ludo-technologies/pyscn

해결하는 문제

pyscn은 AI 기반 코딩 시대에 코드 품질을 유지하는 도전에 대응합니다. 빠른 AI 개발 과정에서 자주 간과되는 미사용 코드, 중복 코드, 아키텍처 결함을 구조적 분석을 통해 식별함으로써 AI 생성 코드가 관리 불가능해지는 것을 방지합니다.

작동 방식

Go와 tree-sitter로 구축된 이 도구는 높은 속도의 구조적 분석(초당 10만 줄 이상 처리)을 여러 차원에서 수행합니다:

• 코드 건강도: 도달 불가능한 미사용 코드와 중복 코드(클론)를 탐지.
• 복잡도: 순환 복잡도와 인지 복잡도를 측정하여 읽기 어려운 함수를 찾습니다.
• 아키텍처: 순환 임포트, 레이어 규칙 위반(MVC 또는 헥사고널 아키텍처 등), 모듈 커뮤니티를 식별.
• 클래스 설계: 결합도(CBO)와 응집도(LCOM4)를 분석.
• 핫스팟: 파일별 품질과 디렉터리 복잡도를 맵핑하여 리팩터링 우선순위를 설정.

대상 사용자

Cursor, Claude, ChatGPT 등의 AI 코딩 에이전트를 사용하는 Python 개발자 및 팀으로, 코드베이스가 유지보수 가능하고 깨끗한 상태를 유지하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

주요 기능

• AI 에이전트 통합: "에이전트 기술"과 MCP 서버를 제공하여 AI 에이전트가 자율적으로 건강 검사 및 리팩터링 리뷰를 수행할 수 있도록 합니다.
• 포괄적인 보고서: 0–100의 품질 점수(A–F 등급)와 상세한 HTML 리포트를 생성합니다.
• CI/CD 호환: 빠른 통과/실패 품질 게이트를 위한 check 명령어를 포함합니다.
• 고성능: Go로 구동되어 극도로 빠른 실행 속도를 제공합니다.