code-review-graph
Локальный граф интеллекта кода, предоставляющий ИИ-инструментам точный контекст для ревью через MCP.
Локальный граф интеллекта кода, который сопоставляет зависимости для точного контекста ИИ-инструментов разработки.
code-review-graph строит структурную карту вашей кодовой базы с помощью Tree-sitter и передает компактный контекст через протокол Model Context Protocol. Подходит для разработчиков, которые хотят предотвратить чтение ИИ-помощниками целых репозиториев за раз.
Что это
Инструмент анализирует ваш репозиторий в граф узлов и ребер, отслеживая функции, классы, импорты и вызовы. При изменениях анализ радиуса поражения и инкрементальные обновления пересобирают только затронутые файлы, чтобы передать ассистенту точный срез кода.
Для кого
Подходит для разработчиков, работающих с большими кодовыми базами с использованием ИИ-инструментов вроде Claude Code, Cursor или Windsurf. Не подходит для команд, не желающих управлять локальными графовыми базами данных или запускать установочные хуки из командной строки.
Ключевые возможности
Поддержка MCP и CLI
Передает компактный контекст напрямую ИИ-инструментам через Model Context Protocol.
Анализ радиуса поражения
Отслеживает каждый вызов, зависимость и тест, затронутые изменением файла.
Инкрементальные обновления
Пересобирает только файлы с изменившимся хэшем SHA-256 с помощью хуков и режима наблюдения.
Пользовательские языковые сопоставления
Добавляйте неподдерживаемые языки, сопоставляя расширения файлов и типы узлов в TOML.
Ревью с оценкой рисков в CI
Запускается как GitHub Action для публикации функций с оценкой рисков и пропущенных тестов в пулл-реквестах.
Готово за 3 шага
Наш честный вердикт
Плюсы
- Достигает значительного сокращения токенов по сравнению с передачей целых кодовых баз ИИ-ассистентам.
- Работает локально, не отправляя ваш исходный код на внешний сервис.
- Поддерживает широкий спектр встроенных языков программирования и фреймворков.
- Автоматически интегрируется с десятками популярных ИИ-платформ разработки через настройку CLI.
Минусы
- Требует поддержки локальной графовой базы данных и настройки инкрементальных хуков.
- Время холодной сборки масштабируется в зависимости от размера репозитория, занимая около 40 секунд для 3,000 файлов.
- Ресолверы для конкретных фреймворков требуют явных импортов и видимых заглушек для корректной работы.
Цены и лицензия
Бесплатно по лицензии open source, платные хостинговые варианты в README не упоминаются. Единственные затраты — запуск на вашей локальной машине или в CI-раннере.
Вакансии для носителей русского языка
879 открытых удалённых вакансий по обучению ИИ, обновлено 15 ноября 2026 г.; в большинстве оплата $20–$175 в час. Из них 2 — для носителей русского языка. Zekai публикует их бесплатно; отклик уходит на платформу работодателя.
Альтернативы
Эти проверенные ИИ-инструменты делают то же самое мгновенно — из нашего оценённого каталога.
Используйте сами или мы всё настроим
Вопросы
Какие ИИ-платформы поддерживаются при установке?
Поддерживаются codex, claude-code, cursor, windsurf, zed, continue, opencode, antigravity, gemini-cli, qwen, kiro, qoder, copilot, copilot-cli, codebuddy и hermes.
Как запускаются инкрементальные обновления?
Обновления запускаются через pre-commit хуки, git-хуки или режим наблюдения путем отслеживания хэшей файлов SHA-256 и ребер импорта/вызовов.
