Кодграф: Предварительно индексированный граф знаний сокращает вызовы инструментов Claude/Cursor на 94%
Colbymchenry выпустил Codegraph — инструмент, который использует Explore Agents от Claude для построения и запроса предварительно проиндексированного графа знаний, содержащего связи символов, графы вызовов и структуру кода, вместо многократного сканирования файлов. По словам автора, это сокращает количество вызовов API-инструментов до 94% и ускоряет работу агентов примерно на 77%.
Результаты бенчмарков
| Кодовая база | С CG | Без CG | Улучшение |
|---|---|---|---|
| VS Code (TypeScript) | 3 вызова, 17 с | 52 вызова, 1 мин 37 с | на 94% меньше, на 82% быстрее |
| Excalidraw (TypeScript) | 3 вызова, 29 с | 47 вызовов, 1 мин 45 с | на 94% меньше, на 72% быстрее |
| Claude Code (Python+Rust) | 3 вызова, 39 с | 40 вызовов, 1 мин 8 с | на 93% меньше, на 43% быстрее |
| Claude Code (Java) | 1 вызов, 19 с | 26 вызовов, 1 мин 22 с | на 96% меньше, на 77% быстрее |
| Alamofire (Swift) | 3 вызова, 22 с | 32 вызова, 1 мин 39 с | на 91% меньше, на 78% быстрее |
| Swift Compiler (Swift/C++) | 6 вызовов, 35 с | 37 вызовов, 2 мин 8 с | на 84% меньше, на 73% быстрее |
Инструмент является открытым и работает локально, то есть никакой код не отправляется на внешние API для индексации. Для разработчиков, использующих агентов API Claude, Cursor, Codex или OpenCode, это напрямую сокращает количество вызовов инструментов, что особенно актуально в свете недавней модели ценообразования Claude API.
Для кого это: Для разработчиков, использующих AI-агентов для написания кода на средних и крупных кодовых базах, которые хотят сократить затраты на API и ускорить время ответа агентов.
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Claude Code Ultracode Mode запускает 70-агентный конвейер для глубокого поиска
Один запрос «глубокого поиска» в режиме ultracode от Claude Code автоматически создал конвейер из 4 этапов с ~70 агентами, каждый из которых независимо извлекал и перекрестно проверял проекты. Скрипт-оркестратор держит промежуточные результаты вне контекстного окна, предотвращая перегрузку контекста.
Многоагентный карьерный наставник, созданный с помощью Ollama и MCP для локального искусственного интеллекта
Разработчик создал систему из 5 агентов ИИ, которая анализирует резюме и генерирует отчеты о карьерном интеллекте, используя Ollama с llama3 локально. Система связывает выходные данные агентов так, что каждый строит на основе предыдущего контекста, а MCP обрабатывает интеграцию инструментов.
Запуск OpenClaw в изолированной микро-ВМ с помощью Void-Box
OpenClaw можно запускать как службу внутри изолированной микро-ВМ с помощью Void-Box — среды выполнения с ограниченными возможностями, которая выполняет рабочие процессы в микро-ВМ KVM, обеспечивая чистую границу выполнения без участия среды выполнения контейнеров.
Claude Code v2.1.166: Резервные модели, правила глобального запрета, межсессионная защита
Claude Code v2.1.166 представляет до 3 резервных моделей, поддержку glob-шаблонов в правилах запрета, усиленную межсессионную передачу сообщений, а также исправления мерцания терминала, зависших процессов и многое другое.