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Des erreurs de blocage réseau surviennent lors de l'exécution d'outils de développement en ligne de commande dans un environnement de pare-feu et de proxy d'entreprise. La cause est l'échec de la vérification du certificat racine interne. Cela est dû au fait que les spécificités du runtime contournent le magasin par défaut du système d'exploitation.
Vous devez intégrer les configurations directement dans le profil du terminal. Saisissez l'adresse du proxy d'entreprise dans les variables HTTP_PROXY et HTTPS_PROXY. Spécifiez le chemin d'accès au fichier de certificat racine de l'entreprise dans la variable NODE_EXTRA_CA_CERTS. En définissant ANTHROPIC_BASE_URL sur le point de terminaison Ollama local et la valeur de CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC sur 1, le trafic externe est bloqué. Tout en respectant les règles du pare-feu, vous éliminez les erreurs de scan et réduisez le temps de configuration.
Lancer un scan complet sur un dépôt monolithique de plus de 500 000 lignes prend 30 minutes ou s'arrête en raison d'une erreur de mémoire heap. Dans un environnement de 16 Go de RAM, il est nécessaire d'utiliser un modèle local de taille 14B ou 20B pour que le scanner tienne le coup. Créez un fichier .understandignore à la racine du projet.
La méthode pour appliquer des motifs d'exclusion est simple. Créez un fichier dans le répertoire racine et écrivez-y les chemins **/node_modules/, **/target/, **/build/ et **/src/test/. Saisissez la commande NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192" dans le terminal pour augmenter la limite de mémoire heap de Node.js. À mesure que le nombre de fichiers à analyser diminue, le temps d'achèvement du scan initial tombe en dessous de 3 minutes.
Si vous posez des questions ciblant l'ensemble d'un dépôt gigantesque, des dizaines de milliers de nœuds du graphe de connaissances sont chargés en même temps. Des hallucinations se produisent. L'ancienne classe de paiement et la nouvelle classe de paiement sont confondues, ce qui entraîne l'importation de méthodes qui ne fonctionnent pas. Vous devez restreindre la zone de logique métier.
La procédure pour limiter la portée des requêtes à un répertoire spécifique est la suivante. Lors de l'examen d'un fichier unique, ajoutez le chemin relatif du fichier cible après la commande. Lors de la compréhension du flux de domaine, exécutez une commande qui n'extrait que les nœuds situés dans les limites de ce domaine spécifique. Lorsque vous utilisez des commandes de chat, spécifiez également le chemin du répertoire à examiner et excluez le dossier de test. À mesure que le nombre de nœuds diminue, la précision de la navigation dans le code augmente.
Il est risqué de modifier directement le code en se fiant uniquement aux résultats fournis par l'IA. Vous devez comparer directement la sortie du graphe de connaissances avec le code source réel. Ouvrez la fonction d'exploration de fichiers de l'IDE pour voir si la méthode mentionnée par l'IA existe réellement. Vérifiez les relations d'appel et confirmez la portée des transactions ainsi que les fichiers de mappage. Avant de modifier le code, exécutez une commande analysant l'impact potentiel.
Dans un système legacy où le responsable est parti et où il n'y a pas de documentation, comprendre un seul API nécessite de fouiller dans des dizaines de fichiers. En utilisant les outils d'Understand-Anything, une visite guidée est créée pour vous guider à travers le système dans l'ordre des dépendances par couche, en partant du point d'entrée. Il n'est plus nécessaire de demander à un développeur senior à chaque fois.
La méthode pour extraire le graphe de flux des requêtes et réponses est la suivante. Une fois l'analyse du graphe de connaissances terminée, affichez l'UI du tableau de bord. Sélectionnez la fonction de visite guidée dans le menu ou entrez directement la commande. Suivez séquentiellement les nœuds allant du point d'entrée de l'API vers les services backend et la base de données pour visualiser le flux d'exécution.
Lors de la modification de code legacy, vous devez calculer les effets secondaires à l'avance. Après avoir édité le code et avant de faire un commit, exécutez la commande qui convertit les fichiers modifiés en nœuds de graphe. Calculez globalement les nœuds connectés. Appréhendez à l'avance l'impact que les modifications auront sur les API existantes ou les tâches batch.
Les actifs analysés sont extraits au format Markdown et enregistrés dans le wiki interne. Éliminez la dette documentaire en commitant le fichier de graphe de connaissances généré après la fin du scan. Si le fichier est volumineux, gérez-le avec Git LFS. Configurez le suivi des fichiers volumineux, envoyez le fichier de configuration dans le dépôt et utilisez-le comme guide d'onboarding. En configurant l'exécution d'un pipeline incrémental à chaque commit, vous pouvez maintenir l'état de l'architecture à jour sans avoir à lancer un scan complet à chaque fois.
