CodeGraph помогает быстрее разбираться в кодовой базе, проверять влияние изменений и снижать релизный риск без передачи исходного кода наружу.
Три вопроса, которые чаще всего задают до демо и во время сравнения с альтернативами
CodeGraph — это локальная платформа для понимания и верификации кода, которая строит граф свойств кода, объединяет поиск и детерминированные проверки и помогает команде быстрее отвечать на вопросы о системе. Платформа подходит для больших кодовых баз, работает с 11 языками и не требует выносить исходный код во внешний контур.
CodeGraph нужен там, где от качества инженерных изменений зависят выпуск продукта, выручка и стоимость разработки. Он помогает быстрее вводить людей в сложные части системы, заранее видеть последствия изменений и принимать более предсказуемые решения по срокам, релизному риску, качеству сервиса и цене доработок.
CodeGraph не заменяет генераторы кода и классические сканеры, а закрывает их слепую зону: понимание существующей системы и доказуемую проверку изменений. Он использует CPG, даёт межпроцедурный анализ потоков данных, локальное развёртывание, DLP, SIEM и сценарии для безопасности, разработки, соответствия требованиям и AI/ML-команд.
Писать код стало быстрее. Понимать последствия изменений, проверять риски и передавать контекст по команде стало сложнее.
Большая часть времени уходит не на разработку новой логики, а на поиск нужного места в системе и восстановление контекста.
GitHub Survey 2023Ручной обзор изменений и базовые сканеры не дают устойчивого качества: опасные ошибки остаются незамеченными, а команда тонет в шуме.
NIST ReportНовому инженеру нужны месяцы, чтобы понять архитектуру, ключевые зависимости и негласные правила работы с системой.
Industry AverageДокументация быстро расходится с кодом, а ответы на важные вопросы остаются в голове у нескольких людей.
Developer SurveyМы не продаём очередной инструмент для поиска по коду. CodeGraph закрывает узкие места, которые мешают команде безопасно выпускать изменения.
Когда несколько ведущих инженеров становятся единственным источником контекста, стоимость каждой новой задачи растёт, а предсказуемость релизов падает.
Скрытые зависимости, непонятные точки входа и вопросы по архитектуре тормозят код-ревью и забирают время, которое должно уходить на развитие продукта.
Команде нужны не сотни предупреждений без контекста, а доказуемое понимание того, какие цепочки вызовов и потоки данных действительно опасны.
Когда код меняется быстрее документов, становится сложно обосновать контроль, показать влияние изменений и подтвердить соответствие требованиям в локальном контуре.
CodeGraph помогает быстрее вводить людей в проект, проверять изменения с контекстом, контролировать код, созданный ИИ, и принимать релизные решения на основе структуры самой системы, а не мнений и устаревшей документации.
Ниже примеры интерфейса, который помогает руководителю видеть состояние портфеля, принимать решения по релизу и собирать доказательства для проверок.
CodeGraph закрывает разные задачи одной и той же команды: понимание кода, проверку изменений, снижение релизного риска и управленческий контроль.
Подключение проекта одной командой — автоматический парсинг и индексация. Мгновенные ответы об архитектуре и логике кода. Погружение за недели вместо месяцев.
Найдите любую функцию за секунды. Граф зависимостей, поток управления, поток данных.
Визуализация модулей, подсистем и их взаимосвязей. Ответы на "почему так сделано".
Помощь в добавлении новых функций: где лучше разместить код, какие паттерны использовать.
Автоматическое обнаружение кросс-языковых вызовов: CGO (Go→C), ctypes/cffi (Python→C). Единый граф зависимостей.
Локализация ошибок, анализ стека вызовов, точки останова. Быстрый поиск причины сбоя.
Безопасное переименование символов и API по всей кодовой базе. Предпросмотр изменений и откат.
История изменений, привязка к задачам из GitHub/GitLab Issues, ошибки из Sentry — рядом с кодом.
CPG-анализ прямо в OpenCode: npm-плагин, 93 встроенных MCP-инструмента, кастомный агент и набор готовых команд. Контекст подхватывается автоматически.
CPG-диагностика в любом LSP-совместимом редакторе: находки безопасности, метрики сложности, CodeLens, 22 правила автофикса. На базе pygls.
Определите SQL-запросы в .codegraph/tools.yaml — они автоматически станут MCP-инструментами для AI-ассистентов.
Approval Engine для деструктивных операций: автофикс, паттерн-фиксы, редактирование файлов.
CPG-контекст на позиции курсора: вызывающие, вызываемые, типы. Навигация по определениям, ссылкам и иерархии наследования. Обогащённое автодополнение с учётом импортов.
Генерация описания запросов на слияние с зонами риска и оценкой влияния. Осмысленные сообщения коммитов по изменениям. Подсказки для генерации тестов на основе CPG.
11 доменных плагинов — только YAML-конфиги. Добавление нового домена без кода: подсистемы, паттерны, безопасность, производительность.
Автоматический анализ запросов на слияние. Оценка безопасности, рекомендации и комментарии прямо в обсуждении изменений.
Поиск уязвимостей по 58 типам CWE и 27 паттернам атак CAPEC. SQL-инъекции, переполнение буфера, XSS и другие.
Отслеживание потока данных от пользовательского ввода до системных вызовов. Визуализация путей эксплуатации.
SMT-решатель проверяет достижимость путей эксплуатации. Отсекает нереализуемые пути, снижая ложные срабатывания на 5-7%.
Автоматическая проверка на соответствие ГОСТ Р 56939-2024 и OWASP Top 10. Отчёты для аудиторов.
Быстрый анализ при инцидентах: автоматическое определение точек входа, поиск затронутого кода, оценка радиуса поражения.
190 YAML-правил. Сопоставление по CST с метапеременными и CPG-ограничениями (потоки данных, типы, метрики). Автофикс.
Режим наблюдения с уведомлениями через вебхуки, панель мониторинга с предупреждениями по метрикам сложности и потокам данных.
Интеграция CPG-анализа с Claude Code, OpenCode, Cursor и другими ИИ-ассистентами через протокол MCP по каналам stdio, SSE и HTTP.
Поиск скопированного уязвимого кода. Если уязвимость найдена в одном месте — все копии тоже помечаются.
Headless-режим для пайплайнов: SARIF-отчёты, комментарии к PR, JSON-выгрузка. Режим --sandbox read-only для безопасного анализа.
Классификация результатов: true positive, false positive, needs_review. Эвристика + верификация потоков данных. Подавление повторных срабатываний.
Импорт покрытия из pytest-cov, lcov, Cobertura. Автоматическое определение тестов для 11 языков. Обнаружение роутеров без auth-тестов.
58 CWE, 27 CAPEC. Taint-шаблоны (12 категорий), 5-факторная оценка доказательств, обнаружение цепочек уязвимостей (14 паттернов). 6 языковых провайдеров. Обратная связь TP/FP, тренды, инкрементальный анализ.
Анализ безопасности по набору изменений без зависимости от `git`. Выгрузка в SARIF и удобная интеграция в CI/CD для запросов на слияние.
Показывает зоны риска, изменённые методы и вероятное влияние изменений, чтобы руководитель видел не только diff, но и последствия до релиза.
Даёт целостную картину состояния кодовой базы: качество, архитектурные риски, покрытие тестами, безопасность и технический долг в одном отчёте.
Показывает мёртвый код, горячие точки, тренд сложности, покрытие тестами и результаты безопасности, чтобы приоритизация была не интуитивной, а измеримой.
Находит циклические зависимости, перегруженные модули и нарушения слоёв, чтобы архитектурный долг не накапливался незаметно.
Показывает, какие зоны кодовой базы стоит закрыть тестами в первую очередь, чтобы команда не распылялась на низкоэффективную работу.
Помогает понять, какие узкие места действительно тормозят выпуск изменений и где погашение долга даст самый быстрый управленческий эффект.
Показатели, которые можно проверить на пилоте и в ежедневной работе команды.
с 3-6 месяцев до 2-4 недель
с 2-4 недель до 2-4 часов
с 2-4 часов до 10-15 минут
с 5-30 минут до 2-3 секунд
Сценарии, в которых команда быстрее снимает риск, находит контекст и возвращает управляемость разработки.
Меньше шума, выше доверие к находкам и понятнее релизный риск. Подходит командам, которым нужно проверять реальные цепочки уязвимостей, а не сортировать поток предупреждений.
Быстрее код-ревью, меньше повторяющихся вопросов и меньше ручного разбора чужих изменений. Полезно там, где команда тонет в скрытых зависимостях и потере контекста.
Меньше зависимости от отдельных людей, быстрее ввод новых инженеров и выше предсказуемость поставки. Это сценарий для тех, кому важно снижать стоимость каждой новой функции.
Понимание связей, точек входа и влияния изменений в сложной системе. Полезно для команд, которые управляют легаси, распределённой архитектурой и переходами между сервисами.
Локальный контур, доказательная база для проверок и более управляемое принятие решений по релизу. Для организаций, где важны локальное развёртывание, аудит и импортозамещение.
Контроль кода, созданного ИИ, понимание зависимостей и меньше скрытого риска в быстро меняющемся стеке. Особенно важно там, где ИИ ускорил выпуск, но не упростил проверку.
CodeGraph встраивается в существующий контур разработки, безопасности и эксплуатации без смены привычных инструментов.
Локальное развертывание, ваши данные остаются у вас.
Код, запросы на слияние, коммиты
Статусы сборки, логи
Задачи, контекст
Документация
Полный набор корпоративных функций безопасности и соответствия.
Ключевые отличия, которые заметны в пилоте и в ежедневной эксплуатации
Команда быстрее видит зависимости и последствия релиза, не дожидаясь ручного обновления карты системы
Подходит для команд, которым нужно ускорять типовые изменения и не наращивать релизный риск
CodeGraph подключается к редакторам, агентам и внутренним платформам, не ломая привычный рабочий контур
Ответы на вопросы корпоративных клиентов
Команда быстрее отвечает на вопросы о влиянии изменений, критических зависимостях и проверках перед релизом.
CodeGraph строит граф свойств кода, связывает архитектуру, поиск и детерминированные проверки и помогает принимать решения по коду на доказательной базе, а не на памяти отдельных экспертов.
Пилот должен быстро показать, где команда теряет время и какие изменения реально влияют на соседние модули, критические потоки и требования аудита.
Ускорение в 6-600 раз в зависимости от сценария:
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:
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:
Splunk, Elastic SIEM, MaxPatrol также поддерживаются через Syslog.
CodeGraph обеспечивает:
Сертификация ФСТЭК в плане развития. Архитектура спроектирована для развертывания в сертифицированной инфраструктуре.
Текущий статус: подготовка документации для сертификации.
Для корпоративных клиентов:
Выделенный 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 ещё один инструмент, а сокращает число разрозненных точек входа. Вместо поиска по файлам, устаревшей документации, отдельных отчётов качества и постоянных вопросов коллегам команда получает один интерфейс для работы с кодовой базой.
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:
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:
Если CodeGraph не покажет результат на вашем коде — вы не теряете ничего, кроме времени на установку (1-2 дня).
На встрече разберём ваш сценарий, покажем ключевые запросы к кодовой базе и вместе оценим, где продукт даст наибольший эффект.
Обновлено: 7 апреля 2026
Восемь материалов для тех, кто отвечает за скорость изменений, предсказуемость релиза и стоимость инженерной работы
Как сократить вход в проект, быстрее вводить людей в работу и меньше зависеть от одного эксперта.
ЧитатьКак заранее понять, что затронет конкретное изменение и где проходит цепочка последствий.
ЧитатьКак перейти от длинного списка предупреждений к находкам, с которыми можно работать по существу.
ЧитатьКак контролировать ИИ-код до выпуска с учётом потока данных, архитектурного контекста и релизного риска.
ЧитатьЧто показывают контрольные вопросы, сценарии и внутренние замеры по качеству ответа и скорости работы.
ЧитатьКакие утверждения можно использовать прямо, где нужен контекст и почему без пилота нельзя обещать одинаковый эффект.
ЧитатьГде команда теряет время при входе в незнакомую кодовую базу и как это влияет на управляемость изменений.
ЧитатьПочему решение по релизу затягивается и какие типы контекста команда собирает вручную слишком долго.
Читать
