LensPR

Alpha (0.1.x) — funktioniert mit echten Projekten, wird täglich vom Autor genutzt. Erwarte raue Kanten.

KI-Assistenten bearbeiten deinen Code Datei für Datei. Sie sehen keine Abhängigkeiten. Sie grep, lesen, raten — und machen Dinge drei Dateien weiter kaputt.

LensPR erstellt einen Abhängigkeitsgraphen deiner Codebasis und gibt deiner KI ein strukturelles Verständnis, bevor sie irgendetwas ändert.

Schnellstart

Erfordert Python 3.11+, macOS oder Linux. Für TypeScript/JS-Projekte zusätzlich Node.js 18+.

pip install 'lenspr[all]'
lenspr init .
lenspr setup .

Starte deine IDE neu. Fertig. Deine KI hat jetzt lens_*-Tools.

Füge .lens/ zu deiner .gitignore hinzu — der Graph ist lokal und wird aus dem Quellcode neu erstellt.

Related MCP server: codemap

Was es tut

„Was hängt von dieser Funktion ab?“

Ein einziger Aufruf liefert Quellcode, wer sie aufruft, was sie aufruft und zugehörige Tests:

> lens_context("auth.login_handler")

source: 42 lines
callers: auth_routes.create_routes, test_auth.test_login_success
callees: db.get_user, crypto.verify_password, jwt.create_token
tests: test_login_success, test_login_wrong_password

Ohne LensPR braucht deine KI 5-7 grep/read-Aufrufe und verpasst trotzdem Dinge. Mit LensPR — ein Aufruf, vollständiges Bild.

„Was bricht, wenn ich das ändere?“

Vor jeder Änderung sieht die KI den Auswirkungsbereich:

> lens_check_impact("models.User")

severity: CRITICAL
direct_dependents: 15
indirect_dependents: 23
affected_modules: auth, payments, notifications
tests_covering: 3

Die KI warnt dich, ändert ihren Ansatz oder fragt nach Bestätigung. Keine blinden Änderungen mehr.

„Wie gesund ist diese Codebasis?“

> lens_vibecheck()

score: 86/100 (B)
  test_coverage:    17/25 — 67% functions tested
  dead_code:        20/20 — 0% dead code
  circular_imports: 15/15 — 0 cycles
  architecture:     12/15 — 1 violation
  documentation:     8/10 — 81% documented
  graph_confidence: 14/15 — 94% edges resolved

Verfolge, ob sich die Codebasis im Laufe der Zeit verbessert oder verschlechtert.

Sprachübergreifende Sichtbarkeit

LensPR verbindet Frontend und Backend zu einem einzigen Graph:

LoginModal.tsx → fetch("/api/auth/login")
                        ↓ CALLS_API
Backend:  @router.post("/login") → login_handler()
            → db.query(User)        [reads: users]
            → verify_password()
            → create_jwt_token()

Verfolgt auch: Datenbanktabellen, Docker-Dienste, Umgebungsvariablen, CI/CD-Workflows, SQL-Migrationen.

Funktioniert mit

Sprachen: Python (95%+ Auflösung über Jedi/Pyright) und TypeScript/JavaScript (85-95% über tree-sitter + TS Compiler API).

Infrastruktur: .sql-Dateien, Dockerfiles, docker-compose.yml, GitHub-Actions-Workflows, .env-Dateien — alle in denselben Graph geparst.

Alles läuft lokal. Dein Code verlässt niemals deinen Computer.

Hauptfunktionen

60+ Tools, organisiert in 12 Gruppen — aktiviere nur das, was du brauchst, mit lenspr tools.

Navigation & Suche (8): lens_context, lens_get_node, lens_search, lens_grep, lens_find_usages, lens_get_structure, lens_list_nodes, lens_get_connections

Änderungen (6): lens_update_node, lens_patch_node, lens_add_node, lens_delete_node, lens_rename, lens_batch

Analyse (6): lens_check_impact, lens_validate_change, lens_health, lens_dead_code, lens_dependencies, lens_diff

Qualität (7): lens_vibecheck, lens_nfr_check, lens_test_coverage, lens_security_scan, lens_dep_audit, lens_fix_plan, lens_generate_test_skeleton

Architektur (9): lens_arch_rule_add, lens_arch_rule_list, lens_arch_rule_delete, lens_arch_check, lens_class_metrics, lens_project_metrics, lens_largest_classes, lens_compare_classes, lens_components

Git (4): lens_blame, lens_node_history, lens_commit_scope, lens_recent_changes

Infrastruktur (5): lens_api_map, lens_db_map, lens_env_map, lens_ffi_map, lens_infra_map

Testen & Tracing (3): lens_run_tests, lens_trace, lens_trace_stats

Annotationen (5): lens_annotate, lens_save_annotation, lens_batch_save_annotations, lens_annotate_batch, lens_annotation_stats

Sitzung (4): lens_session_write, lens_session_read, lens_session_handoff, lens_resume

Zeitlich (2): lens_hotspots, lens_node_timeline

Erklärung (1): lens_explain

Bekannte Einschränkungen

• Windows — nicht unterstützt. Nur macOS und Linux.

• self.method()-Aufrufe — der statische Parser kann die Dispatch-Auflösung von Instanzmethoden nicht vollständig auflösen. Workaround: lens_trace (Python 3.12+) löst diese zur Laufzeit auf.

• Go, Rust, Java — noch nicht unterstützt. Das Parser-Interface ist bereit für Mitwirkende.

• Dynamischer Code — getattr, eval, dynamische Importe können statisch nicht verfolgt werden.

Mitwirken

Probier es aus. Wenn es bricht, sag mir Bescheid.

• Fehlerberichte — selbst „das funktioniert nicht“ ist hilfreich

• Sprach-Parser — Go, Rust, Java (das BaseParser-Interface ist bereit)

• Ideen — ein Issue eröffnen

Lizenz

MIT

Gebaut, weil KI ständig meinen Code kaputt gemacht hat.