graphlens: превращаем репозиторий в типизированный граф — Python, TypeScript, Go и Rust в одной модели
Любой инструмент для «понимания кода», которым я пользовался, рано или поздно упирался в одну из двух стен.Первая — цикл «grep → открыть → прочитать → перейти по импорту → снова grep». Работает, но медленно, и у него...
Anthropic — What company has the best second artificial intelligence model at the end of June?
В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Любой инструмент для «понимания кода», которым я пользовался, рано или поздно упирался в одну из двух стен. Первая — цикл «grep → открыть → прочитать → перейти по импорту → снова grep». Работает, но медленно, и у него нет ни малейшего представления о том, что process_order, найденный в services.
py — это тот самый process_order, который вызывается из api. py, а не однофамилец из tests/. Когда этим занимается LLM-агент, он ещё и сжигает на этом тонну токенов.
Технические детали
Вторая стена — моноязычность. Инструмент прекрасно понимает Python, но слепнет в ту секунду, когда фронтенд на TypeScript дёргает ручку FastAPI на Python. Реальные системы полиглотны.
Инструменты вокруг них — обычно нет. graphlens — это open-source фреймворк (MIT), который спроектирован так, чтобы обойти обе стены. Он парсит исходный проект, нормализует его структуру в общий граф-IR и отдаёт этот граф вам — делайте с ним что хотите: анализ зависимостей, навигацию, поиск мёртвого кода или подачу точных ответов LLM-агенту вместо вываливания файлов в контекст.
Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.
