CodeGraph снимает с команды рутину: разобрать задачу, проверить правку, собрать ответ для руководителя и подготовить выпуск. Инженеры меньше отвлекаются и успевают больше.
Три вопроса, которые чаще всего задают до демо и во время сравнения с альтернативами
CodeGraph — это цифровая команда для ИТ-бизнеса. Она подключается к текущему процессу разработки и снимает ручную рутину: разбор задач, проверку изменений, подготовку выпуска и понятные ответы для руководителя. Платформа работает локально и не требует выносить исходный код за пределы вашей инфраструктуры.
CodeGraph нужен там, где разработка дорожает, а команду нельзя бесконечно расширять. Он помогает делать больше тем же составом, снижать зависимость от ручного разбора и видеть, куда уходят часы команды.
Copilot помогает писать код. Сканеры ищут отдельные нарушения. CodeGraph закрывает ручную рутину между задачей и выпуском. Он помогает разбирать запросы, проверять изменения, готовить понятный ответ и работать в локальной инфраструктуре с DLP, SIEM и RBAC.
Писать код стало быстрее. Понимать последствия изменений, проверять риски и передавать контекст по команде стало сложнее.
Большая часть времени уходит не на разработку новой логики, а на поиск нужного места в системе и восстановление контекста.
GitHub Survey 2023Ручной обзор изменений и базовые сканеры не дают устойчивого качества: опасные ошибки остаются незамеченными, а команда тонет в шуме.
NIST ReportНовому инженеру нужны месяцы, чтобы понять архитектуру, ключевые зависимости и негласные правила работы с системой.
Industry AverageДокументация быстро расходится с кодом, а ответы на важные вопросы остаются в голове у нескольких людей.
Developer SurveyМы не продаём очередной инструмент для поиска по коду. CodeGraph закрывает ручной разбор задач, проверок и выпусков, из-за которого разработка дорожает и теряет темп.
Когда несколько ведущих инженеров становятся единственным источником ответов, стоимость каждой новой задачи растёт, а сроки начинают плыть.
Повторяющиеся вопросы, поиск владельцев и ручная сверка деталей тормозят команду и забирают время, которое должно уходить на развитие продукта.
Команде нужны не сотни предупреждений без объяснения, а понятный список того, что действительно требует внимания.
Когда задачи, проверки и документы живут отдельно, трудно показать статус работ, контроль данных и соответствие требованиям.
CodeGraph помогает разбирать задачи, проверять изменения, контролировать код, созданный ИИ, и показывать руководителю понятный статус без долгой ручной сборки информации.
Ниже примеры интерфейса, который помогает руководителю видеть состояние портфеля, выпусков и проверок.
CodeGraph закрывает разные задачи одной и той же команды: понимание кода, проверку изменений, снижение релизного риска и управленческий контроль.
Подключение проекта одной командой — автоматический парсинг и индексация. Мгновенные ответы об архитектуре и логике кода. Погружение за недели вместо месяцев.
Найдите любую функцию за секунды. Граф зависимостей, поток управления, поток данных.
Визуализация модулей, подсистем и их взаимосвязей. Ответы на "почему так сделано".
Помощь в добавлении новых функций: где лучше разместить код, какие паттерны использовать.
Автоматическое обнаружение кросс-языковых вызовов: CGO (Go→C), ctypes/cffi (Python→C). Единый граф зависимостей.
Локализация ошибок, анализ стека вызовов, точки останова. Быстрый поиск причины сбоя.
Безопасное переименование символов и API по всей кодовой базе. Предпросмотр изменений и откат.
История изменений, привязка к задачам из GitHub/GitLab Issues, ошибки из Sentry — рядом с кодом.
CPG-анализ прямо в OpenCode: npm-плагин, 93 встроенных MCP-инструмента, кастомный агент и набор готовых команд. Контекст подхватывается автоматически.
CPG-диагностика в любом LSP-совместимом редакторе: находки безопасности, метрики сложности, CodeLens, 22 правила автофикса. На базе pygls.
Определите SQL-запросы в .codegraph/tools.yaml — они автоматически станут MCP-инструментами для AI-ассистентов.
Approval Engine для деструктивных операций: автофикс, паттерн-фиксы, редактирование файлов.
CPG-контекст на позиции курсора: вызывающие, вызываемые, типы. Навигация по определениям, ссылкам и иерархии наследования. Обогащённое автодополнение с учётом импортов.
Генерация описания запросов на слияние с зонами риска и оценкой влияния. Осмысленные сообщения коммитов по изменениям. Подсказки для генерации тестов на основе CPG.
11 доменных плагинов — только YAML-конфиги. Добавление нового домена без кода: подсистемы, паттерны, безопасность, производительность.
Автоматический анализ запросов на слияние. Оценка безопасности, рекомендации и комментарии прямо в обсуждении изменений.
Поиск уязвимостей по 58 типам CWE и 27 паттернам атак CAPEC. SQL-инъекции, переполнение буфера, XSS и другие.
Отслеживание потока данных от пользовательского ввода до системных вызовов. Визуализация путей эксплуатации.
SMT-решатель проверяет достижимость путей эксплуатации. Отсекает нереализуемые пути, снижая ложные срабатывания на 5-7%.
Автоматическая проверка на соответствие ГОСТ Р 56939-2024 и OWASP Top 10. Отчёты для аудиторов.
Быстрый анализ при инцидентах: автоматическое определение точек входа, поиск затронутого кода, оценка радиуса поражения.
190 YAML-правил. Сопоставление по CST с метапеременными и CPG-ограничениями (потоки данных, типы, метрики). Автофикс.
Режим наблюдения с уведомлениями через вебхуки, панель мониторинга с предупреждениями по метрикам сложности и потокам данных.
Интеграция CPG-анализа с Claude Code, OpenCode, Cursor и другими ИИ-ассистентами через протокол MCP по каналам stdio, SSE и HTTP.
Поиск скопированного уязвимого кода. Если уязвимость найдена в одном месте — все копии тоже помечаются.
Headless-режим для пайплайнов: SARIF-отчёты, комментарии к PR, JSON-выгрузка. Режим --sandbox read-only для безопасного анализа.
Классификация результатов: true positive, false positive, needs_review. Эвристика + проверка потоков данных. Подавление повторных срабатываний.
Импорт покрытия из pytest-cov, lcov, Cobertura. Автоматическое определение тестов для 11 языков. Обнаружение роутеров без auth-тестов.
58 CWE, 27 CAPEC. Taint-шаблоны (12 категорий), 5-факторная оценка находок, обнаружение цепочек уязвимостей (14 паттернов). 6 языковых провайдеров. Обратная связь TP/FP, тренды, инкрементальный анализ.
Анализ безопасности по набору изменений без зависимости от `git`. Выгрузка в SARIF и удобная интеграция в CI/CD для запросов на слияние.
Показывает зоны риска, изменённые методы и вероятное влияние изменений, чтобы руководитель видел не только diff, но и последствия до релиза.
Даёт целостную картину состояния кодовой базы: качество, архитектурные риски, покрытие тестами, безопасность и технический долг в одном отчёте.
Показывает мёртвый код, горячие точки, тренд сложности, покрытие тестами и результаты безопасности, чтобы приоритизация была не интуитивной, а измеримой.
Находит циклические зависимости, перегруженные модули и нарушения слоёв, чтобы архитектурный долг не накапливался незаметно.
Показывает, какие зоны кодовой базы стоит закрыть тестами в первую очередь, чтобы команда не распылялась на низкоэффективную работу.
Помогает понять, какие узкие места действительно тормозят выпуск изменений и где погашение долга быстрее всего вернёт команде время.
Сначала измеряем часы команды в выбранном сценарии. Потом сравниваем, сколько ручных шагов снял CodeGraph.
сколько часов и ролей занимает сценарий сейчас
какие шаги CodeGraph берёт на себя в разборе, проверке и подготовке статуса
как сохранить поставку без пропорционального роста команды
как меняются стоимость сценария и выручка на сотрудника
Один продукт для стоимости разработки, темпа выпуска, безопасности и управляемых цифровых ролей.
Сдерживать рост ФОТ, получать больше результата тем же составом и сравнивать часы команды до и после пробного запуска.
Меньше шума и ручной проверки. Подходит командам, которым нужно отделять реальные проблемы безопасности от потока предупреждений.
Меньше повторяющихся вопросов, меньше ручного разбора и понятнее статус задач. Полезно там, где команда часто ждёт ответа от нескольких ключевых инженеров.
Больше выпусков тем же составом, ниже зависимость от отдельных инженеров и выше предсказуемость поставки. Это сценарий для тех, кому важно снижать стоимость разработки.
Быстрее находить связи, точки входа и зоны ответственности в сложной системе. Полезно для команд, которые управляют легаси, распределённой архитектурой и переходами между сервисами.
Локальное развёртывание, журнал аудита и управляемые цифровые роли. Для организаций, где важны контроль данных, соответствие требованиям и импортозамещение.
Контроль кода, созданного ИИ, понимание зависимостей и меньше скрытого риска в быстро меняющемся стеке. Особенно важно там, где ИИ ускорил выпуск, но не упростил проверку.
CodeGraph встраивается в существующий контур разработки, безопасности и эксплуатации без смены привычных инструментов.
Локальное развертывание, ваши данные остаются у вас.
Код, запросы на слияние, коммиты
Статусы сборки, логи
Задачи, контекст
Документация
Полный набор корпоративных функций безопасности и соответствия.
CodeGraph снимает ручную рутину с команды и помогает выпускать продукт тем же составом.
CodeGraph берёт на себя разбор задач и изменений, чтобы инженеры тратили больше времени на продуктовые решения.
Платформа помогает не нанимать людей под каждый новый поток задач, проверок и отчётов.
CodeGraph подключается к текущему процессу разработки, агентам и внутренним платформам, не требуя перестраивать команду вокруг нового инструмента.
Ответы на вопросы корпоративных клиентов
Это цифровые роли, которые берут на себя ручную рутину вокруг разработки.
CodeGraph помогает разбирать задачи, проверять изменения, готовить выпуск и собирать понятный ответ для руководителя. Люди остаются владельцами решений, а команда может делать больше тем же составом.
Нет. CodeGraph не продаётся как замена инженерной команды.
Он снимает с людей ручной разбор задач, проверки и сбор статуса. Так сильные инженеры меньше отвлекаются и больше времени тратят на продукт.
Через исходный замер выбранного сценария и пробный запуск.
До проверки на вашей кодовой базе не обещаются точные проценты экономии или сокращение штата.
Да. Пробный запуск лучше начинать с одного понятного сценария: разбор задач, проверка изменений, проверка безопасности или подготовка выпуска.
Так проще договориться об исходном замере, сравнить часы команды до и после и не смешивать результат с другими изменениями в процессе.
Никуда. CodeGraph разворачивается локально внутри вашей инфраструктуры. Код анализируется на месте.
GigaChat/Yandex AI API получает только текстовые запросы (вопросы пользователей и сгенерированные промпты), но не исходный код.
25+ шаблонов обнаружения конфиденциальных данных:
Режимы работы: Блокировать (запрос), Маскировать (данные), Предупреждать, Журналировать.
Фильтрация применяется как до отправки в LLM, так и после получения ответа.
CodeGraph интегрируется с любой SIEM системой через 3 формата:
Splunk, Elastic SIEM, MaxPatrol также поддерживаются через Syslog.
CodeGraph обеспечивает:
Сертификация ФСТЭК в плане развития. Архитектура спроектирована для развертывания в сертифицированной инфраструктуре.
Текущий статус: подготовка документации для сертификации.
Для корпоративных клиентов:
Выделенный Telegram-канал для оперативной связи.
Доступность системы определяется вашей инфраструктурой — CodeGraph разворачивается локально.
Docker-образы с семантическим версионированием.
Обновления без простоя через плавное развёртывание Kubernetes. Автоматические исправления безопасности.
Журнал изменений и руководства по миграции для каждого релиза.
CodeGraph не добавляет ещё один инструмент, а сокращает число разрозненных точек входа. Вместо поиска по файлам, устаревшей документации, отдельных отчётов качества и постоянных вопросов коллегам команда получает один интерфейс для работы с кодовой базой.
Развёртывание — 1-2 дня. Индексация 1M строк — 30 минут. Интерфейс — вопрос на естественном языке, ничего не нужно учить.
Ядро CodeGraph — детерминированный граф свойств кода (CPG): AST, CFG, деревья доминаторов, достигающие определения. Это математика, а не вероятности. Когда система говорит «функция A вызывает функцию B» — это факт из реального графа, а не предположение LLM.
LLM используется только для двух вещей: понять вопрос на естественном языке и сформулировать ответ. Сам анализ — детерминированный. Гибридный RAG даёт +33,6% F1 по сравнению с чисто векторным подходом.
Из 5 вопросов в день ~80% — это «где?» и «что вызывает?», а не «почему именно так?». CodeGraph закрывает те 80%, которые не требуют глубокого контекста. Оставшиеся 20% — вы спрашиваете коллегу, но вместо 5 прерываний в день — одно, осмысленное.
CodeGraph показывает не только файл и строку — он показывает цепочку вызовов, поток данных и связанные коммиты.
Стратегия устойчивости:
SLA: 99,9% доступность, время реакции 4/24/72 часа.
Пробный запуск с исходным замером и заранее согласованными критериями — цель: проверить до 3 выбранных сценариев за 4-8 недель. Три формата:
До старта фиксируем исходный замер, критерии результата и границы сценария, чтобы решение о масштабировании опиралось на проверенные данные.
На встрече разберём ваш сценарий, покажем ключевые запросы к кодовой базе и вместе оценим, где команда теряет больше всего времени.
Обновлено: 16 июня 2026
Восемь материалов для тех, кто отвечает за скорость изменений, предсказуемость релиза и стоимость инженерной работы
Как сократить вход в проект, быстрее вводить людей в работу и меньше зависеть от одного эксперта.
ЧитатьКак заранее понять, что затронет конкретное изменение и где проходит цепочка последствий.
ЧитатьКак перейти от длинного списка предупреждений к находкам, с которыми можно работать по существу.
ЧитатьКак контролировать ИИ-код до выпуска с учётом потока данных, архитектурного контекста и релизного риска.
ЧитатьЧто показывают контрольные вопросы, сценарии и внутренние замеры по качеству ответа и скорости работы.
ЧитатьКакие утверждения можно использовать прямо, где нужен контекст и почему без проверки на вашей кодовой базе нельзя обещать одинаковые цифры.
ЧитатьГде команда теряет время при входе в незнакомую кодовую базу и как это влияет на управляемость изменений.
ЧитатьПочему решение по релизу затягивается и какие типы контекста команда собирает вручную слишком долго.
Читать
