explore-codebase

tirth8205 · РазработкаЕзик на описанието

Navigate and understand codebase structure using the knowledge graph

Оригинален текст · няма потвърден превод на български

Платформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 18.09.2026 г.

Теми: ai-coding · claude · claude-code · code-review · graphrag · incremental · knowledge-graph · llm · mcp · python · static-analysis · tree-sitter

Първо прочетете инструкцията.

Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.

Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.

npx skills add tirth8205/code-review-graph

Страницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.

Началото на файла на автора, без превод.

Use the code-review-graph MCP tools to find your way around the codebase.

Call get_architecture_overview_tool for the community structure. Call list_communities_tool, then get_community_tool, only for the modules you need.
Call semantic_search_nodes_tool to find a function or class by name or keyword.
Call query_graph_tool with callers_of, callees_of or imports_of to trace relationships. children_of on a file lists its functions and classes.
Call list_flows_tool, then get_flow_tool for one flow, to follow an execution path.
Call find_large_functions_tool to find oversized functions.
Call list_graph_stats_tool only when you need node, edge and language counts.

Call get_minimal_context_tool(task="<your task>") before any other graph tool.
Pass detail_level="minimal" wherever a tool accepts it. Use "standard" only when minimal is not enough.
Prefer a targeted query_graph_tool call over a broad listing call.
Budget: about five tool calls and 800 tokens of graph output per task.
Read the implementation and its tests before changing code. The graph narrows scope; it does not replace the source.