Code-Review-Graph 教學手冊：本地優先的程式碼知識圖譜與 AI 審查加速引擎

• Code-Review-Graph 是一套專為 AI Coding Agent 設計的本地優先程式碼知識圖譜與影響分析加速引擎。 • 專案結合 Tree-sitter 多語言解析與 SQLite 圖譜儲存，解決 AI 在檢索時產生的嚴重 Token 浪費 與 Context Window 注意力稀釋問題。 • 透過 MCP (Model Context Protocol) 協定對外暴露 30 個工具，使 AI 在進行程式碼審查時具備全系統的 Architecture Awareness (架構感知) 能力。 • 實測數據顯示，結構化上下文能將 Token 消耗量壓縮高達 65 倍以上，大幅提升影響範圍（Impact Radius）分析的精準度。 • 運算與解析完全在本機執行，兼顧企業級 Local-first 的資安合規需求，預設不將原始碼外流至第三方雲端。

「先建圖，再回答」的設計理念，讓昂貴的 LLM 推理只花在真正需要判斷的地方，打破傳統盲目暴力搜尋的效能瓶頸。