code-review-graph
为AI代码审查工具构建结构化代码图谱，精准提供上下文，大幅减少Token消耗。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：code-review-graph。 它的用途是：为AI代码审查工具构建结构化代码图谱，精准提供上下文，大幅减少Token消耗。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-review-graph/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请审查我刚提交的这个React组件修改，看看有没有潜在的Props类型问题。” 此时，AI助手通过code-review-graph提供的精准上下文，只会加载与该组件相关的类型定义、父组件调用关系等必要文件，而不是整个项目，从而快速、低成本地给出审查意见。
介绍
AI代码审查工具在处理代码变更时，常常需要重新读取整个代码库的无关部分，导致大量Token浪费和效率低下。code-review-graph 通过 Tree-sitter 解析代码，构建一个结构化的代码图谱，并增量追踪变更。当AI助手需要审查代码时，它通过 MCP 协议仅提供与当前变更相关的精确上下文，而非整个文件或代码库，从而智能地减少冗余信息读取。
使用非常简单，通过 pip 安装后，运行 code-review-graph install 命令，它会自动检测你使用的AI编码平台（如 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等），并为其配置好 MCP 连接。随后，运行 code-review-graph build 为你的代码库构建初始图谱。配置完成后，重启你的编辑器或AI工具即可生效。
这个工具非常适合所有需要频繁使用AI进行代码审查、理解或修改的开发者，特别是那些在大型或复杂代码库上工作的前端、后端和全栈开发人员。它能让AI助手变得更“聪明”，审查更高效。
建议在项目初期或进行大规模重构前就启用此工具，以获得最佳的图谱构建效果。注意，它主要优化的是AI工具读取代码的上下文过程，本身不直接生成代码或审查意见，而是作为AI工具的“智能上下文过滤器”工作。
核心特点
核心区别在于它通过构建并维护一个结构化的代码依赖图谱，实现了对AI代码审查上下文的精准供给和增量更新，从而将Token消耗降低数十至数百倍，而同类工具通常只是简单提供文件列表或整个变更文件。
注意事项
不适合仅用于编写全新代码（无现有代码库可分析）或代码库结构极其简单、变更影响范围极小的场景。
常见问题
支持哪些AI编码工具？
支持 Cursor、Claude Code、Windsurf、Zed、Continue、GitHub Copilot 等众多主流平台，安装命令会自动检测并配置。
如何更新代码图谱？
工具会监听文件变化并自动增量更新图谱，也可手动运行 `code-review-graph build` 命令重建。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/code-review-graph/raw/index.md 读取 code-review-graph 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/code-review-graph/raw/index.md（查看排版版本）