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aradotso/code-review-graph

Construye un grafo de conocimiento persistente de tu código para que Claude lea solo lo relevante, reduciendo hasta 49 veces los tokens en tareas de codificación.

¿Qué es code-review-graph?

Esta skill permite a los agentes de IA (como Claude) construir y consultar un grafo de conocimiento persistente de tu base de código. En lugar de enviar el árbol de archivos completo o código irrelevante a la ventana de contexto, el agente puede navegar por el grafo para identificar solo los archivos y símbolos necesarios para una tarea específica. Esto reduce drásticamente el consumo de tokens, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. La skill es compatible con asistentes de código como Claude Code y Cursor, y se integra mediante comandos en la terminal o archivos de configuración. Funciona generando un índice de tu proyecto (por ejemplo, con tree-sitter) que se almacena localmente, y luego el agente consulta este índice para leer solo lo que necesita, logrando ahorros de hasta 49x en tokens en tareas complejas.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/aradotso/trending-skills/tree/main/skills/code-review-graph

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Documentación

¿Qué hace code-review-graph?

Construye un grafo de conocimiento persistente de tu código para que Claude lea solo lo relevante — reduce hasta 49 veces los tokens en tareas de codificación.

¿Qué es?

code-review-graph es una habilidad (skill) para agentes de IA que construye un grafo de conocimiento persistente de tu base de código. En lugar de enviar todo el código o la estructura de archivos al contexto del modelo, el agente puede navegar por el grafo para encontrar exactamente los archivos, funciones, clases y variables que necesita para una tarea.

Características principales

  • Grafo de conocimiento persistente: Se almacena localmente (por ejemplo, en .codexkg/ o similar) y se actualiza cuando cambia el código.
  • Ahorro drástico de tokens: Al leer solo los símbolos relevantes, se reduce el consumo de tokens hasta en un factor de 49x.
  • Navegación semántica: El agente puede preguntar "¿qué funciones usan esta clase?" en lugar de leer todo el archivo.
  • Integración sencilla: Se configura con un archivo YAML (SKILL.md) y funciona con Claude Code, Cursor, Codex y otros agentes compatibles.

Cómo funciona

  1. Indexación inicial: Ejecuta un comando (por ejemplo, codexkg index) que analiza tu código con tree-sitter y extrae definiciones, referencias y relaciones.
  2. Almacenamiento: El grafo se guarda en una base de datos local (SQLite, JSON, etc.).
  3. Consulta: Durante una tarea, el agente envía consultas al grafo (por ejemplo, "buscar función calcularPrecio") y recibe solo la información necesaria.
  4. Actualización: Cuando modificas archivos, el grafo se actualiza incrementalmente (o bajo demanda).

Plataformas compatibles

  • Claude Code (Antropic)
  • Cursor
  • GitHub Copilot (con extensiones)
  • Otros agentes que soporten SKILL.md

Ejemplo de consulta

Supón que pides a Claude: "Refactoriza la función calcularPrecio para que acepte descuentos."

Sin el grafo: Claude leería todo el archivo facturacion.js (quizás 500 líneas). Con el grafo: Claude consulta el grafo, encuentra que calcularPrecio está en src/facturacion.js línea 45, y que usa obtenerDescuentoBase. Solo lee esas dos funciones. Ahorro: ~98% de tokens.

Configuración

En tu proyecto, crea un archivo .codexkg.yml o similar con:

# Archivo de configuración de code-review-graph
version: "1.0"
index:
  engine: tree-sitter
  lenguaje: auto
  exclude:
    - node_modules
    - dist
    - .git

Luego indexa:

codexkg index

¡Y listo! Ahora tu agente usará el grafo automáticamente.

Comandos útiles

ComandoDescripción
codexkg indexIndexa todo el proyecto y construye el grafo
codexkg updateActualiza el grafo con cambios desde la última indexación
codexkg search <término>Busca en el grafo un símbolo o función
codexkg statusMuestra estadísticas del grafo (número de nodos, tamaño)

Contribuciones

Si encuentras errores o quieres mejorar esta skill, por favor abre un issue o pull request en el repositorio original.

Licencia

MIT

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