github-trend-summarizer

GitNexus — ゼロサーバー・コードインテリジェンスエンジン

これは何?

GitNexus は、任意のコードベースを ナレッジグラフ に変換するツール。Tree-sitter で 14 言語の AST を解析し、関数呼び出し・インポート・継承などの関係を抽出したうえで、Leiden アルゴリズムによる機能クラスタリングや BFS による実行フロー検出まで自動で行う。構築されたグラフは以下の 2 つの経路で利用できる。

経路 対象ユーザー 仕組み
CLI + MCP サーバー 日常開発者(Cursor / Claude Code / Codex 等) gitnexus analyze でインデックス → エディタが MCP 経由で 16 種のツールを呼び出す
Web UI コード探索したい人 ブラウザに ZIP やフォルダを投げ込む → WASM 上でグラフ構築 → Sigma.js で可視化 + LLM チャット

コア技術スタック: Node.js / Tree-sitter / LadybugDB(グラフDB)/ Graphology / BM25+ベクトル検索の RRF ハイブリッド。Web 版は全て WASM でブラウザ完結(コードが外に出ない)。


何が嬉しいのか?(既存手段との比較)

観点 GitNexus DeepWiki 等のドキュメント生成系 一般的な Graph RAG
目的 構造的な分析・影響範囲把握 コードの理解・説明 知識ベースからの検索回答
事前計算 クラスタリング・実行フロー・信頼度スコアまで構築済み ドキュメントを生成するだけ 生のエッジのみ、LLM が逐次探索
1 回の問い合わせ精度 impact 1 回で blast radius(影響範囲)+ リスクレベルが返る 10 回以上のクエリチェーンが必要
小型 LLM との相性 ツール側が重い処理を済ませるため小型モデルでも機能 大コンテキストが前提 大コンテキストが前提
プライバシー 完全ローカル(CLI も Web も) サーバー送信あり 構成次第

要するに「AIエージェントがコードを変更する前に “何が壊れるか” を 1 コマンドで把握できる」のが最大の価値。従来の grep / LSP では得られない、クラスタ横断の影響伝播とリスク判定が自動で付く。


使うときの流れ

A. CLI + MCP(開発者向け・推奨)

1. セットアップ(初回のみ)
   $ npx gitnexus setup
   → Cursor / Claude Code 等を自動検出し MCP 設定を書き込む

2. リポジトリをインデックス
   $ cd /path/to/repo
   $ npx gitnexus analyze
   → .gitnexus/ にグラフDB生成、~/.gitnexus/registry.json に登録
   → AGENTS.md, CLAUDE.md を自動生成

3. エディタで使う
   ・MCP 経由で AI エージェントがツールを呼び出す
   ・主要ツール:
     - query("認証バリデーション")  → 関連する実行フローを検索
     - context("validateUser")      → 呼び出し元/先・所属プロセス一覧
     - impact("UserService.validate", "upstream") → 影響範囲 + リスクレベル
     - detect_changes()             → コミット前に変更の波及範囲を確認
     - rename("oldName", "newName", dry_run=true) → グラフ対応の安全リネーム

4. コミット前チェック
   $ gitnexus detect_changes  → 変更が意図した範囲に収まっているか確認

B. Web UI(ブラウザ完結・お試し向け)

1. https://gitnexus.vercel.app を開く
2. ZIP またはローカルフォルダをドラッグ&ドロップ
3. ブラウザ内で WASM がグラフを構築(数秒〜数十秒)
4. グラフを視覚的に探索 / 実行フローを追跡 / Nexus AI に質問
   → LLM は OpenAI / Gemini / Anthropic / Ollama から選択可能