code-review-graph：别再把整个仓库喂给你的编程agent

AI辅助编程里最蠢的一笔税，就是上下文浪费——为了回答一个只碰三个文件的问题，你的agent把半个仓库重读了一遍。code-review-graph直接冲着这个问题去，正在GitHub上往上爬，star快到两万。它用Tree-sitter把你的代码库解析成一张持久的结构地图，然后只把相关的那一小片喂给来问的工具。

它以MCP服务的形式跑，暴露30个工具，还会自动给Claude Code、Cursor、Windsurf、Copilot这些配置好——建一次图，你的agent就直接开始用了。卖点是影响半径分析：不是把文件一股脑倒出去，而是算清楚一个改动到底会牵动什么。他们自己的数字号称六个仓库上token中位数省了82倍，大仓库上最高528倍。增量更新两秒内跑完，还带一个GitHub Action，让CI里的review也享受同样待遇。

那些具体的倍数在你的代码上能不能兑现，值得自己测一下，但方向明显是对的。当agent每个token越来越便宜，真正卡住它的就是你往窗口里塞了多少不相干的垃圾。一个只递给你影响半径的结构索引，正是那种不起眼、却在悄悄让每个编程agent都变好的基础设施。MIT协议，github.com/tirth8205/code-review-graph