07_常用工具

codegraph

CodeGraph 是本地代码知识图谱工具，安装后连接 AI 代理、初始化项目索引即可使用，核心命令包括 query、callers、callees、impact 等

初始化

在claude中执行：

codegraph init -i # windows 可能会找不到codegraph命令，可以用codegraph.cmd # codegraph.cmd init -i

初始化项目，生成索引。

创建本地的.codegraph/目录，并生成知识图谱。之后 CodeGraph 会监听文件变化，自动增量更新索引，所以你不用每次改完代码都手动同步。

核心命令

query

codegraph query是 CodeGraph CLI 中用于‌全文搜索符号‌的命令

基本格式‌：codegraph query <搜索词>

典型示例‌：

• codegraph query "validateToken"：查找名称包含该字符串的所有符号。
• codegraph query "UserService" --kind class：仅搜索类型为class的符号。
• codegraph query "auth" --limit 10 --json：限制返回 10 条结果并以 JSON 格式输出。‌‌

关键参数：

• --kind <type>：过滤符号类型（如function,class,method,variable等）。
• --limit <n>：限制返回结果数量，默认通常返回前若干条。
• --json：以结构化 JSON 格式输出，便于脚本处理或集成。
• --quiet：仅输出匹配项路径或名称，减少冗余信息。‌‌

callers

callers命令：

• ‌作用‌：反向追踪调用链，回答“谁调用了这个函数”的问题。
• ‌参数‌：需传入目标符号名称（symbol），如函数名、方法名（例如"AuthService.login"或"getUserById"）。

codegraph callers symbol="UserService.updateProfile"

callees

callees命令

• ‌作用‌：解析目标符号的 AST（抽象语法树），提取其体内所有被调用者（Callees）列表。
• ‌适用场景‌：理解函数逻辑流程、排查底层依赖、评估修改某函数时可能波及的内部组件。‌‌
• 参数要求‌：必须提供symbol参数，值为目标符号的全名或限定名（如"processOrder"或"Service.method"）。

codegraph callees symbol = "processOrder"

impact

impact命令：用于‌影响范围分析‌的核心命令，通过广度优先搜索（BFS）计算修改某个代码符号后波及的所有关联文件与函数，主要用于重构前的安全评估

# 基础用法：查询函数 calculate_tax 的影响范围 codegraph impact symbol="calculate_tax"

search

search命令：

• ‌作用‌：基于 SQLite FTS5 全文索引，在已构建的代码图谱中搜索匹配符号名称的节点，返回符号类型、文件路径、行号及签名等信息 。
• ‌主要参数‌：
  • symbol（必填）：要搜索的符号名称（如"UserService"或"validateToken"）。
  • kind（可选）：字符串类型，过滤符号类型。可选值包括function,class,method,variable,interface,struct等，用于缩小搜索范围 。
  • ‌limit（可选）：整数类型，限制返回结果数量，默认通常返回前 10-20 个匹配项，避免响应过大 。‌‌
• ‌返回内容‌：符号 ID、种类（function/class/method 等）、所在文件路径、起止行号、语言类型及代码片段摘要 。‌‌
• ‌适用场景‌：已知符号确切或部分名称，需快速定位其定义位置；作为调用链分析（callers/callees）的前置步骤 。

context

context命令：

• 智能映射‌：输入任务描述（如“修改登录验证逻辑”），自动返回涉及的‌入口函数、相关类/方法‌及上下文代码 。
• ‌高效聚合‌：一次调用即可覆盖多个相关文件（通常返回约 3 个文件的源码片段），显著减少 Token 消耗和工具调用次数 。
• ‌调用链预览‌：自动列出目标功能的子方法调用路径，无需手动逐层推理 。‌‌

使用场景：

• ‌探索未知代码库‌：在开始修改或分析前，快速摸清架构和关键入口 。
• ‌精准定位‌：替代传统的search_content+read_file组合操作，直接获取高相关性代码 。
• ‌配合其他命令‌：常作为第一步，后续结合codegraph_explore或codegraph_trace深入细节 。‌‌

codegraph context "修复登录失败后没有刷新用户信息的问题" \ --max-nodes 30 \ --max-code 8 \ --format markdown # 它会围绕任务描述，构建一段 Markdown 上下文，包含入口点、相关符号、调用关系和部分代码片段。

其他命令

# 重建图谱 codegraph index --force # 查看当前状态 codegraph status #工具的增量同步命，用于在代码修改后只更新变更文件的索引，无需重新全量构建 codegraph sync

Understand-Anything‌

Understand Anything‌是一个能帮你把整个代码库变成‌可交互知识图谱‌的开源插件，它原生支持Claude Code，让开发者不用一行行啃代码就能看清系统全貌 。

分析代码库

/understand

多 Agent 流水线启动，扫描项目中所有文件、函数、类和依赖，构建知识图谱并保存到.understand-anything/knowledge-graph.json。

中文输出：加上--language zh参数，节点描述、Dashboard UI 和导览说明均以中文生成。

/understand --language zh

打开交互仪表盘

/understand-dashboard

浏览器中弹出交互式图谱：节点按架构层颜色区分（API / Service / Data / UI / Utility），支持缩放、平移、模糊搜索和语义搜索。点击任意节点可查看源码、依赖关系和 AI 生成的自然语言解释。

进阶用法

# 向图谱提问——比直接问 AI 更精准，因为已有结构化上下文 /understand-chat 支付流程是如何实现的？ # 查看当前改动影响哪些模块（提交前必用） /understand-diff # 深入分析某个文件或函数 /understand-explain src/auth/login.ts # 生成新人 onboarding 指南 /understand-onboard # 提取业务领域知识（domains、flows、steps） /understand-domain # 分析 Karpathy 式 LLM wiki，构建知识关系图 /understand-knowledge ~/path/to/wiki # 只分析 monorepo 中的某个子目录 /understand src/frontend # 每次 commit 后自动增量更新图谱 /understand --auto-update

大型图谱（10 MB 以上）建议配合 git-lfs：

gitlfsinstallgitlfs track".understand-anything/*.json"gitadd.gitattributes .understand-anything/

七个 Agent 分工协作

/understand在底层编排 5 个专用 Agent，/understand-domain再加入第 6 个，/understand-knowledge加入第 7 个：