GitNexus 作为一款零服务器代码智能引擎，完全在浏览器端运行，支持从 GitHub 仓库或 ZIP 文件直接构建知识图谱，并内置 Graph RAG agent 用于交互式代码情报分析。这种 client-side 架构的最大优势在于隐私保护和即时可用性：无需上传代码到远程服务器，一切解析、存储和查询均在本地浏览器完成，避免了数据泄露风险，同时启动速度极快，适合快速代码审查和探索场景。
核心技术栈依赖 WebAssembly 实现高性能本地计算。具体而言，代码解析采用 Tree-sitter WASM，支持 TypeScript、JavaScript、Python、Java、C/C++、C#、Go、Rust 等 9 种主流语言，通过 AST（抽象语法树）提取函数、类、方法和接口等符号。符号间关系解析包括调用链（CALLS）、导入（IMPORTS）、继承（EXTENDS/IMPLEMENTS）等，并计算置信度分数（confidence，通常 0.8 以上视为高可靠）。知识图谱存储于 KuzuDB WASM，这是一个嵌入式图数据库，支持向量索引和 Cypher 查询语言，实现高效的混合搜索（BM25 + 语义嵌入 + RRF 融合排序）。“GitNexus is a client-side knowledge graph creator that runs entirely in your browser.” 索引管道分为多阶段：文件树遍历 → AST 解析 → 跨文件符号解析 → 功能聚类（community detection，使用 Graphology）→ 执行流程追踪（从入口点如 main () 追溯调用链）→ 嵌入生成（transformers.js via WebGPU/WASM）。整个过程在浏览器内存中完成，对于中小型仓库（~5k 文件）耗时通常数分钟。
Graph RAG agent 是 GitNexus 的亮点，它不是简单文本 RAG，而是基于预计算图结构的智能工具集，通过 LangChain ReAct 代理暴露给用户，支持自然语言交互。agent 可调用 7 个核心工具，每个工具返回结构化上下文，避免 LLM 盲目图遍历，提高 token 效率和准确性。关键工具包括：
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query({query: "auth middleware", repo?: "my-app"})：过程分组混合搜索。返回按执行流程（process）聚合的结果，如优先级（priority）、符号计数、步骤数。落地参数：query 字符串精确描述需求；repo 在多仓库模式下指定；预期输出包含 process_symbols 和 definitions，便于定位相关模块。
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context({name: "validateUser"})：360 度符号视图。展示传入 / 传出调用、进程参与、文件位置。参数：name 为符号名（如函数 / 类）；可选 filter（如 relationTypes: ["CALLS"]）。用于调试时快速了解符号生态。
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impact({target: "UserService", direction: "upstream|downstream", minConfidence: 0.8, maxDepth: 2, includeTests: false})：爆炸半径分析。核心参数：
- direction: "upstream"（谁依赖我，会因修改我而破）、"downstream"（我依赖谁）。
- minConfidence: 阈值 0.7-0.9，过滤低置信边。
- maxDepth: 层级 1-3，避免图爆炸。
- relationTypes: ["CALLS", "IMPORTS"]。 输出分层分组，高置信调用链，便于变更前风险评估。
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detect_changes({scope: "all|modified", gitDiff?: true})：Git diff 影响检测。扫描变更行，映射到受影响进程。参数：scope 限定范围；risk_level 自动分类（low/medium/high，根据 affected_count）。
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cypher(query: "MATCH ... RETURN ...")：原生 Cypher 查询，如查找高置信认证调用：
MATCH (c:Community {heuristicLabel: 'Authentication'})<-[r:CodeRelation {type: 'CALLS', confidence > 0.8}]-(fn) RETURN fn.name。
其他工具如 rename（多文件重命名，dry_run: true 先预览）和 list_repos。
对于 Web UI（https://gitnexus.vercel.app/），使用流程简单：拖拽 ZIP → 自动索引 → 交互图可视化（Sigma.js + Graphology WebGL 渲染）→ 聊天框输入自然语言，agent 调用工具响应。监控要点：浏览器开发者工具查看 Web Workers 进度；内存使用 <2GB 为宜；索引后检查 staleness（CLI 有 status 命令）。若仓库大，转 local backend：CLI npx gitnexus serve 启动 HTTP 服务，UI 自动桥接，无需重索引。
CLI 版扩展生产力：npx gitnexus analyze（repo 根目录运行，生成 .gitnexus/ 索引，~/.gitnexus/registry.json 注册）。选项：--force 全重析、--skip-embeddings 跳向量（加速 2x，但语义搜索弱）。集成 MCP（Model Context Protocol）到编辑器：
- Claude Code：
claude mcp add gitnexus -- npx -y gitnexus@latest mcp，获 PreToolUse hooks 自动图增强。 - Cursor：编辑～/.cursor/mcp.json 添加 {"gitnexus": {"command": "npx", "args": ["-y", "gitnexus@latest", "mcp"]}}。
参数优化：并发连接池 max 5，空闲 5min 驱逐；wiki 生成
--model gpt-4o-mini --base-url自定 LLM。
回滚策略：gitnexus clean 删当前索引、--all --force 清全局。风险限：浏览器内存溢出（>10k 文件用 CLI）；LLM API 依赖 wiki/agent（本地无 key 则纯图工具）。总体，GitNexus 通过预计算关系智能（precomputed relational intelligence），让中小模型也能处理复杂代码架构，远超传统 RAG。
（正文字数：约 1250 字）
资料来源：
- GitHub Repo: https://github.com/abhigyanpatwari/GitNexus
- Web Demo: https://gitnexus.vercel.app/
- Tree-sitter: https://tree-sitter.github.io/tree-sitter/