Archynt führt Ihren Architekturgraphen — statisch oder live — durch ein LLM, das echte Kopplungsprobleme, God-Services und zirkuläre Abhängigkeiten aufdeckt, mit dem genauen Code, der sie verursacht, und einer konkreten Lösung.
OrderService reaches into OrderRepository, UserRepository, InventoryRepository and PaymentRepository directly — a god-service pattern that couples order logic to the full data model.
Extract inventory reservation and payment orchestration into their own services, called from OrderService instead of inlined.
NotificationService calls back into OrderService to re-fetch order state instead of receiving it in the event payload it already consumes.
Pass the order snapshot in the order.events payload; drop the back-reference to OrderService.
Das Modell denkt über den tatsächlichen Architekturgraphen nach, den Archynt aus Ihrem Code oder Ihrer Runtime-Topologie erstellt hat — nicht über den Quelltext, sodass es keine Struktur halluziniert, die nicht existiert.
Jeder Befund verweist auf die konkreten Klassen, Methoden oder Services, die ihn verursachen, sodass Sie direkt zum Code gehen können, statt zu raten, was die KI meinte.
Befunde werden als HIGH/MEDIUM/LOW eingestuft und mit einem groben Aufwand (S/M/L) markiert, damit Sie priorisieren können, was sich jetzt zu beheben lohnt.
Jedes Problem kommt mit einer umsetzbaren Lösung — extrahieren Sie diesen Service, entfernen Sie diese Abhängigkeit — statt eines allgemeinen Best-Practices-Vortrags.
Führen Sie die Analyse auf der statischen Architektur eines Projekts oder auf der Live-Runtime-Topologie durch, um Probleme zu erkennen, die nur unter echtem Traffic auftreten.
Läuft mit Claude oder OpenAI, pro Deployment konfiguriert — der Analyselogik ist egal, welches Modell antwortet.
Führen Sie eine Analyse durch oder springen Sie direkt in den Workspace Ihrer Organisation.
