ludo-technologies/pyscn

何を解決するか

pyscnはAI支援開発の時代におけるコード品質の維持という課題に対処します。急速なAI開発においてしばしば見過ごされがちな、未使用コード、重複コード、アーキテクチャ上の欠陥を構造解析によって特定することで、AI生成コードが管理不能になるのを防ぎます。

動作方法

Goとtree-sitterで構築されたこのツールは、高速な構造解析（1秒間に10万行以上を処理）を複数の次元で実行します：

• コードの健全性：到達不能な未使用コードや重複コード（クローン）を検出。
• 複雑性：巡回的複雑性と認知的複雑性を測定し、読みにくい関数を特定。
• アーキテクチャ：循環インポート、レイヤールール違反（例：MVCやヘキサゴナルアーキテクチャ）、モジュールコミュニティを識別。
• クラス設計：結合度（CBO）と一貫性（LCOM4）を分析。
• ホットスポット：ファイル単位の品質とディレクトリの複雑性をマッピングし、リファクタリングの優先順位を決定。

対象ユーザー

AIコーディングエージェント（Cursor、Claude、ChatGPTなど）を使用するPython開発者やチームで、コードベースが維持可能でクリーンな状態を保ちたい人。

主な特徴

• AIエージェント統合：「エージェントスキル」とMCPサーバーを提供し、AIエージェントが自主的に健全性チェックやリファクタリングレビューを実行できるようにします。
• 包括的なレポート：0–100の品質スコア（A–F評価）と詳細なHTMLレポートを生成。
• CI/CD対応：checkコマンドを備え、CIパイプラインでの高速なパス/フェイル品質ゲートに適しています。
• 高性能：Goで駆動される極めて高速な実行性能。