Codebase Intelligence для агента: создание инструмента для работы с монолитами

Автор статьи делится опытом разработки собственного инструмента для анализа кодовой базы, предназначенного для работы с крупными проектами. Столкнувшись с неэффективностью существующих решений при работе с Ruby-монолитом объемом более 3,5 миллионов строк, разработчик решил создать локальное решение. Основная цель проекта — обеспечить глубокое понимание контекста кодовой базы агентами ИИ без необходимости отправки данных в облако или длительной индексации. Инструмент базируется на семантическом поиске с использованием Ollama и Qdrant, обеспечивая полную приватность кода и метаданных. В статье описывается путь от выбора архитектуры до реализации системы, способной эффективно обрабатывать энтерпрайз-проекты. Автор подчеркивает важность локальной обработки данных для безопасности и производительности, предлагая альтернативу облачным сервисам, которые часто не справляются с масштабами реальных монолитных систем.