LogicLens: Semantischer Codegraph zur Analyse großer Mehr-Repository-Systeme
Das Verständnis komplexer Softwaresysteme, die über zahlreiche Repositories und Microservices verteilt sind, stellt Entwickler vor enorme Herausforderungen. Neben der Struktur des Codes müssen sie auch die impliziten Do…
- Das Verständnis komplexer Softwaresysteme, die über zahlreiche Repositories und Microservices verteilt sind, stellt Entwickler vor enorme Herausforderungen.
- Neben der Struktur des Codes müssen sie auch die impliziten Domänenlogiken und Laufzeitverhalten erfassen, die oft verstreut und schwer zugänglich sind.
- LogicLens ist ein reaktiver, konversationeller Agent, der genau diese Hürden überwindet.
Das Verständnis komplexer Softwaresysteme, die über zahlreiche Repositories und Microservices verteilt sind, stellt Entwickler vor enorme Herausforderungen. Neben der Struktur des Codes müssen sie auch die impliziten Domänenlogiken und Laufzeitverhalten erfassen, die oft verstreut und schwer zugänglich sind.
LogicLens ist ein reaktiver, konversationeller Agent, der genau diese Hürden überwindet. Durch die Kombination syntaktischer Codeanalyse – mittels AST‑Parsing und Repository‑Traversal – mit semantischer Anreicherung durch Large Language Models entsteht ein umfassender, mehrschichtiger Graph.
Der Graph verbindet klassische Strukturelemente wie Dateien, Klassen und Funktionen mit funktionalen Abstraktionen wie Domänenobjekten, Operationen und Workflows. So erhält man ein ganzheitliches Bild des Systems, das sowohl die Architektur als auch die zugrunde liegende Logik abbildet.
Entwickler können anschließend in natürlicher Sprache mit dem Graphen interagieren. LogicLens liefert dynamisch relevante Teilgraphen und beantwortet technische sowie funktionale Fragen, wodurch die Navigation durch das System deutlich vereinfacht wird.
Die Architektur des Systems, die sich aus mehreren Modulen zusammensetzt, wurde in realen Mehr-Repository-Szenarien evaluiert. Dabei zeigte sich, dass LogicLens nicht nur die Analyse erleichtert, sondern auch emergente Fähigkeiten wie Impact‑Analyse und symptombasiertes Debugging bietet – Fähigkeiten, die aus der semantischen Struktur des Graphen selbst entstehen.
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