Граф знаний для вашей кодовой базы — исследуйте его визуально или позвольте своему AI-агенту сделать запрос.

Индексирует любую кодовую базу в структурный граф знаний — каждую зависимость, цепочку вызовов, кластер и процесс выполнения. Исследуйте её через интерактивный веб-дашборд с визуализацией графов, направленной на форс, или покажите через MCP-инструменты, чтобы агенты ИИ получили полное структурное понимание при каждом вызове инструмента.

Затем визуально изучите свой код:

Три вида, одна команда:

• Explorer — Интерактивный граф, направленный на силу (Sigma.js + WebGL). Нажмите на любой узел, чтобы увидеть его код, вызывающих, вызывающих, радиус удара и сообщество. Наложения сообщества корпуса показывают архитектурные кластеры с первого взгляда.
• Анализ — Оценка здоровья, тепловая карта связи, отчёт о мертвом коде, дерево наследования, разница ветвей — состояние вашей кодовой базы в одной панели управления.
• Cypher Console — Запись и запуск Cypher-запросов к графу с выделением синтаксиса, пресетами и историей.

Плюс: палитра команд (Cmd+K), клавишные ярлыки, анимации трассировки потоков, миникарта графика и живая перезагрузка на базе SSE при активном режиме просмотра.

---

Проблема

Ваш ИИ-агент редактирует UserService.validate().

Axon

The knowledge graph for your codebase — explore it visually, or let your AI agent query it.

Indexes any codebase into a structural knowledge graph — every dependency, call chain, cluster, and execution flow. Explore it through an interactive web dashboard with force-directed graph visualization, or expose it through MCP tools so AI agents get full structural understanding in every tool call.

$ axon analyze .

Walking files...               142 files found
Parsing code...                142/142
Tracing calls...               847 calls resolved
Analyzing types...             234 type relationships
Detecting communities...       8 clusters found
Detecting execution flows...   34 processes found
Finding dead code...           12 unreachable symbols
Analyzing git history...       18 coupled file pairs
Generating embeddings...       623 vectors stored

Done in 4.2s — 623 symbols, 1,847 edges, 8 clusters, 34 flows

Then explore your codebase visually:

axon ui                      # Opens interactive dashboard at localhost:8420

Three views, one command:

• Explorer — Interactive force-directed graph (Sigma.js + WebGL). Click any node to see its code, callers, callees, impact radius, and community. Community hull overlays show architectural clusters at a glance.
• Analysis — Health score, coupling heatmap, dead code report, inheritance tree, branch diff — your codebase health in one dashboard.
• Cypher Console — Write and run Cypher queries against the graph with syntax highlighting, presets, and history.

Plus: command palette (Cmd+K), keyboard shortcuts, flow trace animations, graph minimap, and SSE-powered live reload when watch mode is active.

---

The Problem

Your AI agent edits UserService.validate(). It doesn’t know that 47 functions depend on that return type, 3 execution flows pass through it, and payment_handler.py changes alongside it 80% of the time.

Breaking changes ship.

This happens because AI agents work with flat text. They grep for callers, miss indirect ones, and have no understanding of how code is connected. Context windows are finite. LSPs don’t expose call graphs. Grepping gives you strings, not structure.

The agent needs a knowledge graph — not more text.

---

How Axon Solves It