📱Deply.

Deply — это автономный инструмент на Python для контроля архитектурных паттернов и зависимостей в крупных Python проектах. Он анализирует структуру кода и зависимости, чтобы гарантировать соблюдение архитектурных правил. Это способствует созданию более чистого, модульного и поддерживаемого кода.

🔹Основные функции:

🔘Анализ на основе слоёв: Определяйте слои проекта и ограничивайте их зависимости для усиления модульности.

🔘Динамическая конфигурация слоёв: Настраивайте коллекторы для каждого слоя с помощью шаблонов файлов, наследования классов и логических условий.

🔘Правила кросс-слойных зависимостей: Задавайте правила, запрещающие доступ определённых слоёв к другим.

🔘Расширяемость и гибкость: Настраивайте слои и правила для любого Python проекта.

✅Deply — для тех, кто ценит порядок в архитектуре и чистый код!

#Python #Programming #SoftwareArchitecture #CleanCode #Deply #DependencyManagement #CodeQuality

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/Vashkatsi/deply

📱Pyscn.

pyscn — это инструмент для глубокого структурного анализа Python-кода, созданный на Go с использованием tree-sitter.

✅Он помогает удерживать архитектуру проекта в порядке, находить дубли, мёртвый код и измерять сложность функций.

✅Подходит тем, кто пишет с Cursor, Claude, или ChatGPT.

🔹Основные фичи pyscn:

🔘Dead code detection (CFG) — находит недостижимый код после цепочек if / elif / else.

🔘Clone detection (APTED + LSH) — определяет участки, которые стоит вынести или отрефакторить.

🔘Coupling metrics (CBO) — показывает, насколько тесно связаны модули.

🔘Cyclomatic complexity — измеряет сложность функций.

🔘Более 100 000 строк/сек — анализ на скорости Go.

⚡️Быстрый старт:

uvx pyscn analyze .
# или
pipx run pyscn analyze .

📦Установка:

pipx install pyscn
# или
uv tool install pyscn

🐱Полезные команды:

pyscn analyze .                            # Полный анализ с HTML-отчётом
pyscn analyze --json .                     # JSON-отчёт
pyscn analyze --select deps,complexity .   # Выборочные метрики
pyscn check .                              # Быстрая CI-проверка
pyscn init                                 # Создание .pyscn.toml

💬Почему pyscn?

🔘Потому что он не просто проверяет стиль — он понимает структуру кода.

🔘Подходит для ревью, CI и анализа крупных Python-проектов.

📚 Документация: github.com/ludo-tech/pyscn

#Python #StaticAnalysis #CodeQuality #CleanCode #CyclomaticComplexity #DeadCode #TreeSitter #GoLang #Cursor #Claude #ChatGPT #pyscn #CodeRefactoring #SoftwareArchitecture

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/ludo-technologies/pyscn

📱Graphify.

Graphify - это плагин для ИИ-ассистентов (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Aider и др.), который мгновенно превращает весь ваш проект — код, документацию, PDF, изображения и видео — в интерактивный граф знаний (knowledge graph).

Вместо того чтобы прочесывать файлы через grep или скармливать нейросети тонны исходников, вы можете опрашивать структурированную базу данных вашего репозитория. Достаточно просто ввести в чате вашего ИИ-кодера: /graphify .

❓Что вы получаете на выходе:

После сканирования в проекте создается папка graphify-out/ с тремя файлами:

🔘graph.html — интерактивная визуализация для любого браузера. Можно кликать по узлам, искать скрытые связи и фильтровать компоненты.

🔘GRAPH_REPORT.md — выжимка главного: ключевые архитектурные концепты, неожиданные взаимосвязи между модулями и готовые подсказки для вопросов.

🔘graph.json — полная структура графа, к которой ИИ-ассистент обращается мгновенно без повторного перечитывания файлов.

🔹Главные фичи:

🔘Глубокая аналитика: Находит «God nodes» (центральные хабы проекта, через которые течет большая часть логики), скрытые зависимости и вытягивает из комментариев вроде # NOTE:, # WHY: или # HACK: контекст проектирования, связывая их с кодом.

🔘Поддержка 36+ языков: Локально извлекает синтаксическое дерево (AST) через tree-sitter. Этот этап работает полностью оффлайн и бесплатно. Нетекстовые файлы (медиа, PDF) анализируются через API модели вашего IDE-ассистента.

🔘Приватность на первом месте: Кодовая база обрабатывается на вашей машине. Архиватор также ведет детальный лог поисковых запросов локально в JSON Lines.

🔘Готовность к Git: Папку с графом можно коммитить в репозиторий, чтобы вся команда сразу получала карту проекта. Инструмент автоматически настраивает собственный git-драйвер слияния, чтобы у разработчиков при параллельной работе файлы graph.json объединялись без конфликтов.

🚀Быстрый старт:

Рекомендуется устанавливать через менеджер пакетов uv (обратите внимание, имя пакета на PyPI пишется с двойной «y» — graphifyy):

# Установка утилиты
uv tool install graphifyy

# Регистрация плагина в вашем ИИ-ассистенте
graphify install

🔻Полезные команды для терминала:

🔘graphify query "что связывает модуль авторизации с базой данных?" — точечный поиск по графу.

🔘graphify export callflow-html — генерация интерактивной архитектурной схемы на базе диаграмм Mermaid.

#Python #AI #KnowledgeGraph #DevTools #LLM #ClaudeCode #Cursor #Aider #OpenSource #SoftwareArchitecture

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/safishamsi/graphify