Контекстный слой, которого не хватает агентам
Context Engine для больших кодовых баз — с поиском по графу и MCP-эндпоинтом. Подключите к Codex, Claude Code или Cursor, чтобы они отвечали на системные вопросы вместо того, чтобы грепать репозиторий.
Как работает Context Engine
От сырого репозитория до графа, по которому ходят агенты — в четыре шага.
Глубокий анализ и индексация кода
Парсим каждый файл во всех языках и фреймворках, извлекаем символы, типы и места вызовов.
Извлечение связей и построение карты
Строим карту того, как классы, функции, сервисы и API ссылаются и зависят друг от друга по всему коду.
Корреляция между репозиториями
Сшиваем сервисы, библиотеки и инфра-репозитории в один индекс — запрос проходит по всем одним вызовом.
Непрерывная синхронизация
Каждый коммит инкрементально обновляет индекс — контекст всегда свежий, без ночной переиндексации.
Под капотом: архитектура гибридного поиска
Обход графа, векторный и лексический поиск — слиты вместе, поэтому запрос идёт по цепочке вызовов через сервисы, а не возвращает текстовые совпадения.
Построение графа знаний
Эмбеддинги сами по себе теряют структуру. Мы вытаскиваем классы, функции, сервисы, API и связи между ними в граф, по которому можно ходить.
Поиск с пониманием графа
Запросы идут по графу знаний наряду с векторным сходством и лексическим поиском — чтобы найти контекстно релевантный код, а не текстуально похожие фрагменты.
Многошаговый обход
Идёт по связям между сервисами и репозиториями — отвечает на сложные вопросы, которые охватывают несколько компонентов.
Иерархическая суммаризация
Каждый артефакт получает summary от LLM — агент тянет либо тело функции, либо однострочное описание, по необходимости.
Инкрементальная индексация в реальном времени
Держит индекс свежим по мере коммитов. Каждое изменение обновляет граф знаний — без полной переиндексации.
Гибридный поиск
Обход графа + векторное сходство + лексический поиск, слитые с реранкингом для точных контекстно-зависимых результатов.
Это разница между ответом на «как работает платёжный флоу» и «где встречается слово payment».
Поиск охватывает PR, ADR и данные о владельцах
Код без намерения — половина картины. Поиск подтягивает PR, ADR и данные владения, объясняющие, почему код выглядит именно так.
Golden-репозитории
Помечайте репозитории-эталоны, показывающие, как должно быть, — агенты дадут их паттернам больший вес.
Прошлые решения
Выясняйте, почему код написан именно так — через привязанные PR, коммиты и обсуждения.
Командные конвенции
Фиксируйте и применяйте паттерны, стандарты и правила именования организации.
Привязка к документации
Связывает код со спеками, ADR и design-документами — поиск подтягивает не только фрагмент, но и обоснование.
Карта владельцев
Знаете, кто чем владеет и кого спрашивать — встроено в каждый ответ движка.
Сделан для монорепо и парка из десятков репозиториев
Индексация, которая не разваливается на миллионе строк кода или двадцати языках в одном стеке.
20+
Языков программирования
TypeScript, Python, Go, Rust, Java, C# и всё остальное из вашего стека.
1M+
Строк кода
Проверено на монорепо за миллион строк и на стеках из 50+ репозиториев.
Минуты
Всегда свежая информация
Каждый пуш переиндексирует только изменения — граф отстаёт от коммитов на минуты.
Кросс-сервисная
Трассировка зависимостей
Прослеживайте вызовы, контракты и потоки данных через границы сервисов — не только внутри одного репозитория.
Для чего команды используют Context Engine
Ищет ли кто-то функцию или планирует миграцию — ответы приходят из одного графа.
Поиск по коду всей системы
Находите поведение, контракты и паттерны по всем репозиториям — не текстовые совпадения в одном проекте.
Impact-анализ
Понимайте downstream-эффекты до того, как менять функцию, API или общую библиотеку.
Документация по архитектуре
Генерируйте и держите документацию в синхроне с реальным состоянием системы.
Ускорение онбординга
Новички задают кодовой базе вопросы с первой недели — и не дёргают сеньора по каждой мелочи.
Подключите Context Engine туда, где уже работаете
Один движок, четыре способа вызова.
Чат-интерфейс
Веб-чат, который отвечает по графу — со ссылками на файл и строку под каждым утверждением.
Протокол MCP
Готовый контекст для Cursor, Claude Code, Continue, Cline и других MCP-совместимых агентов.
REST API
Эндпоинты поиска, запроса и стриминга — для встраивания контекста в собственные инструменты.
IDE-расширения
Ответы с привязкой к коду прямо в редакторах, которыми команда уже пользуется.
Как выглядит граф реального репозитория.
Как Context Engine картирует связи в коде: вызовы, импорты, реализации интерфейсов и покрытие тестами.
Как выглядит граф реального репозитория.
Подключите репозиторий и попробуйте.
Запустите Context Engine за минуты — достаточно подключить репозиторий.