Claude Codeを使う時、「このプロジェクトでX機能はどう実装されている？」と聞くたびに、まずgrep、read、lsをいっぱい走らせてコード構造を把握しようとする。ツール呼び出し1回ごとにtokenが消費されていく。
codegraphのアイデアはシンプル：コード構造を事前に知識グラフとしてインデックスしておき、Agentが質問した時にファイルスキャンではなくグラフから直接照会する。
リリース後、GitHubで1週間に4600+ starを獲得、現在6.9k。最新コミットは43分前——作者はrepoに住んでいるレベル。
なぜ有用か
プログラミングAgentが知らないプロジェクトで最も大きなオーバーヘッドは「推論」ではなく「探索」だ。どのファイルに何があるか分からないから、一つずつ読むしかない。中規模プロジェクトなら、Agentの初回会話で数十ファイル読み、token消費は軽く1万を超える。
codegraphはこのプロセスを事前に行う。コードベース全体をスキャンし、ファイル、クラス、関数の依存関係グラフを構築する。
互換性
Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、OpenCode——どのAgentプラットフォームにも縛られない。MCPプロトコルを通じて接続可能。
主要ソース：