← Все материалы Данные

Как читать опубликованные цифры CodeGraph

Публичный факт, ориентир стенда и ожидаемый результат на вашем коде требуют разного уровня доверия. Важно не смешивать их в одном обещании.

Основа: опубликованные страницы сайта, техническое описание и редакционная сверка утверждений перед публикацией

Короткий ответ: опубликованная цифра полезна тогда, когда понятно, что именно измерялось и в каких условиях это работает. Для первичной оценки этого достаточно, а итоговое решение стоит принимать после проверки на вашем коде и ваших вопросах.

Автор: , технический директор CodeGraph

Важно: опубликованные цифры стоит воспринимать как проверяемые ориентиры с понятными границами применения, а не как универсальное обещание одинакового результата для любой системы.

Какие типы утверждений мы разделяем

Публичный факт

То, что уже опубликовано на сайте и не требует скрытых оговорок. Например, число языков, число сценариев и сама формула локального контура.

Ориентир с контекстом

Цифра полезна, но обязана сопровождаться пояснением: на каком стенде, в каком сценарии и при каких ограничениях она получена.

Ожидаемый результат на вашем коде

Это эффект, который имеет смысл проверять на вашей системе. Его нельзя заранее считать нормой, пока не выбраны модуль, сценарий и критерий успешности.

Как читать разные цифры

Тип утверждения Как использовать Чего делать нельзя
11 языков, 21 сценарий Показывает, с какими языками и типами задач CodeGraph уже работает на практике Не означает, что все языки и все сценарии одинаково важны именно для вашей команды и вашей системы
95.6% точности и 153 из 160 Показывать как результат опубликованного контрольного набора вопросов Не обещать ту же цифру на любом репозитории без повторения проверки на вашем наборе вопросов
10–600 раз ускорения отдельных задач Использовать только вместе с пояснением, что это диапазон по разным видам разбора Не выдавать диапазон за одинаковый эффект по всей системе
30–60 раз для GoCPG по сравнению с Joern Показывать как частное публичное сравнение по генерации графа Не переносить эту цифру на всю платформу целиком и на любую архитектуру заказчика

Где нужен контекст

Числа сами по себе не объясняют, какой эффект команда получит в реальной работе. Один и тот же инструмент может по-разному проявлять себя при входе в проект, проверке безопасности, анализе ИИ-кода и оценке релизного риска. Поэтому точность ответа, скорость разбора и уровень шума нужно смотреть вместе с типом задачи, формой вопроса и устройством конкретной кодовой базы.

Почему результат зависит от вашей системы

Разный объём скрытых зависимостей

Чем сложнее кодовая база и чем больше в ней исторического контекста, тем сильнее меняется ценность анализа влияния изменений и поиска пути данных.

Разные критерии решения

Для одной команды важнее быстрее ввести людей в проект, для другой — снизить шум в проверке безопасности, для третьей — увереннее выпускать ИИ-код.

Разный порог доказательности

Руководителю разработки, CISO и архитектору нужны разные виды подтверждения. Поэтому оценивать результат нужно в том формате, который нужен именно вашему процессу.

На что опираться дальше

Техническое описание

Базовый публичный источник по архитектуре, сценариям и опубликованным цифрам CodeGraph.

Открыть техническое описание

Точность ответов и скорость разбора

Сводная страница по опубликованным контрольным вопросам, сценариям и диапазонам ускорения.

Открыть страницу с данными

Материалы для выбора и внедрения

Сравнения и проблемные страницы, где эти цифры превращаются в разговор о конкретном изменении, релизе и риске.

Открыть все материалы

Лучше всего проверять это на вашем наборе вопросов

Если вы уже выбираете решение, полезнее всего взять ваши реальные вопросы к коду и проверить не абстрактную цифру, а пригодность ответа к действию.

Запросить демо