Dieses KI-Tool kartiert jeden Quellcode, bevor du ihn anfasst (Understand-Anything)

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Transcript

00:00:00Du kommst in ein neues Team, klonst das Repo und öffnest die Codebasis.
00:00:04Und da ist sie: eine Codebasis mit 200.000 Zeilen, die dich wie das Kaninchen vor der Schlange anstarrt.
00:00:09Also tust du, was jeder Entwickler tut.
00:00:11Du nutzt grep, springst zwischen Dateien hin und her und fragst wahrscheinlich Claude, das Repo zu erklären.
00:00:17Was, wenn du eine Karte hättest, eine echte interaktive Karte, die dir die Codebasis beibringt?
00:00:22Abläufe, Architekturebenen, Änderungen, Auswirkungen – das ist Understand Anything.
00:00:27Es hat in wenigen Wochen über 14.000 Sterne auf GitHub erreicht und viele Entwickler sprechen darüber.
00:00:32darüber.
00:00:33In der nächsten Minute zeige ich dir, wie das funktioniert und wie es dein Verständnis
00:00:36deiner Codebasis enorm beschleunigen wird.
00:00:44Understand Anything ist ein Open-Source-Plugin für Claude Code.
00:00:47Es lässt sich auch in Workflows mit Tools wie Cursor, Copilot und Gemini CLI einbinden.
00:00:53Du richtest es auf ein Repo oder sogar eine Wissensdatenbank aus und es verwandelt das Projekt in einen
00:00:58abfragbaren, interaktiven Wissensgraphen.
00:01:00Das geschieht durch statische Analyse plus Multi-Agenten-LLM-Verarbeitung.
00:01:05Aber der wichtige Teil ist nicht der Tech-Stack.
00:01:07Der wichtige Teil ist das Problem, das es tatsächlich löst, denn jeder Entwickler kennt dieses Problem.
00:01:13Du bist neu in einer Art Legacy-Codebasis, einer Legacy-App.
00:01:16Die Dokumentation ist veraltet.
00:01:18Der Ingenieur, der alles wusste, ist vor sechs Monaten gegangen.
00:01:22Und dein KI-Coding-Agent rät immer und immer wieder.
00:01:26Genau da ist dieses Tool sehr hilfreich.
00:01:28Lass es uns also ausführen.
00:01:29Wenn du Coding-Tools magst, die deinen Workflow beschleunigen, abonniere den Kanal.
00:01:33Wir veröffentlichen ständig neue Videos.
00:01:35Hier ist ein mittelgroßes Projekt.
00:01:36Es ist groß genug, um wirklich nervig zu sein, aber klein genug, dass ich dir zeigen kann,
00:01:40wie cool das ist.
00:01:42Es ist nur ein Repo, das ich von Google Microservices geklont habe, und es ist klein genug,
00:01:46dass wir das testen können, ohne irgendetwas vortäuschen zu müssen.
00:01:49Zuerst installiere ich das Plugin, direkt hier in Claude: plugin install, understand anything.
00:01:54anything.
00:01:55Sobald das generiert ist, müssen wir die Plugins neu laden, natürlich, und dann müssen wir
00:01:58nur noch understand ausführen.
00:02:00Jetzt wird das gesamte Repo gescannt.
00:02:03Es extrahiert Struktur, Beziehungen, Schlüsselmodule und wahrscheinlich Geschäftskonzepte.
00:02:09Jetzt können wir den Befehl dashboard ausführen, um alles zu starten.
00:02:11Zuerst hat das ewig gedauert, etwa 30 Minuten, und es hat eine Menge Token verbrannt.
00:02:16Ein guter Claude-Plan ist also ein Muss.
00:02:19Ich habe Claude Max und das hat 25 % meiner Rate verbraucht, es verbrennt also schnell.
00:02:24Aber sobald es fertig ist, können wir dieses Dashboard öffnen, und das ist der wirklich coole Teil,
00:02:29der den Nagel auf den Kopf trifft.
00:02:30Ich kann herauszoomen und die High-Level-Architektur sehen.
00:02:32Ich kann hineinzoomen und auf interne Teile zugreifen.
00:02:35Ich kann klicken, um die Code-Aufschlüsselung zu sehen und wie der ganze Code verbunden ist.
00:02:40Ich kann sogar hineinklicken und den eigentlichen Code ansehen.
00:02:43Dann kann ich hier nach etwas suchen, zum Beispiel “payments”.
00:02:46Normalerweise würde ich zwischen Routen, Diensten, Modellen, Handlern springen, nur Doks,
00:02:52die nicht einmal mehr nützlich sind, und hier bringen die Tools die Stücke zusammen.
00:02:56Jetzt kann ich auf “guided tour” klicken und es führt mich der Reihe nach durch den Ablauf.
00:03:01Der Einstiegspunkt, die Validierung, die Logik, Datenbank, externe APIs, Fehlerbehandlung.
00:03:07Das ist schon sehr nützlich.
00:03:09Diese geführte Tour schlüsselt alles auf.
00:03:11Wir können hineingehen und auf die verschiedenen Komponenten zugreifen.
00:03:14Das ist der Unterschied zwischen: “Hey, das ist ein wirklich cooler Graph,” und “Ich würde
00:03:18das tatsächlich prüfen, bevor ich den Produktionscode anfasse.”
00:03:20Aber die offensichtliche Frage ist jetzt: Haben wir nicht schon Tools wie dieses?
00:03:25Als Entwickler brauchen wir nicht wirklich noch mehr hübsche Dashboards.
00:03:29Wir brauchen weniger Zeitverschwendung, und dieses Tool geht eines der größten Zeitfresser in der Softwareentwicklung an.
00:03:35Kontext bekommen, oder?
00:03:37Wo ist das alles verbunden?
00:03:38Wie ist es nützlich?
00:03:39Leute testen es an großen Projekten, Legacy-Java-Monolithen, Microservice-Repos, hunderten
00:03:45von Dateien, und die Reaktion ist so ähnlich wie meine hier.
00:03:48Das hätte mir meine ersten zwei Wochen im Job gerettet, weil es alles aufschlüsselt,
00:03:53alles verbindet und uns zeigt, wie es miteinander verflochten ist.
00:03:56Das ist der erste wirklich große Anwendungsfall: Onboarding.
00:03:58Statt zu sagen: “Lies diese 12 Seiten und frag herum, wenn etwas verwirrend ist,” was schon
00:04:03verwirrend ist, können wir jetzt sagen: “Öffne den Graphen, mach die Tour, dann können wir bessere Fragen stellen.”
00:04:08Fragen stellen.”
00:04:09Der zweite wirklich gute Anwendungsfall sind KI-Agenten, denn die meisten KI-Coding-Tools sind nur
00:04:14so gut wie der Kontext, den wir ihnen geben.
00:04:17Wenn der Agent drei Dateien sieht, rät er einfach nur.
00:04:20Wenn er eine strukturierte Karte des Systems mit Domänen, Abläufen, Abhängigkeiten und tatsächlichen Erklärungen hat,
00:04:27hat er eine bessere Chance, die richtige Änderung von Anfang an vorzunehmen.
00:04:30Dann gibt es natürlich noch das Refactoring, oder?
00:04:32Bevor wir den Code anfassen, können wir jetzt fragen: “Wovon hängt dieser Code ab?
00:04:36Zu welchem Ablauf gehört er?
00:04:38Was könnte kaputtgehen, wenn er verschoben wird?”
00:04:40So vermeidest du, dass aus einer Einzeilen-Änderung ein großes Ereignis wird.
00:04:44Und das ist der wahre Grund, warum Entwickler so begeistert von diesem Projekt sind.
00:04:48Nicht, weil wir uns für Diagramme interessieren – ich mag Diagramme, oder?
00:04:51Sie sind cool, sie sind nützlich, ich bin visuell veranlagt, aber wir hassen es, verloren zu sein.
00:04:55Hier müssen wir vorsichtig sein, denn Entwickler haben schon Code-Visualisierungstools gesehen.
00:05:00IDE-Graphen, Sourcegraph-Navigation, NX-Graphen, Tree-Sitter-Visualisierer, und viele von ihnen
00:05:05haben genau das gleiche Problem.
00:05:09Was tun sie?
00:05:10Sie zeigen Struktur, aber sie erklären nicht die eigentliche Bedeutung.
00:05:13Sie sagen dir, diese Datei importiert jene Datei, toll, aber warum?
00:05:18Zu welchem Ablauf gehört das?
00:05:19Wo fängt die Anfrage an?
00:05:20Was geht kaputt, wenn ich es ändere?
00:05:22Das ist die fehlende Ebene.
00:05:24Understand Anything versucht, diese Ebene hinzuzufügen.
00:05:27Statt nur eine TypeScript-Datei oder Ähnliches anzuzeigen, versucht es, sich in etwas zu verwandeln,
00:05:31das eher einem tatsächlichen Ablauf entspricht, wie die Dinge funktionieren.
00:05:35Das ist die große Sache hier.
00:05:37Von Dateien zur Bedeutung, von Importen zum Systemverhalten, von “hier sind die Stücke” zu “hier
00:05:42ist, wie die Maschine funktioniert.”
00:05:43Im Vergleich zu vielen LLM- oder RAG-Code-Tools ist es auch visueller und lehrreicher.
00:05:48Viele KI-Code-Tools sind im Grunde nur Suchfelder.
00:05:52Du stellst eine Frage, du bekommst eine Antwort.
00:05:54Dies gibt dir eine vollständige Aufschlüsselung und hilft uns zu verstehen, wo alles hingeht, was
00:06:00verflochten ist, wie es verbunden ist, und erlaubt uns, den Code tatsächlich zu sehen.
00:06:04Jetzt lass uns darüber sprechen, was den Leuten tatsächlich gefällt.
00:06:05Der offensichtliche Gewinn hier war Onboarding.
00:06:07Wenn du einer großen Codebasis beitrittst, gibt dir das einen guten Startpunkt.
00:06:12Auch die Architekturebenen, oder?
00:06:13Diese sind wirklich gut ausgebaut.
00:06:15Du kannst auf Systemebene beginnen und dann in Module und Implementierungsdetails
00:06:20eintauchen.
00:06:21Diff-Auswirkung ist ein weiterer wichtiger Punkt.
00:06:23Jeder erfahrene Entwickler kennt die Angst, eine winzige Änderung in einer Codebasis vorzunehmen,
00:06:27die er eigentlich noch gar nicht versteht.
00:06:29Für Claude-Code-Nutzer kann der Graph auch besserer Kontext werden, also statt
00:06:34zufällige Dateien in einen Prompt zu werfen, gibst du dem Agenten strukturiertes Architekturwissen.
00:06:39Es ist auch kostenlos, MIT-lizenziert, inkrementell und darauf ausgelegt, über mehrere Entwicklungsumgebungen hinweg zu funktionieren.
00:06:45Jetzt zur skeptischen Seite: Wenn ein Projekt so schnell durch die Decke geht, stellt sich die Frage,
00:06:49ist das nützlich oder hat es nur den GitHub-Algorithmus gewonnen?
00:06:53Das ist eine gute Frage.
00:06:55Es gibt auch die LLM-Abhängigkeiten, das bedeutet Token-Kosten.
00:06:59Das ist bei den Token-Kosten explodiert.
00:07:02Es hat also eine Weile gedauert, es hat viele Token gebraucht.
00:07:05Stelle sicher, dass du einen guten Plan hast, wenn du das nutzen willst.
00:07:08Du brauchst immer noch ein gutes Urteilsvermögen.
00:07:09Das gibt dir nur diesen Überblick.
00:07:11Es ersetzt nicht das Lesen von Code.
00:07:13Es hilft dir nur, ihn besser zu verstehen, wohin alles geht.
00:07:16Wenn dir Coding-Tools und Tipps wie diese gefallen, abonniere den Better Stack Kanal.
00:07:20Wir sehen uns im nächsten Video.

Key Takeaway

Understand Anything verkürzt die Einarbeitung in komplexe Codebasen, indem es durch die Kombination von statischer Analyse und LLMs eine interaktive, kontextbasierte Landkarte statt nur statischer Dateistrukturen erstellt.

Highlights

  • Understand Anything transformiert Software-Projekte durch statische Analyse und Multi-Agenten-LLM-Verarbeitung in interaktive Wissensgraphen.

  • Das Tool bietet geführte Touren durch Code-Abläufe inklusive Validierung, Geschäftslogik, Datenbankzugriffen und externen APIs.

  • Bei einem mittelgroßen Testprojekt dauerte der Scanvorgang etwa 30 Minuten und verbrauchte 25 % eines Claude-Max-Rate-Limits.

  • Im Gegensatz zu herkömmlichen IDE-Visualisierern verknüpft das Tool Dateistrukturen mit ihrer tatsächlichen funktionalen Bedeutung.

  • Der Einsatz reduziert Onboarding-Zeiten für neue Entwickler, da komplexe Abhängigkeiten innerhalb von Legacy-Codebasen visuell erschließbar sind.

  • Als Open-Source-Plugin für Claude Code lässt sich die Lösung auch in Workflows mit Tools wie Cursor, Copilot und der Gemini CLI integrieren.

Timeline

Problemstellung bei Legacy-Codebasen

  • Große Codebasen überfordern Entwickler durch mangelnde Dokumentation und fehlende Übersicht.
  • Herkömmliche Methoden wie grep oder manuelle Anfragen an LLMs liefern oft keinen hinreichenden Kontext.

Entwickler stehen oft vor Codebasen mit Hunderttausenden Zeilen, bei denen die Dokumentation veraltet ist und das Expertenwissen durch Personalwechsel verloren ging. Klassische Suchwerkzeuge stoßen hier an ihre Grenzen, da sie keine Zusammenhänge zwischen den Architekturebenen aufzeigen.

Funktionsweise und Implementierung

  • Das Tool wird als Plugin für Claude Code installiert und verwandelt Projekte in abfragbare Wissensgraphen.
  • Die Analyse ist rechenintensiv und erfordert aufgrund der Token-Nutzung leistungsstarke LLM-Tarife.

Nach der Installation mittels plugin install understand anything scannt das Plugin das Repository. Dabei werden Struktur, Beziehungen, Module und Geschäftskonzepte extrahiert. Der Prozess ist ressourcenintensiv, weshalb ein aktueller Claude-Plan für die notwendigen Token-Kontingente essenziell ist.

Interaktive Wissensvisualisierung

  • Dashboards ermöglichen das Zoomen von der High-Level-Architektur bis hinunter in den Quellcode.
  • Geführte Touren visualisieren Ablaufketten von Einstiegspunkten über Datenbanken bis zu Fehlerbehandlungen.

Anwender können nach Begriffen wie 'payments' suchen und sofort sehen, wie Routen, Dienste und Handler miteinander verbunden sind. Die Guided-Tour-Funktion schlüsselt die Logik sequenziell auf, was den Unterschied zwischen einer bloßen Grafik und einer verifizierbaren Wissensbasis ausmacht.

Anwendungsgebiete und Nutzen

  • Das Tool dient primär dem effizienteren Onboarding, Refactoring und der Kontextanreicherung für KI-Agenten.
  • Bei Refactorings verhindert es Fehler, indem es zeigt, welche Abhängigkeiten bei Code-Verschiebungen betroffen sind.

Anstatt Dokumentationen zu lesen, können neue Teammitglieder den Wissensgraphen nutzen, um das Systemverhalten zu verstehen. KI-Agenten erhalten zudem einen besseren Kontext, was zu präziseren Änderungen führt, anstatt auf Basis isolierter Dateien zu raten.

Abgrenzung und Limitationen

  • Understand Anything fügt die Ebene der Bedeutung hinzu, während herkömmliche Tools oft nur Import-Strukturen zeigen.
  • Das Tool ersetzt nicht das manuelle Lesen von Code, sondern dient lediglich als ergänzende Orientierungshilfe.

Viele bestehende Visualisierer zeigen lediglich, dass Dateien existieren oder importiert werden, nicht aber, warum. Dieses Tool schließt die Lücke zwischen reinen Import-Graphen und dem tatsächlichen Systemverhalten, wobei Anwender weiterhin ein kritisches Urteilsvermögen benötigen, da die KI-Analyse lediglich einen Überblick bietet.

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