Archynt fait passer votre graphe d'architecture — statique ou en direct — dans un LLM qui fait remonter les vrais problèmes de couplage, les god-services et les dépendances circulaires, avec le code exact qui les cause et un correctif concret.
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.
Le modèle raisonne sur le graphe d'architecture réel construit par Archynt à partir de votre code ou de votre topologie de runtime — pas sur le texte source, donc il n'invente pas de structure qui n'existe pas.
Chaque finding pointe vers les classes, méthodes ou services précis qui en sont la cause, pour aller directement au code plutôt que de deviner ce que l'IA a voulu dire.
Les findings sont classés HIGH/MEDIUM/LOW et associés à un effort estimé (S/M/L), pour trier ce qui vaut la peine d'être corrigé maintenant.
Chaque problème vient avec un correctif actionnable — extraire ce service, supprimer cette dépendance — pas un cours théorique de bonnes pratiques génériques.
Lancez l'analyse sur l'architecture statique d'un projet, ou sur la topologie de runtime en direct, pour attraper les problèmes qui n'apparaissent que sous trafic réel.
Propulsé par Claude ou OpenAI, configuré par déploiement — la logique d'analyse ne dépend pas du modèle qui répond.
Lancez une analyse ou passez directement dans l'espace de travail de votre organisation.
