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它解決了什麼問題

AI 助手在對話過程中常常浪費數千個 token，因為它們必須手動探索程式碼庫以了解其結構、路由和模式。codesight 透過將程式碼庫預先編譯成緊湊且高精度的上下文圖，讓 AI 工具能即時讀取，從而減少這些開銷。

它如何運作

此工具結合了 TypeScript 的抽象語法樹（AST）精確度與其他語言經驗豐富的正則表達式偵測。它掃描專案根目錄，以偵測路由、模式模型、UI 元件以及環境變數，支援超過 30 種框架與 14 種 ORM 解析器。

它提供三層 token 減少：

1. Base Scan：以單一編譯圖取代手動檔案探索。
2. Wiki Knowledge Base：編譯持續性的敘事層 markdown 檔案（例如 auth.md、database.md），讓 AI 只閱讀與問題相關的特定文章，而非整個圖。
3. Knowledge Mode：將非程式碼上下文，如 ADR、會議記錄與 Obsidian 金庫，映射到 KNOWLEDGE.md 前言。

目標對象

使用 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、Cline 或 Aider 等 AI 程式碼助手，且希望降低 token 使用量、減少成本、加速 AI 回應的開發者。

重點特色

• Zero Dependencies：只需一次 npx 呼叫，無需任何設定或 API 金鑰。
• Broad Language Support：支援 TypeScript、JavaScript、Python、Go、Ruby、Elixir、Java、Kotlin、Rust、PHP、Dart、Swift 與 C#。
• MCP Integration：內含 14 個 Model Context Protocol（MCP）工具，允許 AI 助手直接與程式碼庫圖與 wiki 互動。
• High Efficiency：聲稱透過結合基礎掃描與目標 wiki 存取，可達到最高 91 倍的 token 總減少。