code-review-graph build与update怎么选构建命令完全指南【免费下载链接】code-review-graphLocal-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/code-review-graphcode-review-graph是一个本地优先的代码智能图谱工具Local-first code intelligence graph它为 MCP 和 CLI 构建一张持久化的代码库地图让 AI 编程工具在代码审查时只读取真正重要的文件从而大幅节省 token。装好之后你最常面对的第一个选择就是code-review-graph build和code-review-graph update到底该用哪个本文用一篇指南讲清楚两者的区别、适用场景和常见坑帮你快速选对构建命令。build 与 update 一句话区别先给结论再看细节命令做什么耗时参考典型场景build全量构建重新解析整个代码库500 个文件约 10 秒首次使用、图谱损坏、大版本升级后update增量更新只重新解析发生变化的文件约 3000 文件项目上 2~2.5 秒日常开发、rebase 后、怀疑图谱过期简单理解build是重新画整张地图update是只修补地图上改过的路段。build 命令详解什么时候必须全量构建首次使用时标准流程只有三步pip install code-review-graph code-review-graph install # 自动检测并配置所有支持的 AI 平台 code-review-graph build # 全量解析你的代码库build会用 Tree-sitter 把整个仓库解析成抽象语法树生成包含节点文件、类、函数、测试和边调用、导入、继承、测试覆盖的图谱并存储在本地 SQLite 文件.code-review-graph/中全程不依赖任何外部数据库或云服务。以下场景建议直接跑build第一次在项目里使用code-review-graph图谱不完整或中毒旧版本可能在首次 build 前生成了空的graph.db导致图谱看起来正常但实际只有少量节点。此时build会强制全量重解析它没有--force标志每次都是全量升级版本后需要补充新的元数据例如文档摘要提取功能时官方建议先跑一次全量 build 再重新嵌入。另外build还有两个轻量变体适合只想快速拿到解析结果的场景code-review-graph build --skip-flows # 只解析 签名 全文索引跳过流程检测 code-review-graph build --skip-postprocess # 只保留原始解析结果update 命令详解增量更新的快速路径update是日常的主力命令。它的工作方式是先做 git diff 找出变化的文件通过图谱自身的导入边和调用边定位依赖文件然后只重新解析 SHA-256 哈希真正变化的文件。官方在约 3000 文件的 django 项目上实测修改两个文件后的增量更新约 2.5 秒其中约 1.4 秒是进程启动开销什么都没改的空更新也只花启动时间。常用变体code-review-graph update # 基础增量更新 code-review-graph update --base origin/main # 指定自定义基准引用 code-review-graph update --brief # 更新图谱 输出风险面板 code-review-graph update --brief --verify # 再用 tiktoken 交叉校验 token 估算 小贴士update自带自愈能力——如果检测到图谱缺失或节点数为零它会自动回退为全量重建你不需要手动判断。决策指南5 个场景快速对照你的情况推荐命令原因刚安装第一次用build没有历史图谱只能全量构建每天开发装了 hooksupdate或什么都不用做hooks/watch 会后台自动增量更新刚 rebase 或拉取大量提交update只重解析变化的文件最快图谱节点数明显偏少build图谱可能不完整需全量修复换了版本/想补元数据build确保所有文件都带上新字段配套命令速查构建之外的日常动作构建只是起点下面这几个命令配合 build/update 使用效果最好code-review-graph status # 查看图谱统计无图谱时直接退出不会误建库 code-review-graph watch # 监听文件保存自动增量更新需已有图谱 code-review-graph postprocess # 重跑流程检测、社区检测和全文索引 code-review-graph forget src/legacy # 把指定路径从图谱中移除无需全量重建还有一个高频对比detect-changes --brief和update --brief都会输出同样的 Token 节省面板区别只有一个——是否先刷新图谱前者是只读查询现有图谱约 1 秒后者先把变化文件解析进图谱再分析约 5 秒。图谱新鲜时优先用只读的那个。避免踩坑图谱看起来正常其实是空的这是新手最容易遇到的坑早期版本中status、detect-changes、visualize等命令在图谱不存在时会创建空库导致后续update只解析变化文件图谱始终不完整却看起来有效。官方文档中 docs/TROUBLESHOOTING.md 专门记录了这一问题和修复方式当前版本下status、detect-changes、visualize、wiki、watch在图谱缺失时不会创建数据库而是直接提示No graph found … Run code-review-graph build first.update会自动修复缺失或零节点的图谱自动回退全量重建如果图谱已经中毒有 schema、有节点但索引文件远少于仓库实际文件数直接跑code-review-graph build全量重建即可。排查顺序建议先看status的节点/边数量是否合理再决定 build 还是 update。更多问题可查 docs/FAQ.md 与 docs/TROUBLESHOOTING.md。让图谱自动保持新鲜hooks 与 watch手动敲 build/update 其实只是兜底方案。code-review-graph install会为支持的平台安装钩子hooks文件保存和特定提交钩子会触发增量更新如果你的编辑器不支持 hooks如 Cursor、OpenCode可以启用多仓库守护进程让图谱在后台自动保鲜crg-daemon add ~/project-a --alias proj-a # 注册要监听的仓库 crg-daemon start # 后台启动守护进程 crg-daemon status # 查看各仓库 watcher 状态配好之后绝大多数时间里你甚至不需要手动选择 build 还是 update——自动机制会替你选update。总结一张表记住选择逻辑第一次用→build没有悬念日常开发→ 交给 hooks/watch/daemon手动时选updaterebase、大改动后→update图谱过期时它会自动全量兜底图谱缺数据、版本升级、中毒修复→build全量重建只想看风险面板→ 图谱新鲜用detect-changes --brief图谱不确定先update --brief。完整的命令参考含 30 个 MCP 工具和全部 CLI 选项见 docs/COMMANDS.md用户工作流示例见 docs/USAGE.md。选对构建命令你的 AI 审查上下文平均能省下数十倍 token——这正是 code-review-graph 的核心价值所在。【免费下载链接】code-review-graphLocal-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/code-review-graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
code-review-graph build与update怎么选构建命令完全指南【免费下载链接】code-review-graphLocal-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/code-review-graphcode-review-graph是一个本地优先的代码智能图谱工具Local-first code intelligence graph它为 MCP 和 CLI 构建一张持久化的代码库地图让 AI 编程工具在代码审查时只读取真正重要的文件从而大幅节省 token。装好之后你最常面对的第一个选择就是code-review-graph build和code-review-graph update到底该用哪个本文用一篇指南讲清楚两者的区别、适用场景和常见坑帮你快速选对构建命令。build 与 update 一句话区别先给结论再看细节命令做什么耗时参考典型场景build全量构建重新解析整个代码库500 个文件约 10 秒首次使用、图谱损坏、大版本升级后update增量更新只重新解析发生变化的文件约 3000 文件项目上 2~2.5 秒日常开发、rebase 后、怀疑图谱过期简单理解build是重新画整张地图update是只修补地图上改过的路段。build 命令详解什么时候必须全量构建首次使用时标准流程只有三步pip install code-review-graph code-review-graph install # 自动检测并配置所有支持的 AI 平台 code-review-graph build # 全量解析你的代码库build会用 Tree-sitter 把整个仓库解析成抽象语法树生成包含节点文件、类、函数、测试和边调用、导入、继承、测试覆盖的图谱并存储在本地 SQLite 文件.code-review-graph/中全程不依赖任何外部数据库或云服务。以下场景建议直接跑build第一次在项目里使用code-review-graph图谱不完整或中毒旧版本可能在首次 build 前生成了空的graph.db导致图谱看起来正常但实际只有少量节点。此时build会强制全量重解析它没有--force标志每次都是全量升级版本后需要补充新的元数据例如文档摘要提取功能时官方建议先跑一次全量 build 再重新嵌入。另外build还有两个轻量变体适合只想快速拿到解析结果的场景code-review-graph build --skip-flows # 只解析 签名 全文索引跳过流程检测 code-review-graph build --skip-postprocess # 只保留原始解析结果update 命令详解增量更新的快速路径update是日常的主力命令。它的工作方式是先做 git diff 找出变化的文件通过图谱自身的导入边和调用边定位依赖文件然后只重新解析 SHA-256 哈希真正变化的文件。官方在约 3000 文件的 django 项目上实测修改两个文件后的增量更新约 2.5 秒其中约 1.4 秒是进程启动开销什么都没改的空更新也只花启动时间。常用变体code-review-graph update # 基础增量更新 code-review-graph update --base origin/main # 指定自定义基准引用 code-review-graph update --brief # 更新图谱 输出风险面板 code-review-graph update --brief --verify # 再用 tiktoken 交叉校验 token 估算 小贴士update自带自愈能力——如果检测到图谱缺失或节点数为零它会自动回退为全量重建你不需要手动判断。决策指南5 个场景快速对照你的情况推荐命令原因刚安装第一次用build没有历史图谱只能全量构建每天开发装了 hooksupdate或什么都不用做hooks/watch 会后台自动增量更新刚 rebase 或拉取大量提交update只重解析变化的文件最快图谱节点数明显偏少build图谱可能不完整需全量修复换了版本/想补元数据build确保所有文件都带上新字段配套命令速查构建之外的日常动作构建只是起点下面这几个命令配合 build/update 使用效果最好code-review-graph status # 查看图谱统计无图谱时直接退出不会误建库 code-review-graph watch # 监听文件保存自动增量更新需已有图谱 code-review-graph postprocess # 重跑流程检测、社区检测和全文索引 code-review-graph forget src/legacy # 把指定路径从图谱中移除无需全量重建还有一个高频对比detect-changes --brief和update --brief都会输出同样的 Token 节省面板区别只有一个——是否先刷新图谱前者是只读查询现有图谱约 1 秒后者先把变化文件解析进图谱再分析约 5 秒。图谱新鲜时优先用只读的那个。避免踩坑图谱看起来正常其实是空的这是新手最容易遇到的坑早期版本中status、detect-changes、visualize等命令在图谱不存在时会创建空库导致后续update只解析变化文件图谱始终不完整却看起来有效。官方文档中 docs/TROUBLESHOOTING.md 专门记录了这一问题和修复方式当前版本下status、detect-changes、visualize、wiki、watch在图谱缺失时不会创建数据库而是直接提示No graph found … Run code-review-graph build first.update会自动修复缺失或零节点的图谱自动回退全量重建如果图谱已经中毒有 schema、有节点但索引文件远少于仓库实际文件数直接跑code-review-graph build全量重建即可。排查顺序建议先看status的节点/边数量是否合理再决定 build 还是 update。更多问题可查 docs/FAQ.md 与 docs/TROUBLESHOOTING.md。让图谱自动保持新鲜hooks 与 watch手动敲 build/update 其实只是兜底方案。code-review-graph install会为支持的平台安装钩子hooks文件保存和特定提交钩子会触发增量更新如果你的编辑器不支持 hooks如 Cursor、OpenCode可以启用多仓库守护进程让图谱在后台自动保鲜crg-daemon add ~/project-a --alias proj-a # 注册要监听的仓库 crg-daemon start # 后台启动守护进程 crg-daemon status # 查看各仓库 watcher 状态配好之后绝大多数时间里你甚至不需要手动选择 build 还是 update——自动机制会替你选update。总结一张表记住选择逻辑第一次用→build没有悬念日常开发→ 交给 hooks/watch/daemon手动时选updaterebase、大改动后→update图谱过期时它会自动全量兜底图谱缺数据、版本升级、中毒修复→build全量重建只想看风险面板→ 图谱新鲜用detect-changes --brief图谱不确定先update --brief。完整的命令参考含 30 个 MCP 工具和全部 CLI 选项见 docs/COMMANDS.md用户工作流示例见 docs/USAGE.md。选对构建命令你的 AI 审查上下文平均能省下数十倍 token——这正是 code-review-graph 的核心价值所在。【免费下载链接】code-review-graphLocal-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/code-review-graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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