uvx, если доступен, иначе напрямую команду code-review-graph).

Затем откройте проект и попросите AI-ассистента:

Первоначальная сборка занимает ~10 секунд для проекта из 500 файлов. После этого граф обновляется автоматически при каждом редактировании файла и git-коммите.

Как это работает

Репозиторий парсится в AST с помощью Tree-sitter, сохраняется как граф узлов (функции, классы, импорты) и рёбер (вызовы, наследование, покрытие тестами), затем запрашивается во время ревью для вычисления минимального набора файлов, которые нужно прочитать AI-ассистенту.

Анализ радиуса поражения

При изменении файла граф отслеживает всех вызывающих, зависимых и тесты, которые могут быть затронуты. Это и есть «радиус поражения» изменения. AI читает только эти файлы вместо сканирования всего проекта.

Инкрементальные обновления менее чем за 2 секунды

При каждом git-коммите или сохранении файла срабатывает хук. Граф вычисляет diff изменённых файлов, находит их зависимости через проверку SHA-256 хешей и перепарсивает только изменившееся. Проект из 2 900 файлов переиндексируется менее чем за 2 секунды.

Проблема монорепозитория — решена

Крупные монорепозитории — это место, где потери токенов наиболее болезненны. Граф отсекает лишнее: 27 700+ файлов исключаются из контекста ревью, читаются только ~15 файлов.