Archynt fa passare il tuo grafo di architettura — statico o live — attraverso un LLM che individua problemi reali di accoppiamento, god-service e dipendenze circolari, con il codice esatto che li causa e una soluzione 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.
Il modello ragiona sul grafo di architettura reale che Archynt ha costruito a partire dal tuo codice o dalla topologia di runtime — non dal testo sorgente, quindi non allucina strutture inesistenti.
Ogni risultato punta alle classi, ai metodi o ai servizi specifici che lo causano, così vai dritto al codice invece di indovinare cosa intendesse l'IA.
I risultati sono classificati HIGH/MEDIUM/LOW e taggati con uno sforzo approssimativo (S/M/L), così puoi dare priorità a ciò che vale la pena sistemare adesso.
Ogni problema arriva con una soluzione praticabile — estrai questo servizio, elimina questa dipendenza — non una lezione generica di best practice.
Esegui l'analisi sull'architettura statica di un progetto, oppure sulla topologia di runtime live, per catturare problemi che emergono solo sotto traffico reale.
Basato su Claude o OpenAI, configurato per ogni deployment — la logica di analisi non si preoccupa di quale modello risponde.
Avvia un'analisi o entra direttamente nel workspace della tua organizzazione.
