Archynt pasa tu grafo de arquitectura — estático o en vivo — por un LLM que detecta problemas reales de acoplamiento, god-services y dependencias circulares, con el código exacto que los causa y una solución concreta.
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.
El modelo razona sobre el grafo de arquitectura real que Archynt construyó a partir de tu código o topología de runtime — no del texto fuente, así que no alucina estructura que no existe.
Cada hallazgo apunta a las clases, métodos o servicios específicos que lo causan, para que vayas directo al código en vez de adivinar qué quiso decir la IA.
Los hallazgos se rankean HIGH/MEDIUM/LOW y se etiquetan con un esfuerzo aproximado (S/M/L), para que priorices lo que vale la pena arreglar ahora.
Cada problema viene con una solución accionable — extraé este servicio, sacate esta dependencia — no una charla genérica de buenas prácticas.
Corré el análisis sobre la arquitectura estática de un proyecto, o sobre la topología de runtime en vivo, para detectar problemas que solo aparecen bajo tráfico real.
Funciona con Claude u OpenAI, configurado por deployment — la lógica de análisis no le importa qué modelo responde.
Corré un análisis o entrá directo al workspace de tu organización.
