code-review-graph míří na velmi konkrétní problém: AI coding nástroje si při práci nad repozitářem znovu a znovu načítají příliš mnoho kódu. Místo toho si projekt lokálně převede do znalostního grafu a při review nebo dalších úlohách vrací jen minimální kontext, který je skutečně potřeba. Prakticky to znamená méně tokenů, méně balastu a menší šanci, že se agent ztratí v nepodstatných částech codebase. Pro vývojáře, kteří používají Claude Code, Codex, Cursor nebo podobné nástroje, je to pokus dostat AI workflow blíž tomu, jak nad projektem přemýšlí člověk.
Za projektem stojí Tirth, autor vystupující na GitHubu jako tirth8205. Nástroj je dostupný jako open-source projekt pod MIT licencí a vedle repozitáře má i samostatný web. Instalace běží přes Python balíček a setup má automaticky rozpoznat podporované platformy a zapsat pro ně MCP konfiguraci. Repo navíc ukazuje poměrně rychlou adopci: v době psaní má přes 10 tisíc hvězdiček a více než tisíc forků.
Základ je v tom, že nástroj projde repozitář přes Tree-sitter, uloží strukturu kódu do grafu v SQLite a nad ní pak počítá vztahy mezi funkcemi, třídami, importy, dědičností nebo testy. Když se změní soubor, spočítá takzvaný blast radius, tedy které další části projektu mohou být změnou zasažené, a AI asistent pak nemusí číst celý repozitář. Důležitá je i inkrementální aktualizace: po prvním buildu se mají přepočítávat jen změněné části. Projekt k tomu přidává MCP nástroje pro dotazy nad grafem, risk scoring změn nebo generování architektonického přehledu.
Čísla jsou tady důležitá, protože právě na nich projekt stojí. Podle zveřejněných benchmarků nad šesti open-source repozitáři vychází průměrné snížení tokenů na 8,2× proti naivnímu čtení souborů, přičemž u některých projektů bylo snížení výrazně vyšší. U monorepa Next.js autor ukazuje scénář, kde se z kontextu vyřadí přes 27 700 souborů a AI nakonec čte asi 15 souborů, což odpovídá zhruba 49× menšímu kontextu. Současně projekt uvádí 100% recall při detekci zasažených souborů, i když precision a F1 už tak vysoké nejsou, takže nástroj je zjevně nastavený spíš konzervativně: raději ukázat víc relevantních míst než nějaké důležité vynechat.
Zdroje:
