KI-gestützte Repository-Navigation

Finden Sie automatisch, was in Ihrer Codebasis wichtig ist

PlanToCode kartiert betroffene Dateien, bevor Sie etwas ausführen. Sie erhalten einen fokussierten Kontext, dem Sie vertrauen können.

Mehrstufige Intelligenz

5-stufiger KI-Workflow mit Regex-Filterung, Relevanzbewertung und Pfad-Discovery zur Identifizierung der relevantesten Dateien.

Kosteneffektiver Betrieb

Token-optimierter Workflow mit intelligenter Stapelverarbeitung. Kostenverfolgung in jeder Phase integriert.

Echtzeit-Fortschritt

Live-Fortschrittsverfolgung mit stufenweisen Updates. Sehen Sie genau, was die KI entdeckt.

Der 5-stufige Discovery-Prozess

1

Stammordner-Auswahl

KI analysiert Ihre Verzeichnisstruktur (bis zu 2 Ebenen tief), um relevante Projektbereiche zu identifizieren. Nutzt hierarchische Intelligenz zur Auswahl von Überordnern vs. Unterverzeichnissen.

  • Hierarchische Verzeichnisanalyse
  • Intelligente Auswahl von Über-/Unterordnern
  • Vermeidet redundante verschachtelte Auswahlen
2

Regex-Mustergenerierung & Filterung

Generiert intelligente Regex-Muster und führt initiale Dateifilterung durch. Integration mit Git zur Beachtung von .gitignore-Regeln und Filterung von Binärdateien.

  • Dynamische Regex-Mustererstellung
  • Git ls-files Integration
  • Binärdatei-Erkennung und -Ausschluss
3

KI-Datei-Relevanzbewertung

Tiefgehende Inhaltsanalyse mit LLM zur Bewertung der Dateirelevanz für Ihre Aufgabe. Nutzt intelligente Stapelverarbeitung mit inhaltsbasierter Token-Schätzung für optimale Verarbeitung.

  • Inhaltsbasierte Relevanzbewertung
  • Intelligente token-bewusste Stapelverarbeitung
  • 2000-Token-Overhead-Verwaltung
4

Erweiterte Pfad-Discovery

Entdeckt zusätzliche kontextuell relevante Dateien durch Beziehungsanalyse. Analysiert Imports, Konfigurationen und Projektstruktur, um verwandte Dateien zu finden.

  • Import-Statement-Analyse
  • Abhängigkeitsgraph-Durchquerung
  • Konfigurationsdatei-Discovery

Erweiterte Discovery-Funktionen

Intelligentes Token-Management

Inhaltsbasierte Token-Schätzung optimiert die Stapelverarbeitung. Unterschiedliche Verhältnisse für JSON/XML (5 Zeichen/Token), Code (3 Zeichen/Token) und Text (4 Zeichen/Token) gewährleisten effiziente Verarbeitung.

  • Dynamische Chunk-Größe pro Dateityp
  • 2000-Token-Prompt-Overhead-Reservierung
  • Stapelverarbeitung (100 Dateien Standard)
  • 30-Sekunden-Datei-Caching TTL

Verteilte Workflow-Orchestrierung

WorkflowOrchestrator verwaltet den Lebenszyklus mit Lazy-Initialisierung, Abhängigkeitsplanung und Wiederherstellung verwaister Jobs. Jede Stufe läuft als unabhängiger Hintergrund-Job.

  • Stufenabhängigkeits-Verwaltung
  • Ereignisgesteuerte Fortschritts-Updates via Tauri
  • WorkflowIntermediateData-Persistenz
  • Exponentieller Backoff-Wiederholungs-Logik

Git-Repository-Integration

Führt `git ls-files --cached --others --exclude-standard` aus, um .gitignore-Regeln zu respektieren. Fallback auf git2-Bibliothek bei Befehlsfehlschlag.

  • Git ls-files mit .gitignore-Beachtung
  • Binärdatei-Erkennung und -Filterung
  • Erweiterungsbasierter Ausschluss (97 Typen)
  • Inhaltsanalyse zur Binärerkennung

Implementierungsplan-Integration

Entdeckte Dateien fließen direkt in das Implementierungsplanungssystem. Kontext wird erhalten und für Plangenerierung optimiert, um umfassende und genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

  • Nahtlose Plangenerierungs-Integration
  • Kontexterhaltung über Sitzungen hinweg
  • Multi-Modell-Plangenerierungs-Unterstützung
  • Vorbereitung architektonischer Synthese

Kosteneffektiv und schnell

Typische Kosten

$0.10-0.15

Pro Workflow-Durchlauf. Intelligente Token-Optimierung hält Kosten minimal bei maximaler Discovery-Qualität.

Verarbeitungszeit

Variabel

Abhängig von Repository-Größe und Komplexität. Echtzeit-Fortschrittsverfolgung mit stufenweisen Updates.

Genauigkeitsrate

Hoch

Mehrstufige Verfeinerung mit KI-gestützter Relevanzbewertung und Beziehungsanalyse.

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KI-Dateisuche – betroffene Dateien finden | PlanToCode