أكثر من 136 ألف نجمة على GitHub لأداة بتحاول تحل واحدة من أكبر مشاكل البرمجة بالذكاء الاصطناعي!

Mohamed Elarby 0 تعليقات

تخيّل إنك فتحت مشروع برمجي فيه مئات الملفات، وطلبت من مساعدك الذكي تعديل جزء صغير منه.

بدل ما يفهم العلاقات بين الملفات من البداية، ممكن يبدأ يفتح ملفًا وراء الآخر، ويحاول يكتشف بنفسه مين بيستدعي مين، وإيه اللي ممكن يتأثر بأي تغيير.

1. الكود كله مترابط في خريطة واحدة

الدوال والفئات والملفات والعلاقات بينها تتحول إلى عُقد وروابط، تساعدك على تتبع كيفية اتصال أجزاء المشروع ببعضها.

2. تحليل الكود محليًا دون الحاجة إلى LLM

يستخدم Graphify تقنية Tree-sitter لتحليل نحو 40 لغة برمجية واستخراج العلاقات من بنية الكود.

وده معناه إن تحليل الكود الأساسي لا يحتاج إلى استدعاء نموذج ذكاء اصطناعي أو قاعدة بيانات متجهات.

3. مساعدك الذكي يقدر يتتبع العلاقات بدل التخمين من أسماء الملفات

تقدر تسأله مثلًا:

«إيه المسار اللي بيربط نظام تسجيل الدخول بقاعدة البيانات؟»

ويستعلم من الخريطة عن العلاقات الموجودة في المشروع للمساعدة في تحديد المسار ذي الصلة.

4. مش محصور في مساعد واحد

المشروع يدعم التكامل مع أدوات مثل Claude Code وCursor وCodex وGemini CLI وGitHub Copilot، إلى جانب مساعدين آخرين.

والأجمل إن الرسم المعرفي يُحفظ في ملفات تستطيع الاستعلام عنها لاحقًا، بدل البدء من الصفر في كل مرة.

لكن خُد بالك: لو الكود اتغيّر، هتحتاج إلى تحديث الخريطة حتى تعكس التغييرات الجديدة.

لأن المشكلة مش دائمًا إن الذكاء الاصطناعي مش بيعرف يكتب كود.

أحيانًا المشكلة إنه مش فاهم العلاقات داخل المشروع الكبير، أو بيستهلك وقتًا وسياقًا في اكتشاف بنية موجودة بالفعل.

Graphify

بيحاول يحل المشكلة دي عن طريق تحويل بنية المشروع إلى معرفة منظمة وقابلة للاستعلام.

المشروع مفتوح المصدر على GitHub