Review Pr (Grade A)Raffinato skill data-AI collaudato per Claude AI. Voti A. Rivi'ghi la PR o diff di ramo utilizzando il grafo di conoscenza per un contesto strutturale completo. Esegue una valutazione strutturata con analisi del raggio d'impatto.

Come gestisce monorepo, git worktree e più repository?

Monorepo: viene creato automaticamente un grafo per radice del repository; vengono indicizzati solo i file tracciati, e un file .code-review-graphignore può escludere percorsi aggiuntivi. Git worktree: ogni worktree viene rilevato come radice separata e riceve il proprio grafo; non è supportata la condivisione di un unico database tra worktree a commit differenti. Vari repository: un registro leggero (memorizzato in ~/.code-review-graph/registry.json) permette ai client MCP di cercare tra i progetti registrati, e un demone può monitorare diversi repository per tenere aggiornati i loro grafi. Usa --repo, --data-dir o la variabile d'ambiente CRGDATADIR per personalizzare le posizioni.

Asked by Jana Krejčí · Dec 28, 2025

Quanto grande deve essere un codice-base per giustificarne l’uso?

Sotto qualche centinaio di file il vantaggio è marginale perché un agente può spesso mantenere l’intero repository nel contesto. Tra qualche centinaio e qualche migliaio di file c’è il punto ideale: i benchmark su repository con 60 a ~1.100 file mostrano riduzioni di token tra 38× e 528× su domande a copertura completa. Repository con migliaia di file e monorepos offrono la situazione più forte, poiché gli agenti non possono leggere l’intero corpus per ogni query e gli aggiornamenti incrementali del grafo mantengono l’indice fresco a costo minimo. La frequenza delle query multi-file influisce anche sul ritorno economico.

Asked by Wolfgang Krause · Dec 8, 2025

Come posso verificare che funzioni?

1. Assicurati che il file del grafo esista e contenga nodi/archi; un conteggio zero indica che la costruzione non è stata eseguita. 2. Esegui una modifica e osserva il riepilogo dei rischi e il pannello Token Savings; aggiungi --verify per confrontare le stime di token con il tokenizer cl100kbase. 3. In Claude Code, esegui /mcp e verifica che il server "code‑review‑graph" sia connesso e che i suoi strumenti siano elencati. Poi fai una domanda strutturale (ad es. "chi chiama parsefile?") e verifica che l’assistente utilizzi query_graph invece di fare grep. Se qualche passaggio fallisce, consulta TROUBLESHOOTING.md.

Asked by Elena Rossi · Nov 18, 2025

Il software si connette a internet?

No. Non c’è telemetria. Il grafo è memorizzato localmente in un file SQLite all’interno del tuo repository, e tutte le operazioni principali vengono eseguite interamente sulla tua macchina. L’unica attività di rete è facoltativa: l’installazione dell’extra "embeddings" scaricherà un modello sentence‑transformers da HuggingFace, e i provider di embedding cloud (OpenAI, Google Gemini, MiniMax) riceveranno solo le firme delle funzioni che scegli esplicitamente di incorporare, dopo aver accettato l’avviso di egress. Altrimenti, il tuo codice non lascia mai la macchina.

Asked by Lindiwe Mahlangu · Nov 16, 2025

Quando non dovrei usarlo?

Il README elenca diversi casi: repo molto piccoli (qualche centinaio di file) dove il sovraccarico di costruire un grafo supera i benefici; modifiche unità di singolo file in cui la risposta del grafo aggiunge più token rispetto al diff grezzo; domande una tantum su un repo che non riprenderai; e rilevamento di flussi in lingue in cui la rilevazione del punto di ingresso di CRG è meno affidabile (ad es. JavaScript e Go hanno attualmente un basso recall). In questi scenari, una semplice ricerca agentica o il grepping di solito è sufficiente.

Asked by Mia Andersen · Nov 12, 2025