ИИ-копилот для анализа кода вашей компании

Мгновенные ответы на вопросы о коде. Автоматический поиск уязвимостей. On-Premise.

152-ФЗ ГОСТ Р 57580 On-Premise Изолированный контур
0 методов проанализировано
0x быстрее аудит безопасности
0x быстрее поиск функций
Демо на кодовой базе: CodeGraph (само-анализ) 87,000+ методов • 2,800,000+ узлов • 48,000,000+ рёбер
CodeGraph Terminal
> |

Проблемы корпоративной разработки

Типичные боли, которые решает CodeGraph

0 %

времени на понимание кода

Разработчики тратят большую часть времени на чтение и понимание существующего кода, а не на написание нового.

GitHub Survey 2023
0 %

уязвимостей пропускается

Ручной код-ревью пропускает до 80% уязвимостей безопасности в кодовой базе.

NIST Report
0 -6 мес

онбординг разработчиков

Новым сотрудникам требуется от 3 до 6 месяцев, чтобы стать продуктивными в корпоративном проекте.

Industry Average
0 -4 нед

устаревание документации

Документация становится неактуальной в течение 2-4 недель после изменений в коде.

Developer Survey

Как работает CodeGraph?

Yandex AI + граф свойств кода (CPG) + гибридный поиск + 13 агентов + 190 YAML-правил

Попробуйте сами

Примеры:
Демо-режим: Эта демонстрация работает на собственном коде CodeGraph (само-анализ). Для анализа вашего кода свяжитесь с нами

1. Анализ запроса

Yandex AI/GigaChat понимает намерение и извлекает ключевые сущности

2. Гибридный поиск

Параллельный поиск по векторной базе и графу свойств кода с адаптивным RRF-слиянием

3. Генерация запроса

Yandex AI/GigaChat генерирует SQL/PGQ запрос к графу кода

4. Интерпретация

Yandex AI/GigaChat синтезирует понятный ответ с рекомендациями

Выберите пример или введите свой вопрос

21 сценарий для вашей команды

Выберите роль, чтобы увидеть релевантные функции

Онбординг

Онбординг в кодовую базу

Подключение проекта одной командой — автоматический парсинг и индексация. Мгновенные ответы об архитектуре и логике кода. Погружение за недели вместо месяцев.

Поиск

Поиск функций и зависимостей

Найдите любую функцию за секунды. Граф зависимостей, поток управления, поток данных.

Архитектура

Понимание архитектуры

Визуализация модулей, подсистем и их взаимосвязей. Ответы на "почему так сделано".

Разработка

Разработка функционала

Помощь в добавлении новых функций: где лучше разместить код, какие паттерны использовать.

Межъязыковые вызовы

Кросс-языковый анализ (FFI)

Автоматическое обнаружение кросс-языковых вызовов: CGO (Go→C), ctypes/cffi (Python→C). Единый граф зависимостей.

Отладка

Отладка и диагностика

Локализация ошибок, анализ стека вызовов, точки останова. Быстрый поиск причины сбоя.

Массовый рефакторинг

Массовый рефакторинг

Безопасное переименование символов и API по всей кодовой базе. Предпросмотр изменений и откат.

Git-контекст

Контекст из Git и трекеров

История изменений, привязка к задачам из GitHub/GitLab Issues, ошибки из Sentry — рядом с кодом.

TUI

Интерактивный терминал (TUI)

Rich-интерфейс для работы без выхода из терминала. Команды /cpg, /patterns, /watch. Билингвальный EN/RU. Автодополнение и история.

MCP Tools

Кастомные MCP-инструменты

Определите SQL-запросы в .codegraph/tools.yaml — они автоматически станут MCP-инструментами для AI-ассистентов.

Pre-commit

Pre-commit хуки

Автоматическая проверка кода до коммита. Установка одной командой: gocpg hooks install.

Approval

Подтверждение операций

Approval Engine для деструктивных операций: автофикс, паттерн-фиксы, редактирование файлов.

Безопасность

Автоматический аудит безопасности

Поиск уязвимостей по 58 типам CWE и 27 паттернам атак CAPEC. SQL-инъекции, переполнение буфера, XSS и другие.

Анализ потоков данных

Анализ потоков данных

Отслеживание потока данных от пользовательского ввода до системных вызовов. Визуализация путей эксплуатации.

Z3

Символьное выполнение (Z3)

SMT-решатель проверяет достижимость путей эксплуатации. Отсекает нереализуемые пути, снижая ложные срабатывания на 5-7%.

Соответствие

Соответствие OWASP Top 10

Автоматическая проверка на соответствие OWASP. Отчёты для аудиторов.

Инцидент

Реагирование на инциденты

Быстрый анализ при инцидентах: автоматическое определение точек входа, поиск затронутого кода, оценка радиуса поражения.

Шаблоны

Структурный поиск паттернов

190 YAML-правил. Сопоставление по CST с метапеременными и CPG-ограничениями (потоки данных, типы, метрики). Автофикс.

Наблюдение

Live-мониторинг кода

Режим наблюдения с уведомлениями через вебхуки, панель мониторинга с алертами по метрикам сложности и потокам данных.

MCP

MCP-сервер (16 инструментов)

Интеграция CPG-анализа с Claude Code, Cursor и другими AI-ассистентами через протокол MCP.

Клоны

Обнаружение клонов кода

Поиск скопированного уязвимого кода. Если уязвимость найдена в одном месте — все копии тоже помечаются.

CI/CD

Неинтерактивный режим CI/CD

Headless-режим для пайплайнов: SARIF-отчёты, комментарии к PR, JSON-выгрузка. Режим --sandbox read-only для безопасного анализа.

Ревью

Автоматизация код-ревью

Автоматический анализ PR/MR. Оценка безопасности, рекомендации, inline комментарии.

Покрытие

Анализ покрытия тестами

Импорт покрытия из pytest-cov, lcov, Cobertura. Автоматическое определение тестов для 11 языков. Рекомендации по приоритизации.

Мёртвый код

Поиск мёртвого кода

Поиск неиспользуемого кода, устаревших функций, заброшенных модулей.

Сложность

Анализ сложности

Предвычисленные метрики: цикломатическая сложность, Fan-In/Fan-Out, горячие точки. Мгновенные запросы без пересчёта.

Кросс-репозиторный

Кросс-репозиторный анализ

Поиск дублирования и зависимостей между репозиториями. Единый граф для микросервисной архитектуры.

Документация

Авто-генерация API-документации

Markdown/HTML документация по коду. Описание параметров, возвращаемых значений, примеры.

Диаграммы

Диаграммы архитектуры

Автоматическая генерация диаграмм: компоненты, зависимости, граф вызовов.

Объяснения

Объяснение кода

Понятные объяснения сложных алгоритмов и паттернов для документации.

Список изменений

Генерация списка изменений Скоро

Автоматический changelog на основе коммитов и изменений в коде.

LLM-правила

LLM-генерация правил анализа

Опишите паттерн на естественном языке — LLM сгенерирует YAML-правило с метапеременными, ограничениями и автофиксом.

Домены

Расширяемая архитектура доменов

11 доменных плагинов — только YAML-конфиги. Добавление нового домена без кода: подсистемы, паттерны, безопасность, производительность.

Измеримые результаты

ROI, который можно посчитать

Было 3-6 мес
Стало 2-4 нед

Онбординг

ROI: 6x быстрее
Было 2-4 нед
Стало 2-4 часа

Аудит безопасности

ROI: 40x быстрее
Было 2-4 часа
Стало 10-15 мин

Код-ревью

ROI: 15x быстрее
Было 5-30 мин
Стало 2-3 сек

Поиск функции

ROI: 600x быстрее

Качество ответов (бенчмарк на 160 вопросов)

95.6%
Точность (153/160)
0.83
MRR (среднее)
30мс–71с
E2E время ответа
30-60x
GoCPG vs Joern
21 сценариев использования
11 языков программирования
100% Обнаружение CVE
-60% ложных срабатываний

Интеграции

Совместимость с вашей инфраструктурой

GitHub

PR ревью, поиск кода

Готово

GitLab

MR ревью, CI/CD

Готово

Git

Анализ коммитов

Готово

Docker

Контейнерное развёртывание

Готово

Kubernetes

Оркестрация, масштабирование

Готово

Prometheus

Сбор метрик

Готово

Grafana

Дашборды, оповещения

Готово

MCP Server

16 инструментов для AI IDE

Готово

Claude Code

CPG-анализ через MCP

Готово

Open Code

CPG-анализ через MCP

Готово

GigaChat

2-Pro, 2-Max

Готово

Yandex AI Studio

YandexGPT, Qwen3

Готово

OAuth2/OIDC + LDAP/AD

Корпоративный SSO

Q3 2026

Jira

Связь с задачами

Q2 2026

Confluence

Синхронизация документации

Q2 2026

Jenkins

CI/CD пайплайны

Q2 2026

SonarQube

SAST

Q2 2026

Slack

Нотификации

Q2 2026

Telegram

Нотификации

Q2 2026

GitVerse

Российская платформа разработки

Q2 2026

SourceCraft

Российская платформа разработки

Q2 2026

Поддерживаемые языки программирования

C/C++ Готово
Java Готово
Python Готово
JavaScript/TS Готово
Go Готово
C# Готово
Kotlin Готово
PHP Готово
1С:Предприятие Готово

Архитектура корпоративного уровня

Локальное развертывание, ваши данные остаются у вас

Ваша инфраструктура (On-Premise)
1

Источники данных

VCS

Git / GitHub / GitLab

Код, PR/MR, коммиты

CI/CD

GitLab CI / Jenkins

Статусы сборки, логи

PM

Jira / YouTrack

Задачи, контекст

Докум.

Confluence

Документация

Загрузка / Синхронизация
2

Обработка и хранение

CodeGraph

CodeGraph Server

Python 3.11+ / Docker
GoCPG Парсер CPG: AST+CFG+DDG
Индексатор Построение графа
Движок запросов SQL/PGQ
Ретривер Гибридный поиск

DuckDB CPG

  • Абстрактное синтаксическое дерево
  • Граф потока управления
  • Граф зависимостей программы
  • Граф зависимостей данных
  • Комментарии, теги, метаданные
Гибридный

ChromaDB

  • Векторные эмбединги
  • Семантический поиск
HTTPS / Промпты Код не передается
LLM провайдер (опционально)
3

Генерация ответов

или

Yandex AI Studio

262K контекст (Qwen3-235B)

152-ФЗ Yandex Cloud
или

Локальная LLM

Развёртывание в изолированной среде

DeepSeek Qwen 3
Сгенерированные ответы
4

Результат

TUI / CLI
REST API
Комментарии к PR
Отчёты

Безопасность корпоративного уровня

Полный набор корпоративных функций безопасности и соответствия

Разграничение доступа

  • 4 роли, 21 разрешение
  • JWT + API-ключи
  • OAuth2/OIDC (GitHub, GitLab)
  • LDAP / Active Directory

Соответствие стандартам

  • Готовность к 152-ФЗ
  • ГОСТ Р 57580
  • Локальное / изолированное развёртывание
  • GigaChat / Yandex AI (данные в РФ)

Защита от утечек данных

  • 25+ паттернов маскирования ПДн
  • Учётные данные, API-ключи, пароли
  • Фильтрация до и после запроса к LLM
  • Блокировка / маскирование / логирование

Интеграция с SIEM

  • 3 формата: Syslog, CEF, LEEF
  • MP SIEM, ArcSight, QRadar, Splunk
  • Потоковая передача событий
  • SARIF 2.1.0 экспорт для CI/CD

Хранилище секретов

  • HashiCorp Vault интеграция
  • Автоматическая ротация API-ключей
  • Token, AppRole, Kubernetes
  • Архитектура нулевого доверия

Верифицированные уязвимости

  • Обнаружение CVE, -60% ложных срабатываний
  • Прослеживание от ввода до опасного вызова
  • 58 CWE + 27 CAPEC
  • Приоритизация по реальному риску

Многокритериальная валидация

  • Частота CWE (40%)
  • Схожесть атак (30%)
  • Уязвимость кода (30%)
  • Контекстная оценка рисков

Мультитенантность

  • Изоляция проектов по группам
  • RBAC на уровне группы (Viewer/Editor/Admin)
  • Раздельные API-ключи и кэш соединений
  • K8s namespace isolation Q2 2026

Платформенные особенности

  • • Композитные сценарии — координированный запуск нескольких анализов
  • • Единый YAML-конфиг на базе Pydantic
  • • Dogfooding — CodeGraph анализирует собственный код

Уникальные преимущества CodeGraph

Чего нет ни у одного конкурента

Уникальная технология

Инкрементальный CPG-парсер

Обновление графа за секунды при каждом коммите

  • 11 языков в одном графе
  • Межъязыковой анализ (FFI: CGO, ctypes)
  • Режим наблюдения с уведомлениями через вебхуки
  • Git-хуки для автоматического обновления
На основе ИИ

Автоматический рефакторинг (AST)

190 YAML-правил перезаписи кода

  • LLM генерирует правила из описания на естественном языке
  • Предпросмотр и откат изменений
  • Механизм подтверждения операций
  • Интеграция с CI/CD конвейером
Открытый протокол

Интеграция с IDE (ACP)

Zed, JetBrains, VS Code

  • Agent Client Protocol (ACP)
  • stdio / HTTP / WebSocket транспорты
  • Потоковая передача ответов
  • MCP для интеграции инструментов

Сравнение с конкурентами

GitHub Copilot: нет DLP, SIEM, хранилища секретов Sourcegraph Cody: нет DLP, российских LLM SonarQube: нет ИИ, верификации потоков данных CodeScene: нет функций безопасности
Подробная сравнительная матрица →

Часто задаваемые вопросы

Ответы на вопросы корпоративных клиентов

Ускорение в 6-600 раз в зависимости от сценария:

  • Адаптация новых сотрудников: в 6 раз (с 3-6 мес до 2-4 недель)
  • Аудит безопасности: в 40 раз (с 2-4 недель до 2-4 часов)
  • Проверка кода: в 15 раз (с 2-4 часов до 10-15 минут)
  • Поиск функций: в 600 раз (с 5-30 мин до 2-3 секунд)

Для команды 50 разработчиков экономия ~60 млн руб./год.

100% обнаружение CVE на тестовом наборе (3/3 целевых CVE).

−60% ложных срабатываний благодаря верификации потоков данных — мы проверяем реальный поток данных от источника до приёмника, а не просто сопоставление шаблонов.

Общая точность: 95.6% (153 из 160 вопросов бенчмарка).

Никуда. CodeGraph разворачивается локально внутри вашей инфраструктуры. Код анализируется на месте.

GigaChat/Yandex AI API получает только текстовые запросы (вопросы пользователей и сгенерированные промпты), но не исходный код.

25+ шаблонов обнаружения конфиденциальных данных:

  • Учётные данные: API-ключи, пароли, токены доступа
  • Персональные данные: email, телефоны, адреса, ИНН
  • Шаблоны исходного кода

Режимы работы: Блокировать (запрос), Маскировать (данные), Предупреждать, Журналировать.

Фильтрация применяется как до отправки в LLM, так и после получения ответа.

CodeGraph интегрируется с любой SIEM системой через 3 формата:

  • Syslog RFC 5424 — универсальный формат
  • CEF (Common Event Format) — ArcSight
  • LEEF (Log Event Extended Format) — IBM QRadar

Splunk, Elastic SIEM, MaxPatrol также поддерживаются через Syslog.

Поддерживаются три метода аутентификации:

  • Token — для простых сценариев
  • AppRole — для автоматизации (CI/CD)
  • Kubernetes — токены сервисных учётных записей

Автоматическая ротация API-ключей с настраиваемым TTL. Все секреты хранятся в Vault, а не в конфигах.

CodeGraph обеспечивает:

  • Полный аудит операций (SIEM интеграция)
  • RBAC с 4 ролями и 21 разрешением
  • Шифрование данных в состоянии покоя
  • Локальное развёртывание в сертифицированной инфраструктуре

Сертификация ФСТЭК в плане развития. Архитектура спроектирована для развертывания в сертифицированной инфраструктуре.

Текущий статус: подготовка документации для сертификации.

GitHub Copilot — облачное решение без локального развёртывания. CodeGraph:

  • Локальное / изолированное развёртывание
  • Интегрированная DLP (25+ шаблонов)
  • SIEM в 3 форматах
  • HashiCorp Vault интеграция
  • Верифицированные уязвимости через анализ потоков данных
  • Российские LLM (GigaChat, Yandex AI Studio)
  • Соответствие 152-ФЗ

SonarQube — классический SAST без AI. CodeGraph добавляет:

  • ИИ-копилот для вопросов о коде
  • Граф свойств кода — CPG (не только AST)
  • Проверка потоков данных (−60% ложных срабатываний)
  • Гибридный поиск (векторный + графовый)
  • 21 сценарий использования (не только безопасность)

SonarQube находит проблемы, CodeGraph объясняет почему это проблема и как её исправить.

Sourcegraph Cody не имеет:

  • Встроенной защиты от утечек
  • SIEM интеграции
  • Vault поддержки
  • Российских LLM (GigaChat, Yandex AI Studio)
  • Соответствия 152-ФЗ

Для корпоративных клиентов в РФ CodeGraph — единственный вариант с полным набором функций для соблюдения нормативных требований.

Готовые Helm charts для Yandex Managed Kubernetes.

Поддержка Yandex AI Studio с моделями:

  • YandexGPT Pro (32K контекст)
  • Qwen3-235B (262K контекст)
  • gpt-oss-120b, Gemma 3

Да. Изоляция через группы проектов:

  • RBAC с отдельными разрешениями для каждой группы
  • Отдельные API-ключи для каждого клиента
  • Изолированные базы CPG

В плане развития: изоляция пространств имён в Kubernetes для полной изоляции.

Для корпоративных клиентов:

  • Время реакции: 4 часа для критических проблем
  • Время реакции: 24 часа для важных проблем
  • Время реакции: 72 часа для стандартных запросов

Выделенный Slack/Telegram-канал для оперативной связи.

Доступность системы определяется вашей инфраструктурой — CodeGraph разворачивается локально.

Docker-образы с семантическим версионированием.

Обновления без простоя через плавное развёртывание Kubernetes. Автоматические исправления безопасности.

Журнал изменений и руководства по миграции для каждого релиза.

CodeGraph не добавляет инструмент, а убирает 3-4. Сейчас инженеры используют grep + IDE для навигации, устаревшую Confluence для онбординга, SonarQube для качества и «спросить коллегу» для всего остального. CodeGraph заменяет все четыре одним интерфейсом.

Развёртывание — 1-2 дня. Индексация 1M строк — 30 минут. Интерфейс — вопрос на естественном языке, ничего не нужно учить.

Ядро CodeGraph — детерминированный граф свойств кода (CPG): AST, CFG, деревья доминаторов, достигающие определения. Это математика, а не вероятности. Когда система говорит «функция A вызывает функцию B» — это факт из реального графа, а не предположение LLM.

LLM используется только для двух вещей: понять вопрос на естественном языке и сформулировать ответ. Сам анализ — детерминированный. Гибридный RAG даёт +33,6% F1 по сравнению с чисто векторным подходом.

Из 5 вопросов в день ~80% — это «где?» и «что вызывает?», а не «почему именно так?». CodeGraph закрывает те 80%, которые не требуют глубокого контекста. Оставшиеся 20% — вы спрашиваете коллегу, но вместо 5 прерываний в день — одно, осмысленное.

CodeGraph показывает не только файл и строку — он показывает цепочку вызовов, поток данных и связанные коммиты.

Стратегия устойчивости:

  • Опытная команда: CPO — 18+ лет в ИТ, CTO — 15+ лет в кибербезопасности
  • Финансирование: подготовка к Series A (15-25M руб, H2 2026)
  • Escrow: готовы включить в контракт депонирование исходного кода
  • Автономность: on-premise, DuckDB embedded, нет внешних зависимостей — ваш экземпляр работает без вендора

SLA: 99,9% доступность, время реакции 4/24/72 часа.

Пилот с гарантией результата — минимум 3 верифицированных результата за 4-8 недель. Три формата пилота:

  • Безопасность — анализ потоков данных, поиск уязвимостей
  • Разработка — онбординг + поиск по коду
  • CI/CD — интеграция в MR с автоматическими комментариями

Пилот бесплатный. Если CodeGraph не покажет результат на вашем коде — вы не теряете ничего, кроме времени на установку (1-2 дня).

Готовы попробовать CodeGraph?

Запросите демо и мы покажем, как CodeGraph работает на вашей кодовой базе

Демо в течение 24 часов
15-минутная презентация
Без обязательств