Claude Code는 세션의 대부분을 저장소(repo)를 탐색하는 데 소비합니다. grep을 수행하고, 수십 개의 파일을 열고, 그중 두 개를 사용하며, 다음 세션에서도 똑같은 일을 반복합니다. 그래서 저는 Claude Code가 MCP를 통해 쿼리할 수 있는 인덱스를 구축했습니다. 대부분의 도구는 의존성 그래프(dependency graph) 단계에서 멈추며, 그래프만으로는 전체 그림을 그리기에 충분하지 않습니다.

하나의 인덱스 위에 구축된 5개의 계층:

1. 그래프 (Graph): Tree-sitter 심볼 및 의존성 그래프. Claude Code가 파일을 수정하기 전에 호출자(Callers), 피호출자(Callees), 영향 범위(blast radius)를 파악합니다.
2. Git: 변경 빈도(Churn), 핫스팟(hotspots), 소유권(ownership), 버스 계수(bus factor), 공동 변경(co-changes). 여러 저장소에 걸쳐 작동합니다.
3. 문서 (Docs): 파일 및 모듈별로 생성된 위키로, 변경된 부분에 대해서만 재생성됩니다.
4. 결정 사항 (Decisions): 코드가 왜 현재와 같은 상태인지에 대한 정보로, 커밋(commits), PR, ADR(Architecture Decision Records) 및 쿼리 시점에 해결된 사용자의 Claude Code 트랜스크립트(transcripts)에서 추출합니다. 이는 플랜 모드(plan mode)가 제공할 수 없는 것으로, 그 이유는 추론 과정이 당신이 기록하지 않은 이력 속에 있기 때문입니다.
5. 코드 상태 (Code health): 점수 산출 경로에 LLM을 전혀 사용하지 않는 25개의 결정론적 지표(deterministic markers). 변경 엔트로피(Change entropy), 중첩 복잡도(nested complexity), 테스트되지 않은 핫스팟(untested hotspots), 중복(duplication), 공동 변경 분산(co-change scatter). 파일당 1~10점으로 산출되며, 21개 저장소의 알려진 결함에 대해 ROC AUC 0.74로 검증되었습니다. 동일한 리뷰 예산 내에서 CodeScene과 비교했을 때 2.3배 더 많은 결함을 찾아냈습니다.

이 인덱스는 모든 커밋 시점에 최신 상태로 유지됩니다.

상태 지표 위에는 리팩터링(refactoring) 기능이 자리 잡고 있습니다. 노력 단위당 영향력에 따라 파일 순위가 매겨지며, 그래프를 인식하는 계획(클래스 추출, 헬퍼 추출, 사이클 분해 등)과 영향 범위(blast radius)가 첨부됩니다. 따라서 Claude Code가 코드를 다시 쓰기 시작하기 전에 변경 사항이 74개의 의존 항목에 영향을 미친다는 것을 미리 알 수 있습니다. 또한 이 모든 것을 시각화할 수 있는 멋진 대시보드도 함께 제공됩니다.

이와 함께 검색 비용 절감 효과도 따라옵니다.
방법론 우선: Flask, SWE-QA 스타일의 질문, 동일한 모델, 동일한 작업을 사용하여, 한 번은 일반 파일 도구로, 한 번은 Repowise MCP 서버를 연결하여 테스트했습니다. 결과는 비용 36% 감소, 도구 호출(tool calls) 49% 감소, 파일 읽기(file reads) 89% 감소였습니다. 이는 전체 세션에 대한 주장이 아니라 호출당 검색 절감 수치입니다.

10개의 MCP 도구로 구성되며, 로컬에서 실행되고, AGPL-3.0 라이선스를 따릅니다.

설치: pip install repowise를 실행한 후, repowise init을 입력하세요. LLM 키 없이도 작동하며, 위키(wiki)조차 결정론적(deterministically)으로 생성됩니다 (나중에 LLM 기반으로 업그레이드할 수 있습니다).

저장소(Repo): github.com/repowise-dev/repowise /u/Obvious_Gap_5768 님이 제출함 [link] [comments]