CodeGraphの仕組み
資産を型付きグラフへ解析し、次いで決定論的分析を実行します。クリティカルパスにLLMは入りません。
パイプラインはFixture estate、次いでparse（COBOL、コピーブック、JCL、DB2 DDL）、次いで型付き知識グラフの構築、次いで出所付き推移閉包インパクト、次いで決定論的分析、次いで監査とエビデンスのエクスポート、次いでインタラクティブダッシュボード、の順で走ります。読み込み時、アプリはこれをServer-Sent Events経由でライブ実行するので、各段階がコンソールに実測レイテンシで語り、パネルは段階的に埋まり、永続するステージレールで任意の段階のInput、Processing、Outputトレースを開けます。一つのコントロールで実行全体を再生します。
型付き知識グラフ
networkxで構築され、インメモリとSQLiteに保持されるグラフには、7つのノード型（program、copybook、variable、table、jcl、dataset、および未解決プレースホルダ）と、DEFINES、IMPORTS、REDEFINES、CONTROLS_TYPE_OF、WRITES_VAR、REFERENCES、CALLS、READS and WRITES、EXECUTES、USES_DATASET、PRECEDESといった型付きエッジがあります。出荷済みフィクスチャ上でグラフは47ノードと70エッジです：14 programs、5 copybooks、17 variables、3 DB2 tables、3 JCL jobs、4 datasets、1 unresolved node。
四つの決定論的分析
これらはプレーンなグラフアルゴリズムであり、モデル呼び出しではないため、同じフィクスチャは毎回同じ結果を生みます。
1. 出所付きインパクト閉包
変更の推移的依存スライス。各エッジがそのfile:lineソースを運ぶので、影響を受けるものだけでなく、証拠がどこにあるかも見えます。
2. 素朴対グラフの再現率
グラフの閉包を、フィクスチャの既知グランドトゥルース依存集合に対して採点し、シミュレーションした単一ファイルウィンドウ——テキストベースのツールが実際にモデルへ渡すもの——と対比します。
3. 抽出順序付け
プログラムごとの結合度とブラスト半径スコア（結合度の重み3、COMP-3トラップの重み2、JCL重要度の重み2、未解決呼び出しの重み5）が、安全なストラングラーフィグ移行順を順位付けします。
4. デッドコード到達可能性と完全性ゲート
すべてのPERFORM、CALL、COPY、およびDB2参照は解決されるか、要レビューとしてフラグされなければならず、黙って破棄されることはありません。到達不能な段落は例示として報告され、見出し指標としては採点されません。
トグル一つで差が手に取れます。素朴なAIコンテキストビューにチェックを入れると、グラフは数行のコンテキスト付きの単一ソースファイルへ暗くなります。電信送金の九つの事実のうち六つが消え、赤いバナーが帰結を述べ、戻せば証跡付きで9/9が復元されます。そのトグルは、検索レイヤーが供給しなければならないコンテキストの例示であり、価値の源泉ではありません。
終わったら、Export JSONはmigration-evidence.jsonファイルを書き、Evidence reportは印刷可能なCodebase Topology and Completeness Reportを描画します：ノードとエッジの要約、file:line出所付きのモジュールごとの閉包、再現率の結果と手法、順位付けされた抽出シーケンス、デッドコードリスト、タイムスタンプ。私たちはそれをDORA ICT資産インベントリおよびSOC-2変更管理の証跡として位置づけます。任意のPydantic-AIレイヤーは閉包に対して質問に答えられますが、既定ではオフでAPIキーでゲートされており、決定論的デモはキーなしで結果を記録します。
