code-review-graph: 정확한 blast-radius 컨텍스트를 제공하여 AI 토큰 사용량을 줄이는 구조적 코드베이스 매퍼 (코드 리뷰용)

What it solves

AI 코딩 어시스턴트는 리뷰 작업 중에 코드베이스의 큰 부분을 다시 읽으면서 토큰과 컨텍스트 윈도우 공간을 종종 낭비합니다. code-review-graph는 코드의 구조적 지도를 제공하여 이 낭비를 줄이고, 변경에 실제로 영향을 받는 파일과 함수만 AI가 읽도록 보장합니다.

How it works

이 도구는 Tree-sitter를 사용하여 저장소를 Abstract Syntax Tree (AST)로 파싱하고, 이를 함수, 클래스, 임포트 등의 노드와 호출, 상속, 테스트 커버리지 등의 엣지로 구성된 그래프로 SQLite 데이터베이스에 저장합니다.

파일이 변경되면 시스템은 "blast-radius analysis"를 수행하여 영향을 받을 수 있는 모든 호출자, 의존성, 테스트를 추적합니다. 이 최소한의 파일 집합은 Model Context Protocol (MCP)를 통해 AI 어시스턴트에 제공되어, AI가 관련 없는 파일을 무시할 수 있도록 합니다. 그래프는 변경된 파일만 다시 파싱하여 인덱싱 시간을 낮추도록 증분 방식으로 업데이트됩니다.

Who it’s for

Cursor, Claude Code, Windsurf, 또는 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구를 사용하는 개발자 중에서 토큰 사용량을 줄이고 AI 기반 코드 리뷰의 정밀도를 높이려는 사람들, 특히 대형 모노레포에서 작업하는 분들을 대상으로 합니다.

Highlights

• Broad Language Support: Python, JS/TS, Go, Rust, Java, C++, PHP뿐만 아니라 Jupyter/Databricks 노트북까지 다양한 언어를 지원합니다.
• MCP Integration: Model Context Protocol과의 네이티브 호환성을 통해 다양한 AI 편집기와 원활하게 통합됩니다.
• Incremental Updates: 대형 프로젝트에서도 변경된 파일을 2초 이내에 재색인합니다.
• CI/CD Integration: 외부 서비스로 소스 코드를 전송하지 않고 위험 점수가 매겨진 PR 리뷰를 제공하는 GitHub Action이 포함되어 있습니다.
• Custom Language Support: 프로젝트를 포크하지 않고 languages.toml 파일을 통해 새로운 언어를 추가할 수 있습니다.
• Blast-Radius Analysis: 특정 변경으로 인한 영향받은 실행 흐름과 테스트 갭을 정확히 식별합니다.