LensPR

Alpha (0.1.x) — 可在真实项目上运行，作者每天使用。可能存在粗糙之处。

AI 助手每次只编辑一个文件。它们看不到依赖关系。它们 grep、阅读、猜测——然后弄坏三个文件之外的东西。

LensPR 为你的代码库构建依赖图，并在你的 AI 做出任何更改之前赋予它结构性的理解。

快速开始

需要 Python 3.11+、macOS 或 Linux。对于 TypeScript/JS 项目，还需要 Node.js 18+。

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

重启你的 IDE。完成。你的 AI 现在拥有 lens_* 工具。

将 .lens/ 添加到你的 .gitignore — 依赖图是本地生成的，并从源码重建。

它能做什么

“什么依赖这个函数？”

一次调用即可返回源代码、谁调用了它、它调用了什么，以及相关测试：

> 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

没有 LensPR，你的 AI 需要发出 5-7 次 grep/read 调用，仍然会漏掉东西。有了 LensPR — 一次调用，完整图景。

“如果我更改这个，会破坏什么？”

在任何修改之前，AI 就能看到影响范围：

> lens_check_impact("models.User")

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

AI 会提醒你、改变方案，或请求确认。不再有盲目的编辑。

“这个代码库的健康状况如何？”

> 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

跟踪代码库随时间是在改进还是退化。

跨语言可见性

LensPR 将前端和后端连接成一个统一的图：

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

同时还跟踪：数据库表、Docker 服务、环境变量、CI/CD 工作流、SQL 迁移。

兼容

语言： Python（通过 Jedi/Pyright 解析率 95%+）和 TypeScript/JavaScript（通过 tree-sitter + TS Compiler API 解析率 85-95%）。

基础设施： .sql 文件、Dockerfile、docker-compose.yml、GitHub Actions 工作流、.env 文件 — 全部解析到同一个图中。

一切都在本地运行。你的代码永远不会离开你的机器。

主要特性

60+ 工具分为 12 组 — 通过 lenspr tools 只启用你需要的。

导航与搜索 (8): lens_context, lens_get_node, lens_search, lens_grep, lens_find_usages, lens_get_structure, lens_list_nodes, lens_get_connections

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

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

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

架构 (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

基础设施 (5): lens_api_map, lens_db_map, lens_env_map, lens_ffi_map, lens_infra_map

测试与追踪 (3): lens_run_tests, lens_trace, lens_trace_stats

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

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

时序 (2): lens_hotspots, lens_node_timeline

解释 (1): lens_explain

已知限制

• Windows — 不支持。仅支持 macOS 和 Linux。

• self.method() 调用 — 静态解析器无法完全解析实例方法分派。解决办法：lens_trace（Python 3.12+）在运行时解析这些调用。

• Go、Rust、Java — 尚不支持。解析器接口已为贡献者准备好。

• 动态代码 — getattr、eval、动态导入无法被静态跟踪。

贡献

试试看。如果出问题，请告诉我。

• Bug 报告 — 即使只是“这个不管用”也有帮助

• 语言解析器 — Go、Rust、Java（BaseParser 接口已就绪）

• 想法 — 打开一个 issue

许可证

MIT

构建这个项目，是因为 AI 总在破坏我的代码。