2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesAST-Based Code Graphs
Knowledge graphs constructed from abstract syntax trees to map syntactic relationships and dependencies.
Distinct from Knowledge Graphs: Specializes general knowledge graphs to those specifically built from code ASTs for architectural reasoning.
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Awesome AST-Based Code Graphs GitHub Repositories
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- qodo-ai/qodo-cover
qodo-ai/qodo-cover
5,444GitHub पर देखेंQodo Cover एक इंजीनियरिंग गवर्नेंस प्लेटफॉर्म और AI-संचालित असिस्टेंट है जिसे स्वचालित कोड रिव्यू और यूनिट टेस्ट जनरेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डिपेंडेंसीज़ और आर्किटेक्चरल संबंधों को मैप करने के लिए एक एब्सट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री कोडबेस नॉलेज ग्राफ का उपयोग करता है, जिससे यह पुल रिक्वेस्ट्स का विश्लेषण करने और संगठनात्मक कोडिंग मानकों को लागू करने में सक्षम होता है। यह सिस्टम एक मल्टी-एजेंट एनालिसिस पाइपलाइन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो आर्किटेक्चरल रीजनिंग करती है और तत्काल डिफ (diff) से परे बग्स की पहचान करती है। इसमें बाहरी टूल्स के लिए कोडबेस इंटेलिजेंस को उजागर करने के लिए एक मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वर है और यह ऐतिहासिक पुल रिक्वेस्ट निर्णयों से सीखकर प्रवर्तन नियमों को स्वचालित रूप से विकसित कर सकता है। यह प्लेटफॉर्म कोडबेस नॉलेज मैनेजमेंट के लिए व्यापक क्षमताएं प्रदान करता है, जिसमें डीप रिसर्च निष्पादन, सिमेंटिक क्वेरी और सिस्टम डिपेंडेंसी मैपिंग शामिल है। इसमें कोड कवरेज बढ़ाने के लिए इटरेटिव यूनिट टेस्ट जनरेशन और सीधे पुल रिक्वेस्ट्स पर फिक्स लागू करने के लिए स्वचालित रेमेडिएशन के लिए टूल्स भी शामिल हैं। परिनियोजन विकल्पों में मल्टी-टेनेंट SaaS, सिंगल-टेनेंट या पूरी तरह से ऑन-प्रिमाइसेस इंस्टॉलेशन शामिल हैं।
Parses repositories into abstract syntax tree knowledge graphs to map syntactic relationships and dependencies.
Pythonagentsaitest-automation - phodal/auto-dev
phodal/auto-dev
4,508GitHub पर देखेंauto-dev एक AI-नेटिव सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग टूल और मल्टी-एजेंट डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म है जिसे संपूर्ण सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक स्वायत्त ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में कार्य करता है जो घोषणात्मक एजेंट चेन के माध्यम से AI-संचालित कोडिंग, परीक्षण और इंफ्रास्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन का प्रबंधन करता है। यह प्रोजेक्ट एक Kotlin Multiplatform AI फ्रेमवर्क पर बनाया गया है, जो एजेंट लॉजिक को विविध वातावरणों और डिवाइस इंटरफेस में चलने की अनुमति देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म बाहरी AI सेवाओं के साथ टूल और प्रोजेक्ट जानकारी का आदान-प्रदान करने के लिए Model Context Protocol को लागू करता है। यह रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन पाइपलाइन और ट्री-आधारित कोड ग्राफ़िंग के उपयोग के माध्यम से खुद को अलग करता है, जो प्रोजेक्ट संदर्भ को संपीड़ित करने और मतिभ्रम को कम करने के लिए एब्स्ट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री और कॉल चेन का विश्लेषण करते हैं। एक इंटरैक्टिव डेवलपमेंट कैनवास UML आरेख, OpenAPI विनिर्देशों और कोड डिफ्स का रीयल-टाइम सिंक्रनाइज़ेशन प्रदान करता है। क्षमता क्षेत्रों में स्वायत्त सॉफ़्टवेयर विकास शामिल है, जिसमें डायनेमिक टास्क प्लानिंग, पुनरावृत्त टेस्ट-संचालित मरम्मत, और लीगेसी कोड माइग्रेशन शामिल है। यह सिस्टम Docker और CI/CD कॉन्फ़िगरेशन के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर एज़ कोड ऑटोमेशन, AI-संचालित कोड समीक्षा, और टीमों के बीच साझा AI व्यक्तित्वों और प्रॉम्प्ट विनिर्देशों के समन्वय को भी संभालता है। कोर लॉजिक को सुसंगत क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एजेंट तैनाती सुनिश्चित करने के लिए Kotlin Multiplatform का उपयोग करके लागू किया गया है।
Analyzes AST and call chains to compress project context for efficient large-scale refactoring.
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