GitHub · tirth8205/code-review-graph↑ +74 heute

Speichern von Tokens bei der AI-Codeüberprüfung

Code-Review-Graph analysiert die Codebasis und erstellt eine lokal fokussierte Code-Intelligence-Map für Tools der künstlichen Intelligenz. Diese Struktur macht durch künstliche Intelligenz unterstützte Code-Review-Prozesse durch den Einsatz von Kontextreduktionsmethoden in großen Projekten effizienter.

★ 31.601
Python
GitHub Trending · 2026-07-18

Aktualisierungen

19. September 2026: Sterne 30,676 → 31,601, neueste Version v2.3.9 (18. September 2026).
22. August 2026: Sterne 29,487 → 30,676, neueste Version v2.3.8 (21. August 2026).
9. August 2026: Sterne 28,041 → 29,487, neueste Version v2.3.7 (18. Juli 2026).
2. August 2026: Sterne 19,852 → 28,041, neueste Version v2.3.7 (18. Juli 2026).

Was es bringt

Analysiert die Codebasis und präsentiert der künstlichen Intelligenz nur relevante Dateien
Reduziert den Token-Verbrauch in großen Projekten erheblich
Verwaltet Aktualisierungen automatisch durch Analyse der Auswirkungen von Änderungen

Installation

Grundeinrichtung

pip install code-review-graph

Automatische Konfiguration

code-review-graph install

Ausführung

Erstellen der Code-Map

code-review-graph build

Wenn Sie nicht programmieren

Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

In diesem Projekt ist Code-Review-Graph installiert. Bitte erstellen Sie das Codeüberprüfungsdiagramm des Projekts und lassen Sie meinen KI-Assistenten die Codeänderungen analysieren, indem er nur den erforderlichen Kontext liest.

Repository: https://github.com/tirth8205/code-review-graph. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.

Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.

Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.

Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-07-18 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.