nervx : L'outil CLI réduit l'utilisation des jetons de code Claude en analysant la structure de la base de code.

Ce que fait nervx

nervx est un outil CLI (installable via pip) qui résout la navigation inefficace de Claude Code dans les bases de code. Le développeur l'a créé après avoir observé que Claude effectuait des recherches grep excessives (plus de 60 fois pour des requêtes simples) et relisait des fichiers, consommant la moitié de la fenêtre de contexte avant de commencer le vrai travail.

Comment ça fonctionne

L'outil analyse l'intégralité de votre dépôt avec tree-sitter, construit un graphe SQLite de chaque fonction, classe, chaîne d'appel et import, puis génère un fichier NERVX.md contenant une carte structurelle de votre projet. Cette carte inclut les points d'entrée, les flux d'exécution, les fichiers critiques et le code fragile.

La fonctionnalité clé : exécuter nervx build . ajoute automatiquement des instructions à votre fichier CLAUDE.md qui apprennent à Claude comment utiliser nervx. Claude exécute ensuite nervx nav de lui-même avant de faire des recherches grep, vérifie l'impact avant de refactoriser, et navigue globalement plus efficacement sans intervention manuelle.

Détails techniques

• Aucune configuration de serveur MCP requise
• Aucune clé API nécessaire
• Aucun appel LLM pendant le processus de construction
• Implémentation pure tree-sitter + git
• Se construit en moins de 5 secondes
• Coût LLM nul pour l'analyse

Résultats de performance

Testé sur un dépôt FastAPI avec les mêmes 3 questions :

• Appels d'outils : 93 → 56 (-40 %)
• Tokens de sortie : 15 694 → 8 196 (-48 %)
• Recherches grep : 63 → 22 (-65 %)

Fonctionnalités supplémentaires

• Détecte le code mort
• Signale les fonctions où les appelants ne s'accordent pas sur la gestion des erreurs
• Détecte des motifs comme les fabriques et les bus d'événements à partir de la forme du graphe
• Inclut une visualisation pour le graphe généré
• Prend en charge Python, JS/TS, Java, Go, Rust, C/C++, C#, Ruby

Pourquoi c'est différent

Le développeur a spécifiquement évité les approches qui utilisent des LLM pour générer des graphes ou nécessitent une configuration MCP, en se concentrant plutôt sur une analyse statique pure pour éviter d'ajouter plus d'utilisation de tokens pour résoudre le problème de gaspillage de tokens.