O Archynt passa seu grafo de arquitetura — estático ou ao vivo — por um LLM que revela problemas reais de acoplamento, god-services e dependências circulares, com o código exato que os causa e uma correção 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.
O modelo raciocina sobre o grafo de arquitetura real que o Archynt construiu a partir do seu código ou da topologia de runtime — não do texto-fonte, então ele não alucina estrutura que não existe.
Cada descoberta aponta para as classes, métodos ou serviços específicos que a causam, então você vai direto ao código em vez de adivinhar o que a IA quis dizer.
As descobertas são ranqueadas HIGH/MEDIUM/LOW e marcadas com um esforço aproximado (S/M/L), para você priorizar o que vale a pena corrigir agora.
Cada problema vem com uma correção acionável — extraia este serviço, remova esta dependência — não uma palestra genérica de boas práticas.
Rode a análise sobre a arquitetura estática de um projeto, ou sobre a topologia de runtime ao vivo, para pegar problemas que só aparecem sob tráfego real.
Suportado por Claude ou OpenAI, configurado por deployment — a lógica de análise não depende de qual modelo responde.
Rode uma análise ou entre direto no workspace da sua organização.
