把代码、文档和基础设施连成一张持久化图谱，为开发者和 AI 代理提供本地代码智能检索，还能按改动挑选测试。

本地优先的代码智能图谱，为 MCP 和 CLI 构建持久化代码库地图，让 AI 编码工具只读取相关部分，显著减少代码审查和大仓库场景的上下文消耗。

用真实 GitHub issue 评测语言模型能否自动修复代码缺陷的基准测试集，为代码智能体能力提供可复现的量化对比。

用 Python 搭建 LLM 应用和智能体的开发框架，把模型调用、工具、检索和记忆串成可组合的链路，省去自己拼装底层胶水代码。

把 LLM 变成能自主写代码的智能体，提供 Agent Harness、循环工程和多智能体编排，让编码任务自动拆解执行。

给代码仓库装上大脑的代码智能问答工具，能接入 Claude Code、Cursor、Codex 等 IDE 和命令行，用知识图谱检索帮你快速理解和查询整个代码库。

面向 AI 编程助手和 IDE 的高性能代码智能引擎，基于图结构索引 257 种语言和多个仓库，通过 CLI、MCP 和 API 只暴露必要代码信息，把 token 消耗最多降低 50 倍，且完全本地运行。

用 Rust 写的代码智能 CLI，为 AI 编程助手构建调用图和混合语义检索索引，支持 7 种语言，并以原生 MCP 工具接入 Claude Code 和 Codex CLI。

用结构化数据和链式调用语法在代码里快速搭建 GenAI 应用与智能体，并用事件驱动流程编排复杂逻辑，切换模型无需改代码。

用 Rust 单二进制为 AI 编程助手提供代码库深度理解，集语义搜索、知识图谱和内置 MCP 服务器于一体，让 Claude、Cursor 等客户端读懂你的代码。

跨仓库、跨语言的代码库理解与架构分析工具，能追踪依赖、评估变更影响，并接入 CI/CD 做架构测试和代码评审。