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

Consulte seu repositório de código com inteligência artificial

Code-graph-rag combina gráficos de conhecimento e geração assistida por busca (RAG) para compreender e consultar estruturas complexas em grandes repositórios de código. Ele permite que os desenvolvedores analisem e editem bases de código em diferentes linguagens com a ajuda da inteligência artificial.

Atualizações

  • 26 de outubro de 2026: Estrelas 5,279 → 5,284, versão mais recente v0.3.13 (25 de outubro de 2026).
  • 24 de outubro de 2026: Estrelas 5,278 → 5,279, versão mais recente v0.3.2 (24 de outubro de 2026).
  • 23 de outubro de 2026: Estrelas 5,264 → 5,278, versão mais recente v0.2.19 (22 de outubro de 2026).
  • 18 de outubro de 2026: Estrelas 5,259 → 5,264, versão mais recente v0.2.10 (18 de outubro de 2026).

O que você ganha

  • Veja relacionamentos complexos transformando a base de código em um gráfico de conhecimento
  • Obtenha respostas sobre a estrutura do código fazendo perguntas em linguagem natural
  • Faça alterações precisas no código com ferramentas estruturadas de pesquisa e edição

Instalação

Instalação com gerenciador de pacotes
uv tool install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"
Método de instalação alternativo
pipx install "code-graph-rag[treesitter-full,semantic]"

Execução

Iniciando o banco de dados
cgr daemon up
Analisar e consultar o armazém
cgr start --repo-path /path/to/repo --update-graph

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Analise meu repositório de código usando a ferramenta Code-Graph-RAG. Responda minhas perguntas usando relacionamentos entre funções, classes e módulos em sua base de código. Sugira alterações ou otimizações que devo fazer no código usando os recursos de análise estrutural fornecidos pela ferramenta.

Repositório: https://github.com/vitali87/code-graph-rag. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

MonorepoRAGArtificial Intelligence
Para quem éDestina-se a desenvolvedores de software que desejam compreender e consultar relações estruturais em repositórios de código grandes e complexos e fazer alterações seguras com a ajuda da inteligência artificial.
LicençaMIT

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-08-10: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.