Codesight CLI снижает использование токенов ИИ-агентами для программирования за счет сканирования кодовых баз.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 15 апреля 2026 г.🔗 Source
Codesight CLI снижает использование токенов ИИ-агентами для программирования за счет сканирования кодовых баз.
Ad

Что делает Codesight

Codesight — это CLI-инструмент, который сканирует вашу кодовую базу и генерирует компактный контекстный пакет для AI-ассистентов, сохраняя его в директории .codesight/. Это предотвращает многократное исследование одних и тех же файлов AI-агентами для программирования, такими как Claude Code, в начале каждого диалога, что обычно расходует 25–60 тысяч токенов до начала реальной работы.

Как это работает

Запустите npx codesight в корне вашего репозитория. Инструмент сканирует стек TypeScript (Next.js, Express, Fastify, Hono, Nest, tRPC, React), Python (FastAPI, Django, SQLAlchemy) и Go (Gin, Gorm), используя AST/структурированный парсинг вместо регулярных выражений. Он генерирует несколько файлов:

  • CODESIGHT.md — обзор архитектуры и ключевых точек входа на 1–2 тысячи токенов
  • routes.md — все API-маршруты с методами, путями и тегами
  • schema.md — модели базы данных с ключевыми полями и связями
  • components.md — UI-компоненты и их свойства
  • env.md — переменные окружения с местами использования и отсутствующими значениями по умолчанию
  • graph.md — граф импортов с "горячими" файлами и анализом радиуса воздействия

Анализ радиуса воздействия проходит по графу импортов, чтобы точно показать, какие файлы, маршруты и модели зависят от данного файла, помогая отвечать на вопросы типа "если я изменю это, что сломается?".

Ad

Интеграция

Добавьте одну строку в ваш CLAUDE.md, указывая Claude прочитать .codesight/CODESIGHT.md и связанные файлы перед исследованием дерева. Инструмент поставляется с MCP-сервером и готовыми профилями для Claude Code, Cursor, Codex и Copilot, поэтому эти инструменты рассматривают .codesight как контекст с высоким приоритетом.

Тесты производительности

Тесты версии 1.3.1 на реальных продакшен-кодовых базах:

  • SaveMRR (Hono + Drizzle, 4 рабочих пространства, 92 файла): 5 129 выходных токенов против 66 040 предполагаемых токенов исследования (сокращение в 12,9 раза)
  • BuildRadar (сырой HTTP + Drizzle, 53 файла): 3 945 выходных токенов против 46 020 предполагаемых токенов исследования (сокращение в 11,7 раза)
  • Среднее по этим тестам: ≈12,3-кратное сокращение токенов

На бэкенде TypeScript/Next длительная сессия "понять + добавить функцию + проверить изменения" показала избежание 40–50 тысяч токенов исследования, когда Claude читает файлы Codesight вместо блуждания по дереву.

Технические детали

Один бинарный файл npx без зависимостей времени выполнения. Лицензия MIT. Доступен на GitHub по адресу https://github.com/Houseofmvps/codesight.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Кодев: Рабочий процесс ИИ-агента для 106 PR за 14 дней
Инструменты

Кодев: Рабочий процесс ИИ-агента для 106 PR за 14 дней

Codev — это система с открытым исходным кодом, которая координирует несколько ИИ-агентов через строгий рабочий процесс Spec→Plan→Implement→Review→PR, выявляя 20 ошибок перед выпуском и создавая код, оценённый на 1,2 балла лучше по 10-балльной шкале.

OpenClawRadar
Отправляйте агентов OpenClaw как участников встречи с голосом, чатом и демонстрацией экрана
Инструменты

Отправляйте агентов OpenClaw как участников встречи с голосом, чатом и демонстрацией экрана

Новый навык позволяет агентам OpenClaw присоединяться к Google Meet, Teams и Zoom в качестве полноценных участников с голосом (STT/TTS), чатом, видео-аватаром и демонстрацией экрана.

OpenClawRadar
Автоматизированный конвейер кода Claude сократил использование токенов с 78 тысяч до 15 тысяч на функцию.
Инструменты

Автоматизированный конвейер кода Claude сократил использование токенов с 78 тысяч до 15 тысяч на функцию.

Открытый конвейер для Claude Code автоматизирует 12 этапов, включая предварительный анализ существующего кода, сокращая использование токенов с ~78k до ~15k на функцию. Он предлагает три профиля (yolo, стандартный, параноидальный) и заменяет оценки уверенности на валидацию на основе grep.

OpenClawRadar
Сборка локального сервера LLM за $6.4K: Анализ TCO в сравнении с затратами на API
Инструменты

Сборка локального сервера LLM за $6.4K: Анализ TCO в сравнении с затратами на API

Разработчик публикует детальный анализ совокупной стоимости владения локальным сервером с 4x MI100, работающим под управлением llama.cpp, в сравнении с API-аналогами, включая тарифы OpenAI и Z.AI для программирования.

OpenClawRadar