code-review-graph
Grafo de inteligencia de código local que proporciona a las herramientas de IA un contexto de revisión preciso a través de MCP.
Grafo de inteligencia de código local que mapea dependencias para ofrecer un contexto preciso a las herramientas de programación de IA.
code-review-graph construye un mapa estructural de tu código base utilizando Tree-sitter y ofrece un contexto compacto a través del Model Context Protocol. Es ideal para desarrolladores que intentan evitar que los asistentes de programación con IA lean repositorios enteros una y otra vez.
Qué es
Analiza tu repositorio y lo convierte en un grafo de nodos y aristas, realizando un seguimiento de funciones, clases, importaciones y llamadas. Cuando se producen cambios, el análisis del radio de impacto y las actualizaciones incrementales vuelven a analizar únicamente los archivos afectados para suministrar al asistente una porción precisa de código.
Para quién
Está pensado para desarrolladores que trabajan con bases de código grandes utilizando herramientas de programación con IA como Claude Code, Cursor o Windsurf. No es adecuado para equipos que no estén dispuestos a gestionar bases de datos de grafos locales o a ejecutar ganchos de instalación por línea de comandos.
Funciones clave
Soporte para MCP y CLI
Sirve un contexto compacto directamente a las herramientas de IA a través del Model Context Protocol.
Análisis del radio de impacto
Rastrea cada llamador, dependiente y prueba afectados por un cambio de archivo.
Actualizaciones incrementales
Vuelve a analizar únicamente los archivos cuyo hash SHA-256 haya cambiado utilizando ganchos y modo de observación.
Asignaciones de lenguajes personalizados
Añade lenguajes no compatibles asignando extensiones de archivo y tipos de nodo en TOML.
Revisiones con puntuación de riesgo en CI
Se ejecuta como una GitHub Action para publicar funciones con puntuación de riesgo y lagunas de pruebas en las pull requests.
Listo en 3 pasos
Nuestro veredicto honesto
Lo mejor
- Consigue una reducción significativa de tokens en comparación con alimentar a los asistentes de IA con bases de código enteras.
- Se ejecuta localmente sin enviar tu código fuente a un servicio externo.
- Compatible con una amplia gama de lenguajes de programación y frameworks integrados.
- Se integra automáticamente con docenas de plataformas populares de programación con IA mediante la configuración de la CLI.
Sus límites
- Requiere mantener una base de datos de grafos local y mantener configurados los ganchos incrementales.
- Los tiempos de compilación en frío escalan con el tamaño del repositorio, tardando unos 40 segundos para 3.000 archivos.
- Los resolvedores específicos de frameworks requieren importaciones explícitas y stubs visibles para funcionar correctamente.
Precios y licencia
Gratuito bajo su licencia open source, sin opción alojada de pago mencionada en el README. El único coste es ejecutarlo por tu cuenta en tu máquina local o ejecutor de CI.
Empleos para hispanohablantes
879 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$175 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.
Alternativas
Estas herramientas de IA evaluadas hacen el mismo trabajo al instante — de nuestro directorio puntuado.
Úsalo, o deja que lo configuremos
FAQ
¿Qué plataformas de IA admite durante la instalación?
Es compatible con codex, claude-code, cursor, windsurf, zed, continue, opencode, antigravity, gemini-cli, qwen, kiro, qoder, copilot, copilot-cli, codebuddy y hermes.
¿Cómo se activan las actualizaciones incrementales?
Las actualizaciones se activan mediante ganchos pre-commit, ganchos de git o modo de observación mediante el seguimiento de los hashes SHA-256 de los archivos y las aristas de importación/llamada.
