Ускорение онбординга разработчиков: с 6 месяцев до 3 недель
60% рабочего времени разработчика уходит на понимание кода (Atlassian 2025). CodeGraph делает структуру кодовой базы queryable — доступной для мгновенных запросов.
Проблема: знания заперты в головах
Почему новый разработчик выходит на продуктивность через 3-6 месяцев
Documentation decay
README написан 2 года назад. ADR покрывают 20% решений. Swagger отстал на 3 версии API. Документация — это снимок прошлого, а не реальность.
Tribal knowledge
«Спроси Сашу, он знает биллинг» — а Саша уволился. Bus factor = 1 для критичных подсистем. Знания уходят вместе с людьми.
Senior overload
Senior-инженеры тратят 30%+ времени на ответы новичкам вместо архитектурных задач. Каждый новый сотрудник — нагрузка на всю команду.
Решение: спроси код, а не коллегу
CodeGraph превращает кодовую базу в queryable граф — задавайте вопросы на естественном языке
Семантический поиск по коду
Задайте вопрос на русском или английском: «Как работает авторизация?», «Кто вызывает process_payment?» — ответ за 2-3 мс с привязкой к файлам и строкам.
Impact analysis
«Что сломается, если я изменю UserProfile?» — CodeGraph покажет все прямые и транзитивные зависимости: вызывающие функции, API-эндпоинты, сериализацию, миграции.
Карта кодовой базы
Интерактивная карта модулей, зависимостей и hotspot'ов. Новичок видит архитектуру целиком, а не по одному файлу за раз. Метрики complexity и fan-in/fan-out.
20 сценариев анализа
От онбординга до security audit: code review, поиск уязвимостей, рефакторинг, compliance проверка, анализ производительности — всё из одного инструмента.
Метрики ускорения
Возможности платформы
11 языков программирования
C, C++, Go, Python, JavaScript, TypeScript, Java, Kotlin, C#, PHP, 1С. Polyglot-проекты анализируются в едином графе.
CI/CD интеграция
GitHub Actions, GitLab CI — инкрементальный анализ каждого PR. Автоматический отчёт об impact и рисках изменений.
Инкрементальные обновления
Первая индексация — ~30 минут для 1M строк. Последующие обновления при каждом коммите — секунды (git diff-based).
On-premise развёртывание
Docker / Kubernetes. Код не покидает вашу инфраструктуру. Российские LLM (GigaChat, YandexGPT) или локальные модели.
Вопросы и ответы
Примерно 30 минут для 1 миллиона строк кода на стандартном железе. PostgreSQL 17 (~1.5M строк) индексируется за 25-35 минут. Инкрементальная переиндексация при каждом коммите занимает секунды.
Минимум: 16GB RAM, 4 CPU cores, 50GB storage. Рекомендуется: 32GB RAM, 8 cores, SSD. Docker или Kubernetes для развёртывания.
Да. Готовые интеграции с GitHub Actions и GitLab CI. Инкрементальный анализ каждого PR с автоматическим отчётом. REST API для пользовательской интеграции с Jenkins, TeamCity и другими системами.
Да. 11 языков анализируются в едином графе: C, C++, Go, Python, JavaScript, TypeScript, Java, Kotlin, C#, PHP, 1С. Кросс-языковые вызовы (например, CGO Go→C, ctypes Python→C) отслеживаются через FFI edge pass.
Попробуйте на вашем коде
Покажем, как CodeGraph ускоряет онбординг и code review на вашей реальной кодовой базе. 11 языков, результат за минуты.