Egonex-AI/Understand-Anything

해결하는 문제

대규모의 익숙하지 않은 코드베이스나 지식 베이스에 진입할 때 발생하는 '코드 맹독(盲目으로 코드 읽기)' 문제를 해결합니다. 수천 줄의 코드를 수동으로 추적하는 대신, 파일, 함수, 클래스 및 비즈니스 로직이 어떻게 결합되어 있는지 시각적이고 인터랙티브한 방식으로 이해할 수 있도록 돕습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 결정론적 정적 분석과 의미론적 LLM 분석을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용합니다:

• Tree-sitter는 결정론적 파싱에 사용되어 임포트, 익스포트 및 정의와 같은 구조적 팩트를 추출합니다.
• 멀티 에이전트 파이프라인(스캐닝, 파일 분석, 아키텍처, 투어 및 리뷰를 위한 전문 에이전트로 구성)은 LLM을 사용하여 평이한 영어 요약을 생성하고, 아키텍처 계층을 식별하며, 비즈니스 도메인을 매핑합니다.
• 지식 그래프: 결과는 JSON 그래프로 저장되며, 인터랙티브 웹 대시보드를 통해 시각화할 수 있습니다.
• 증분 업데이트: 파일의 변경 사항을 추적하여 후속 실행 시 수정된 코드만 재분석하므로 토큰을 절약할 수 있습니다.

대상 독자

• 새로운 팀에 합류하거나 거대한 monorepo에서 작업하며 빠르게 온보딩해야 하는 개발자.
• 소스 코드를 읽지 않고 코드가 비즈니스 프로세스에 어떻게 매핑되는지 확인하려는 프로젝트 매니저.
• 변경 사항이 시스템 전체에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 diff 영향도 분석을 수행해야 하는 유지보수자.
• 위키 스타일의 문서를 탐색 가능한 아이디어 그래프로 변환하려는 지식 베이스 큐레이터.

하이라이트

• 인터랙티브 대시보드: 노드를 클릭하고 검색하여 요약과 관계를 볼 수 있는 시각적 그래프입니다.
• 도메인 뷰: 코드를 실제 비즈니스 프로세스, 흐름 및 단계에 매핑합니다.
• 가이드 투어: 종속성 순으로 정렬된 자동 생성 아키텍처 연습입니다.
• 멀티 플랫폼 지원: Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, Gemini CLI 및 기타 여러 AI 코딩 도구용 플러그인으로 작동합니다.
• Diff 영향도 분석: 커밋하기 전에 현재 변경 사항이 시스템의 어떤 부분에 영향을 미치는지 시각화합니다.