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GitHub · vitali87/code-graph-rag↑ +96 hoy

Consulta tu repositorio de códigos con inteligencia artificial

Code-graph-rag combina gráficos de conocimiento y generación asistida por recuperación (RAG) para comprender y consultar estructuras complejas en grandes repositorios de código. Permite a los desarrolladores analizar y editar bases de código en diferentes idiomas con la ayuda de inteligencia artificial.

Actualizaciones

  • 26 de octubre de 2026: Estrellas 5,279 → 5,284, última versión v0.3.13 (25 de octubre de 2026).
  • 24 de octubre de 2026: Estrellas 5,278 → 5,279, última versión v0.3.2 (24 de octubre de 2026).
  • 23 de octubre de 2026: Estrellas 5,264 → 5,278, última versión v0.2.19 (22 de octubre de 2026).
  • 18 de octubre de 2026: Estrellas 5,259 → 5,264, última versión v0.2.10 (18 de octubre de 2026).

Qué aporta

  • Vea relaciones complejas convirtiendo el código base en un gráfico de conocimiento
  • Obtenga respuestas sobre la estructura del código haciendo preguntas en lenguaje natural
  • Realice cambios precisos en el código con herramientas estructuradas de búsqueda y edición

Instalación

Instalación con administrador de paquetes.
uv tool install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
Método de instalación alternativo
pipx install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"

Ejecución

Iniciando la base de datos
cgr daemon up
Analizar y consultar el almacén.
cgr start --repo-path /path/to/repo --update-graph

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Analice mi repositorio de código usando la herramienta Code-Graph-RAG. Responda mis preguntas utilizando relaciones entre funciones, clases y módulos en su código base. Sugerir cambios u optimizaciones que debo realizar en el código utilizando las capacidades de análisis estructural proporcionadas por la herramienta.

Repositorio: https://github.com/vitali87/code-graph-rag. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

MonorepoRAGArtificial Intelligence
Para quién esEs para desarrolladores de software que desean comprender y consultar relaciones estructurales en repositorios de código grandes y complejos y realizar cambios seguros con la ayuda de la inteligencia artificial.
LicenciaMIT

Enlaces

TreScout no desarrolló esta herramienta · la encontramos en las tendencias de GitHub y la presentamos. Esta página describe el repositorio tal como estaba el 2026-08-10: El número de estrellas y nuestro texto son de ese día, el repositorio puede haber cambiado desde entonces. Consulte el enlace del repositorio para ver el estado actual. El texto de presentación se preparó con IA a partir de la propia documentación del repositorio y esta página se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca.