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code-review-graph

tirth8205/code-review-graph

Local-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.

STARS28,075
FORKS2,601
ISSUES61
LANGUAGEPython

HISTORICAL INTELLIGENCE

历史情报摘要

按周期独立统计
日榜当前未记录
历史最佳#3最近排名#3

当前未进入本站记录范围

记录天数
3 天
记录期 Star
样本校正
本站共 12 天日榜快照 · 最近记录 2026-07-26
周榜当前未记录
历史最佳#4最近排名#17

当前未进入本站记录范围

记录天数
5 天
记录期 Star
+2.6k
本站共 12 天周榜快照 · 最近记录 2026-07-28
本站最早记录:2026-07-24

指标仅基于本站已保存快照,不代表项目在 GitHub 的首次上榜时间;同日多次抓取保留当日最新结果,负向 Star 差值按样本校正处理。

日榜历史趋势

2026-07-24 至 2026-07-26,掉榜日期保留为空缺。

排名,数字越小越靠前当日新增 Star
折线表示历史榜单排名,柱形表示相同快照记录的新增 Star。排名纵轴已反向,越靠上排名越高。 #1 #2 #2 #3 #3 2026-07-24:新增 1925 Star 2026-07-25:新增 1925 Star 2026-07-26:新增 1925 Star 2026-07-24:排名 #3,新增 1925 Star2026-07-25:排名 #3,新增 1925 Star2026-07-26:排名 #3,新增 1925 Star 07-24 07-26 +1.9k
图表仅使用本站保存的快照,不补零、不推算掉榜期间数据;下方历史明细继续保留原始日期、排名与 Star 数。

VERIFIABLE HEALTH SIGNALS

项目健康证据

维护、响应、交付与采用风险分开观察,不生成虚假的单一总分。
部分样本
MAINTENANCE

维护活性

核对提交
近 90 天 Commit
≥299
已采集下限
活跃贡献者
≥31
按公开提交账号去重
近 12 月活跃月份
3/12
基于已采集提交
RESPONSE

社区响应

核对样本
Issue 关闭率
71%
60/≥84 个同期新 Issue
Issue 关闭中位数
6.3 天
仅统计已关闭样本
PR 合并率
47%
118/250 个同期新 PR
PR 合并中位数
0.8 小时
仅统计已合并样本
DELIVERY

持续交付

核对发布
近 12 月正式 Release
28
排除草稿与预发布
最近正式 Release
2026-07-18
以公开发布时间为准
发布间隔中位数
1.8 天
至少两次正式发布才计算
ADOPTION

采用风险

查看仓库
仓库状态
正常开放
未发现归档标记
开源协议
MIT
仍需核对完整协议与依赖
Security Policy
未发现
仅检查 GitHub 社区资料

统计窗口 90 天快照样本 2 天计算规则 health-v1采集于 2026-08-03 08:10

高活跃数据触及分页上限,数值以已采集下限展示。 这些信号不替代代码审计、安全测试和真实生产验证。

AI-ASSISTED PROJECT BRIEF

项目定位与辅助解读

来源边界与风险表述检查

AI 解读仅作初评参考,技术落地请以 GitHub 源码、README 和完整协议为准。

项目资料AI 整理

一个本地优先的代码智能图工具,通过Tree-sitter构建代码结构图,为MCP和CLI提供精准上下文,显著减少AI审查时的token消耗。

code-review-graph是面向AI编码工作流的本地优先代码智能图工具。它利用Tree-sitter解析代码库,构建持久化的结构图,并增量跟踪变化。通过MCP协议,为Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等十余种AI工具提供精确上下文,避免重复读取全量代码。从公开资料看,该项目在多个真实仓库上实现了38至528倍的token缩减,旨在提升代码审查和大仓库导航的效率。

核心亮点

项目最值得关注的能力

AI 推断
  • 基于Tree-sitter的静态分析构建代码结构图
  • 一站式安装自动配置主流AI编码平台
  • 增量更新机制减少重复解析开销
  • 开源MIT许可,社区活跃(Stars 27k)

适用场景

它可以解决哪些实际问题

AI 推断
  • AI辅助代码审查时提供精准上下文
  • 大型代码库的快速导航与理解
  • 作为MCP服务器集成到AI编码工具链

技术观察

从公开资料提炼的实现特征

AI 推断
  • 核心使用Tree-sitter进行语言感知的代码解析
  • 增量图谱构建,仅处理变更部分
  • 通过MCP协议暴露图查询接口

优势判断

相对明确的项目价值

AI 推断
  • 显著降低AI工具token消耗,提升响应速度
  • 支持主流AI编码平台,安装配置自动化
  • 本地优先,数据不离开用户环境

局限与注意

评估和采用前需要留意

AI 推断
  • 需要Python 3.10+环境
  • 依赖Tree-sitter支持的编程语言,覆盖范围有限
  • 从公开资料看,尚未有大规模生产环境长期稳定性报告

适用人群

哪些开发者和团队值得关注

AI 推断
  • 使用AI编码助手的开发者
  • 希望优化代码审查流程的团队
  • 对本地代码图谱技术感兴趣的工程师
综合参考
code-review-graph为AI编码场景提供了创新的本地代码图谱方案。其基于Tree-sitter的解析和增量更新设计合理,安装配置便捷,上下文缩减效果显著。虽然语言支持范围和长期稳定性尚需用户验证,但作为一个开源项目,它已展现出提升AI代码审查效率的潜力。建议用户在采用前根据自身技术栈进行测试和评估。
由 AI 基于 GitHub 公开资料辅助生成,不构成安全审计、生产选型或专业建议。

依据与内容边界

区分可验证事实、项目方自述与 AI 推断

GitHub 可验证事实

Star、Fork、License、更新时间及健康证据样本来自 GitHub 公开接口。

项目方自述

功能与使用方式主要来自仓库描述和 README,未经本站独立验证。

AI 推断

适用场景、优势与局限属于辅助解读,应结合原始文档独立判断。

  • GitHub事实:MIT许可,26915 Stars,2500 Forks,62个未关闭Issue
  • 项目方自述:在6个真实仓库上实现38-528倍token缩减,支持十余种AI平台
  • AI推断:基于Tree-sitter和MCP,增量图构建能力有助于扩展至更大代码库
生成于 2026-07-28 07:35 规则版本 2026-07-v3
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