Archyntはアーキテクチャグラフ(静的またはライブ)をLLMに渡し、実際の結合度の問題、god-service、循環依存を検出します。原因となる正確なコードと具体的な解決策とともに提示されます。
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.
モデルは、Archyntがあなたのコードやランタイムのトポロジーから構築した実際のアーキテクチャグラフを推論します — ソーステキストそのものではないため、存在しない構造を幻視することがありません。
各発見事項は原因となる具体的なクラス、メソッド、サービスを指し示すため、AIが何を言いたいのか推測するのではなく、直接コードに向かえます。
発見事項はHIGH/MEDIUM/LOWでランク付けされ、おおよその対応コスト(S/M/L)がラベル付けされるため、今取り組む価値のあるものに優先順位を付けられます。
各問題には実行可能な解決策が付属します — このサービスを切り出す、この依存関係を取り除く — 一般的なベストプラクティス論ではありません。
プロジェクトの静的アーキテクチャに対して、あるいはライブのランタイムトポロジーに対して分析を実行し、実際のトラフィック下でしか現れない問題を検出できます。
ClaudeまたはOpenAIで動作し、デプロイメントごとに設定できます — 分析ロジックはどのモデルが応答するかを気にしません。
