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

Guardar tokens en la revisión del código AI

Code-review-graph analiza la base del código y crea un mapa de inteligencia de código enfocado localmente para herramientas de inteligencia artificial. Esta estructura hace que los procesos de revisión de código respaldados por inteligencia artificial sean más eficientes mediante el uso de métodos de reducción de contexto en proyectos grandes.

Actualizaciones

  • 19 de septiembre de 2026: Estrellas 30,676 → 31,601, última versión v2.3.9 (18 de septiembre de 2026).
  • 22 de agosto de 2026: Estrellas 29,487 → 30,676, última versión v2.3.8 (21 de agosto de 2026).
  • 9 de agosto de 2026: Estrellas 28,041 → 29,487, última versión v2.3.7 (18 de julio de 2026).
  • 2 de agosto de 2026: Estrellas 19,852 → 28,041, última versión v2.3.7 (18 de julio de 2026).

Qué aporta

  • Analiza la base del código y presenta solo archivos relevantes a la inteligencia artificial.
  • Reduce significativamente el consumo de tokens en grandes proyectos.
  • Gestiona automáticamente las actualizaciones analizando el impacto de los cambios.

Instalación

Configuración básica
pip install code-review-graph
Configuración automática
code-review-graph install

Ejecución

Creando el mapa de código
code-review-graph build

Si no programa

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

Este proyecto tiene instalado code-review-graph. Cree el gráfico de revisión del código del proyecto y haga que mi asistente de IA analice los cambios del código leyendo solo el contexto necesario.

Repositorio: https://github.com/tirth8205/code-review-graph. 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

Para quién esEs adecuado para desarrolladores que trabajan con grandes bases de código y desean reducir los costos simbólicos de las herramientas de 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 2026-07-18: 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.