code-review-graph
MCP üzerinden yapay zeka araçlarına hassas inceleme bağlamı sunan yerel kod zekası grafiği.
Hassas yapay zeka kodlama aracı bağlamı için bağımlılıkları haritalandıran yerel öncelikli kod zekası grafiği.
code-review-graph, Tree-sitter kullanarak kod tabanınızın yapısal bir haritasını çıkarır ve Model Context Protocol üzerinden kompakt bağlam sunar. Yapay zeka kodlama asistanlarının tüm depoları tekrar tekrar okumasını engellemek isteyen geliştiriciler için uygundur.
Nedir
Deponuzu fonksiyonları, sınıfları, içe aktarmaları ve çağrıları izleyen düğüm ve kenarlardan oluşan bir grafa dönüştürür. Değişiklikler gerçekleştiğinde, etki alanı analizi ve artımlı güncellemeler yalnızca etkilenen dosyaları yeniden ayrıştırarak asistana hassas bir kod dilimi sunar.
Kimler için
Claude Code, Cursor veya Windsurf gibi yapay zeka kodlama araçları kullanarak büyük kod tabanlarıyla çalışan geliştiriciler için uygundur. Yerel graf veritabanlarını yönetmek veya komut satırı kurulum kancalarını çalıştırmak istemeyen ekipler için uygun değildir.
Temel özellikler
MCP ve CLI Desteği
Model Context Protocol üzerinden yapay zeka araçlarına doğrudan kompakt bağlam sunar.
Etki Alanı Analizi
Bir dosya değişikliğinden etkilenen her çağranı, bağımlıyı ve testi izler.
Artımlı Güncellemeler
Kancalar ve izleme modu kullanarak yalnızca SHA-256 hash değeri değişen dosyaları yeniden ayrıştırır.
Özel Dil Eşlemeleri
TOML içinde dosya uzantılarını ve düğüm türlerini eşleyerek desteklenmeyen dilleri ekleyin.
CI Risk Puanlı İncelemeler
Pull request'lerde risk puanlı fonksiyonları ve test boşluklarını göndermek için bir GitHub Action olarak çalışır.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Tüm kod tabanlarını yapay zeka asistanlarına beslemeye kıyasla önemli ölçüde token tasarrufu sağlar.
- Kaynak kodunuzu harici bir servise göndermeden yerel olarak çalışır.
- Çok çeşitli yerleşik programlama dillerini ve framework'leri destekler.
- CLI kurulumu via ile onlarca popüler yapay zeka kodlama platformuyla otomatik olarak entegre olur.
Eksileri
- Yerel bir graf veritabanı bakımını yapmayı ve artımlı kancaları yapılandırılmış halde tutmayı gerektirir.
- Soğuk derleme süreleri depo boyutuyla ölçeklenir ve 3.000 dosya için yaklaşık 40 sürer.
- Framework'e özel çözümleyiciler, düzgün çalışmak için açık içe aktarmalar ve görünür taslaklar gerektirir.
Fiyatlar & lisans
README'de belirtilen ücretli barındırılan bir seçenek olmaksızın, açık kaynak lisansı altında ücretsizdir. Tek maliyet, yerel makinenizde veya CI çalıştıcınızda kendiniz çalıştırmanızdır.
Türkçe konuşanlar için işler
880 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$175 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
İncelenmiş bu AI araçları aynı işi anında yapar — puanlı dizinimizden.
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Kurulum sırasında hangi yapay zeka platformlarını destekler?
codex, claude-code, cursor, windsurf, zed, continue, opencode, antigravity, gemini-cli, qwen, kiro, qoder, copilot, copilot-cli, codebuddy ve hermes'i destekler.
Artımlı güncellemeler nasıl tetiklenir?
Güncellemeler, dosya SHA-256 hash'leri ve içe aktarma/çağrı kenarları takip edilerek pre-commit kancaları, git kancaları veya izleme modu aracılığıyla tetiklenir.
