tirth8205/code-review-graph

Tree-sitter 기반 코드 그래프로 AI 코드 리뷰 시 토큰 소비를 82배 줄여주는 도구

설치형 도구맘대로 써도 됨 · MIT코딩 보조·CLI 에이전트난이도
18,537+271이번 주1,98465Python
데모·홈페이지 열기code-review-graph.com
중간맛 분석

스택: Python 3.10+, Tree-sitter, SQLite, MCP (Model Context Protocol), GitHub Actions. 난이도: 중간(설치는 자동화, 이해는 아키텍처 학습 필요). 즉시 사용 가능: pip 설치 후 한 줄의 build 명령으로 그래프 생성. 데모: 대규모 프로젝트(fastapi 951KB→2.1KB, 528배 감소), 실제 리포지토리 6곳 벤치마크 공개. Codex, Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, Continue 등 주요 AI 코딩 도구와 MCP로 자동 통합.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 대규모 모노레포에서 PR 리뷰 시 AI 컨텍스트를 수백 개 파일에서 수십 개로 축소하여 토큰 비용 절감
  • 변경사항의 폭발 반경(caller, dependent, test)을 자동으로 식별하여 누락된 영향 범위 검토 방지
  • GitHub Action으로 CI/CD 파이프라인에 위험도 기반 코드 리뷰 자동화

핵심 기능

Tree-sitter 기반 구조적 AST 파싱 및 호출/상속 그래프 생성파일 저장 시 2초 이내 증분 업데이트 with watch mode/hooksMCP 통합으로 Codex, Claude Code, Cursor 등 주요 AI 도구와 자동 연동

대안 대비 차별점

구조적 파싱과 증분 업데이트로 GraphRAG 같은 임베딩 기반 도구보다 10배 이상 빠르고, 로컬 퍼스트로 소스 코드 외부 전송 없이 정확한 영향 범위를 추적합니다.

준비물
  • Python 3.10 이상
  • uv (선택, 권장)
바로 시작하기
  1. pip install code-review-graph (또는 pipx install code-review-graph) 실행
  2. code-review-graph install 실행 (AI 도구 자동 감지, MCP 설정 자동 작성)
  3. code-review-graph build 실행 후 AI 어시스턴트에게 "Build the code review graph for this project" 요청
별 추이 · 7일
18,537+271 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
베스트 샘플샘플 점수 64/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기