Cursor + CodeGPT，代码库的知识图谱来了！

不用再头疼到找不到依赖关系了！

Cursor编辑器与CodeGPT平台合作，推出代码库知识图谱功能。

该工具专门用于分析大型代码库，识别节点和关系，为代码开发专用模型（如Claude 3.5 Sonnet）提供更丰富的上下文信息。

可以让你轻松掌握巨型代码库的每一个细节。

看看这个新功能究竟有多强大。

知识图谱：代码开发的「第三只眼」

这次CodeGPT新增的知识图谱功能直接集成在了@cursor_ai编辑器中，让开发者可以直观地看到代码库中各个节点之间的关系。

最强大的是，它还能与Claude 3.5 Sonnet这样的大模型无缝配合，提供更丰富的上下文信息。

daberryman(@berrybrazza) 提到了一个关键问题：

我在bolt.new上也做了一个代码分析器，基于LSP的代码上下文获取，这样可以让LLM提升推理时间计算能力。

Mehmet Ali Peker(@peker_eth)表示他的使用体验：

我经常用o1 pro模式处理小型服务的代码库。但对于大型项目，我不得不手动复制代码到o1 pro或选择相关文件。这个扩展对这种情况特别有用！

当有人问到索引速度时，Daniel San给出了具体数据：

以VSCode这样的大型代码库为例，索引时间大约需要20分钟。不过我们正在改进索引引擎，这个时间会大大缩短。

这个功能引发了不少技术探讨。

daberryman对未来发展提出了自己的观点：

代码库是活的实体，上下文在不断变化。基于图的RAG解决方案必须持续更新。如果改变了文件A，就需要重构图并更新依赖关系。大多数PR带来的更改不仅仅是单个文件，而是从根本上改变了整个图谱和嵌入。

他还提出了一个更深层的问题：

当前的编码AI助手无法爬取你使用的库/供应商代码，如npm模块或pip包，这导致丢失了大量上下文。为什么当源代码就在那里时，我的AI助手还需要联网？

想试试这个神奇的功能？只需：

Bar-El Tayouri(@BarelTayouri)开玩笑地说：

等VSCode代码库的索引时间降到2分钟我就用，快点啊！

是不是已经迫不及待想尝试了？

快来体验吧！

https://codegpt.co

（文：AGI Hunt）

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