CntxtPY

把整个 Python 项目压缩成 LLM 看得懂的上下文图谱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 13 🐛 待处理 1 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 115
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

CntxtPY 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队brandondocusen
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型architecture-insights,code-documentation,code-visualization,codebase-analysis,context-management,context-window,decorators,dependency-analysis,dependency-mapping,developer-tools,knowledge-graph,large-language-models,llm,llm-integration,machine-learning,module-relationships,numpy,open-source,python,token-reduction
GitHub 星标★ 115
上线时间2024-11-27 00:00:00
代码更新2024-12-05
仓库体积113 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

CntxtPY 是一个针对 Python 代码库的发现与压缩工具,旨在为大型语言模型(LLM)生成高效的项目上下文。它通过静态分析构建代码知识图谱,将项目结构、类、函数及依赖关系提炼成紧凑的摘要,从而显著减少 LLM 处理完整代码库所需的 token 数量。核心能力包括代码结构可视化、上下文窗口优化、依赖关系梳理,以及为 AI 编程助手提供精准的项目级背景信息。它解决了开发者在用 LLM 辅助编程时,因上下文过长导致成本高、响应慢或信息丢失的问题,让 AI 能更快理解项目全貌。作为早期项目,它聚焦于 Python 生态,为 AI 驱动的开发工作流提供基础工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 115

核心亮点

  • 专门为 LLM 上下文优化,能大幅减少 token 消耗,降低 API 成本
  • 自动生成知识图谱,直观展示项目结构和模块依赖,便于快速理解
  • 纯静态分析,无需运行代码,安全且适用于任何 Python 项目

不足之处

  • 仅支持 Python,对其他语言不友好
  • 早期项目,功能稳定性与文档完善度待观察

适用场景

  • 为 AI 编程助手(如 Copilot)准备项目级上下文,提升代码生成准确性
  • 新成员快速上手大型 Python 代码库,通过图谱了解整体架构
  • 在代码审查或重构前,用图谱识别模块间耦合关系

替代项目

tree-sitter、pycg、Code2Graph

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