code-review-graph
Lokaler Code-Intelligenz-Graph, der KI-Tools präzisen Review-Kontext über MCP liefert.
Local-First-Code-Intelligenz-Graph, der Abhängigkeiten für präzisen KI-Coding-Tool-Kontext abbildet.
code-review-graph erstellt eine strukturelle Karte Ihrer Codebasis mit Tree-sitter und stellt kompakten Kontext über das Model Context Protocol bereit. Es eignet sich für Entwickler, die verhindern möchten, dass KI-Coding-Assistenten wiederholt ganze Repositories lesen.
Was es ist
Es parst Ihr Repository in einen Graphen aus Knoten und Kanten und verfolgt Funktionen, Klassen, Importe und Aufrufe. Bei Änderungen analysieren die Explosionsradius-Analyse und inkrementelle Updates nur betroffene Dateien, um dem Assistenten einen präzisen Code-Ausschnitt zu füttern.
Für wen
Es eignet sich für Entwickler, die an großen Codebasen mit KI-Coding-Tools wie Claude Code, Cursor oder Windsurf arbeiten. Es ist nicht geeignet für Teams, die keine lokalen Graphendatenbanken verwalten oder Kommandozeilen-Installations-Hooks ausführen möchten.
Wichtige Funktionen
MCP- und CLI-Unterstützung
Stellt kompakten Kontext direkt für KI-Tools über das Model Context Protocol bereit.
Explosionsradius-Analyse
Verfolgt jeden Aufrufer, Abhängigen und Test, der von einer Dateisenderung betroffen ist.
Inkrementelle Updates
Parst nur Dateien neu, deren SHA-256-Hash sich geändert hat, mithilfe von Hooks und dem Watch-Modus.
Benutzerdefinierte Sprachzuordnungen
Fügen Sie nicht unterstützte Sprachen hinzu, indem Sie Dateierweiterungen und Knotentypen in TOML zuordnen.
CI-risikobewertete Reviews
Läuft als GitHub Action, um risikobewertete Funktionen und Testlücken bei Pull Requests zu posten.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Erzielt eine signifikante Token-Reduzierung im Vergleich zur Übergabe ganzer Codebasen an KI-Assistenten.
- Läuft lokal, ohne Ihren Quellcode an einen externen Dienst zu senden.
- Unterstützt eine Vielzahl integrierter Programmiersprachen und Frameworks.
- Integriert sich automatisch über ein CLI-Setup in Dutzende beliebter KI-Coding-Plattformen.
Schwächen
- Erfordert die Pflege einer lokalen Graphendatenbank und die Beibehaltung konfigurierter inkrementeller Hooks.
- Kaltstart-Build-Zeiten skalieren mit der Repository-Größe und dauern etwa 40 Sekunden für 3.000 Dateien.
- Framework-spezifische Resolver erfordern explizite Importe und sichtbare Stubs, um korrekt zu funktionieren.
Preise & Lizenz
Kostenlos unter seiner open source Lizenz, ohne erwähnte kostenpflichtige gehostete Option in der README. Die einzigen Kosten sind der Eigenbetrieb auf Ihrem lokalen Rechner oder CI-Runner.
Stellen für Deutschsprachige
880 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$175 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
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FAQ
Welche KI-Plattformen werden bei der Installation unterstützt?
Es unterstützt codex, claude-code, cursor, windsurf, zed, continue, opencode, antigravity, gemini-cli, qwen, kiro, qoder, copilot, copilot-cli, codebuddy und hermes.
Wie werden inkrementelle Updates ausgelöst?
Updates werden über pre-commit-Hooks, git-Hooks oder den Watch-Modus ausgelöst, indem Datei-SHA-256-Hashes und Import-/Aufrufkanten verfolgt werden.
