arbor

为人和 Agent 提供代码上下文。
找出调用某个函数的代码。追踪代码中的调用路径。
在你造成问题之前，就知道会有什么代码被破坏。

_{模拟回放 — arbor 命令及其输出均为真实内容（tokio @ 178k LOC）。方法说明：BENCHMARKS.md}

v3.1.0 · 查找调用即将停用的 AI 模型的代码：arbor retirements 会列出 Python 项目中直接调用 OpenAI、Anthropic 和 Google SDK，且使用已停用或即将停用模型的代码，并给出替代模型和所需的更改；可在本地运行，也可作为 GitHub Action 运行。arbor usages 和 MCP 工具 find_api_usages 会列出所有此类 SDK 调用及其路由和模型。发行说明

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为什么选择 Arbor

大多数 AI 编码工具把代码视为文本。Arbor 会构建一个语义依赖图谱——以函数、类和模块为节点，以调用、导入和继承为边——然后以确定性精度回答考虑执行路径的问题：

问题	Arbor 的回答
如果我更改这个符号，哪些代码会出问题？	标明深度、置信度和风险级别的影响范围
哪些代码会直接或间接调用它？	沿调用图遍历调用方和被调用方
A 和 B 之间的最短路径是什么？	通过实际依赖关系查找 A* 路径
这个 PR 的风险是否过高，不适合合并？	根据影响范围阈值设置 CI 门禁

不靠关键词猜测。不产生嵌入式幻觉。一个图谱，支持所有接口。

如果图谱无法确定，它会如实说明——边带有置信度，存在歧义的解析结果会明确标记，而不是隐藏起来。坦诚承认未知，胜过自信地给出错误答案。

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v3.1.0 新功能

本次功能版本为调用 AI 模型 API 的 Python 代码带来两条命令。两者都在本地运行， 无需账户、API 密钥或遥测。

新功能	功能说明
arbor retirements	列出直接调用 openai、anthropic 和 Google SDK 的代码中，使用了提供商已弃用或即将弃用的模型的调用：包括日期、提供商列出的替代模型、随之变化的参数，以及代码库当前的选择。OpenAI 将于 2027 年 1 月 14 日停用 gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4.1 和 gpt-4.1-mini。下文了解更多
GitHub Action mode: retirements	在 CI 中执行相同检查：生成列出所有受影响调用的作业摘要，并对最紧急的条目发出警告。默认只发出警告；仅当设置 retirements-fail-on，或检查无法运行时，才会导致构建失败。
arbor usages 和 find_api_usages	列出每个 OpenAI、Anthropic 和 Gemini SDK 调用及其文件和行号、客户端路由（直接调用、Azure、自定义 base_url、Bedrock、Vertex）和模型 ID，供人和 Agent 使用。只有符合一小部分受支持语法的值才会被确认；其他所有值都会附带带类型的缺口说明。报告确认的内容

目前仅支持 Python；图提取方式不变（保存的图会在首次使用时重建一次， 与每次升级后的行为相同）。上一版本的详情请参阅 3.0.5 版本说明。

v3.0.3（Rust 调用的路径和宏解析、按符号区分差异、--base）

这是一个修复版本。以下每一项都是错误结果，而非缺少功能，并且 都附带回归测试。

修复	原有问题
解析 Rust 调用	crate::jobs::enqueue()、Type::new()、self.helper() 以及 assert!/format! 内的调用都没有生成边，因此大量使用的 Rust 函数会被报告为没有调用者。现在会通过模块树解析路径，并将宏参数作为代码读取。
按符号区分 arbor diff	被修改文件中的每个符号都会被视为已更改，因此在繁忙文件中新增函数时，会报告该文件的整个影响范围。现在新符号不会被视为有影响；只有已修改的符号才会。调用变更的测试会列为值得运行的测试，但不会计入影响范围。
--base 和 --staged	除非设置了 ARBOR_DIFF_BASE，否则 arbor diff、check 和 summary 只能看到未提交的更改。--base origin/main 会与合并基点比较，这与拉取请求所显示的结果一致；--staged 只检查已暂存的内容。
语言保持隔离	TypeScript 的 enqueue 可能会被报告为 Rust 的 enqueue 的调用者。解析现在会限制在同一语言系列中，并且 callers/callees 会分别列出名称相同的定义。
不再使用过期图	切换分支后，如果没有剩余文件的时间戳晚于图的时间戳，查询结果会来自旧分支的图。现在图会记录生成时所基于的提交，并在 HEAD 移动时刷新。
继承边	class Middle(Base) 不会生成边，因此更改基类时会显示影响范围为零。现在会生成 extends/implements 边，并且继承的方法仍可被访问。
调用环按一个处理	闭合的函数环占据了每个中心性排名的顶部。现在会在 PageRank 之前将环折叠处理。
加固 HTTP bridge	arbor bridge --http 会接受跨域和 DNS 重绑定请求。现在会检查 Origin/Host，并要求请求体为 JSON。
减少 bridge 噪声	bridge 会在繁忙循环中反复为忽略的构建目录重新建立索引。

此外新增：arbor receipt。每轮编码 Agent 操作后，它会用通俗语言说明 发生了哪些更改，以及改动了哪些你未要求修改的内容；使用 arbor receipt undo 可还原这一轮操作。

3.0.0 的缓存图会在首次使用时自动重建。

v3.0.0 — 正确的节点（符号解析会参考导入文件）

一项经过验证的修复。 符号解析会参考导入文件。 当一个裸名称匹配多个模块中的定义时，resolve_ref 会退回到 SameDir，并将边关联到调用方所在目录中的某个定义——这不是丢弃边，而是自信地路由错误，置信度标记为 0.55。

GraphBuilder 已经为每个文件保留了导入映射，但只有 apply_import_validation 会读取它，而该函数是在边选定之后才为其评分。因此，它从未发现指向错误节点的引用。在同文件检查和同目录检查之间查询导入映射，既能让本地定义优先于导入，也能让显式写明的导入优先于单纯的目录相邻关系。Resolution::ViaImport 的评分为 0.93，高于 SameDir 的 0.55。

测量结果

一个包含 260 个模块、分为 10 层的测试样例，每层都定义了相同的 26 个函数名。真实值根据生成器自身的边列表得出，因此预期答案是精确值，而非估算值。

真实下游数量	v2.6.0	v3.0.0
179	0	163
178	0	161
161	0	133
143	22	133
122	22	119
36	22	61
16	22	46

此前无论真实答案是多少，结果都基本停留在 22 左右。现在结果与实际情况一致。最大枢纽的风险等级从 LOW 升至 CRITICAL。

边总数几乎没有变化（1335 → 1334）。这正是路由错误而非边丢失的特征：边一直都存在，只是指向了错误的节点。

破坏性变更

• Resolution 新增了一个 ViaImport 变体——穷尽匹配将无法通过编译
• 边会落到不同节点上，因此缓存的图、存储的节点 ID 以及来自 2.6.0 的中心性基线都会有所不同

PageRank 计算前会先合并调用环。每个强连通分量只排名一次，并将该分量的权重分配给其成员，因此闭合环不会占据排名前列，而有外部调用的环也会让其成员保持在一起。CentralityScores 报告的数值仍是 v2.6.0 的百分位数，即 i / (n - 1)。

已知且仍待解决的问题

以下问题已明确记录，而非留待用户自行发现：

• 小型目标现在会出现高估（36 → 61，16 → 46）。这比完全不报更安全，但尚不准确。
• 动态和反射式导入（importlib、__import__、import()、eval(require(...))）从设计上就无法解析；在测试样例中，它们被记录为预期的未命中，而非缺陷。

v2.6.0 — 真实值（保留名称冲突，确定性解析，边置信度，百分位中心性）

关注正确性，而非速度。此前这些情况都会被悄然错误处理。

修复	原因
保留重名符号	SymbolTable 使用 HashMap::insert，因此第二个 handler、new 或 process 会替换第一个。同名符号中被替换的那个没有调用方，因此不会出现在影响范围中。
解析结果具有确定性	通过遍历 HashMap 来判断同目录局部性。Rust 会为每个进程设置不同的 RandomState 种子，因此同一个二进制文件处理相同输入时，每次运行都可能构建出不同的边。现在会在八个全新进程中断言结果一致。
边带有置信度	已确认的同文件调用和基于同目录的推测原本属于相同证据。现在每条边都会根据解析方式获得 [0,1] 范围内的分数。
导出的 TS 符号只索引一次	export_statement 会递归处理其子项，随后通用循环又递归一次——每个导出符号因此变成共享同一节点 id 的两个顶点。一个包含 149 个文件的应用中产生了 133 个虚假节点，占图的 25%。
可解析未显式声明类型的接收者上的方法调用	obj.method() 会被直接丢弃，导致 TS/JS 图几乎没有边——空图报告的影响范围为零，读起来像是“安全”，而不是“未知”。
中心性采用百分位排名	分数原本除以图中的最大值，因此排名最高的节点必定为 1.0，而 0.6 的阈值在不同代码库间毫无一致意义。新增一个枢纽节点就会重新缩放所有其他节点。
解析复杂度为 O(1)，而非 O(refs × nodes × files)	无法解析的引用——标准库和第三方调用，也就是实际代码中的大多数调用点——会触发最坏情况。现在已为后缀建立索引。

新增能力——概念搜索。 子串匹配无法通过 login 找到 get_authenticated；两者没有共同子串。现在会对标识符进行分词，并通过精选的概念集扩展搜索范围，同时将文档字符串、签名和路径与名称一起编入索引。确定性、离线运行，无需模型。该功能可通过库中的 ArborGraph::search_ranked 使用（arbor query 目前仍采用字面子串匹配）。

新增能力——代码块级影响分析。 changed_node_ids_for_ranges 只保留行实际发生变化的符号，而不是触及文件中的所有符号。

在节点集合相同的条件下，应用重复提取修复后测得：

代码库	修复前	修复后
TypeScript（149 个文件）	172 条边	196（+14%）
Rust（arbor-graph）	116 条边	167（+44%）

早期版本生成的图缓存会失效——现在的中心性含义已不同，因此读取过期缓存会导致错误结果。

v2.5.0 — 最后的借口（PageRank 提速 23 倍、并行索引、热启动中心性）

变更	测量结果
重写 PageRank — 使用扁平的调用图邻接结构替代逐轮遍历	在包含 10k 个节点的图上从 149.8ms 降至 6.6ms（23 倍），并与旧实现进行了并排验证
并行索引 — 解析任务分发至所有核心，组装结果具有确定性	Arbor：253ms → 95ms · tokio（178k 行代码）：2.7s → 1.6s
热启动中心性 — 监视器根据之前的分数重新计算种子值	单文件补丁后约 2 轮即可收敛，而非耗尽完整的 20 轮迭代预算
收敛提前退出	最大增量达到 1e-9 时停止迭代——预算是上限，不是硬性要求

觉得某个数字不对？运行 cargo bench -p arbor-graph 来验证：BENCHMARKS.md。

v2.4.0 — 迈向 Agent 原生的飞跃（MCP 2026-07-28、HTTP 传输、Tasks、MCP Apps）

| 功能 | 作用 | |---------|--------------| | **MCP `2026-07-28`** | 无状态 `server/discover`、响应缓存（`ttlMs`/`cacheScope`），以及对 `2025-03-26` 客户端的双版本回退支持 | | **Tasks 扩展** | `tasks/get` · `tasks/update` · `tasks/cancel` — 冷启动索引会返回任务句柄，而不是错误 | | **MCP Apps** | 在 Agent 宿主中展示交互式影响范围图（`ui://arbor/blast-radius`）和架构图（`ui://arbor/architecture-map`） | | **HTTP 传输** | `arbor bridge --http --port 3333` — 在负载均衡器后运行无状态 MCP | | **真正的 `get_blast_radius`** | 通过共享的 `arbor-graph::compute_blast_radius`，基于 Git 差异进行影响分析 | | **分页** | `search_symbols` 和 `get_map` 支持 `offset` / `limit` / `hasMore` | | **基准测试** | Criterion 套件 + CI 回归检查门槛 — 参见 [BENCHMARKS.md](docs/BENCHMARKS.md) |

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快速开始

# Install (crates.io can lag the latest release: see docs/INSTALL.md)
cargo install arbor-graph-cli

# Index your project (one command)
cd your-project && arbor setup

# Explore before you edit
arbor map . --exclude-test          # ranked project skeleton (~1k tokens)
arbor refactor parse_file           # blast radius of changing a symbol
arbor diff                          # impact of uncommitted git changes
arbor diff --base origin/main       # impact of this branch, as its PR shows it

# Wire up your AI agent
claude mcp add --transport stdio --scope project arbor -- arbor bridge

每轮交互后： arbor hook claude 会让 Claude Code 显示一份回执，说明它更改了什么、动了哪些你没要求它动的内容，以及需要测试什么。查看回执 →

Agent 工作流： 先调用 get_map → 用 search_symbols / get_file_graph 定位代码 → 只读取目标文件。MCP 完整指南 →

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查找调用即将停用的 AI 模型的代码

OpenAI 将于 2027 年 1 月 14 日停用 gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4.1 和 gpt-4.1-mini；Anthropic 和 Google 也会在各自日期停用模型。arbor retirements 会列出使用已停用或即将停用模型的直接 openai、anthropic 和 Google SDK 调用。对于每个调用，它会显示服务提供商列出的替代模型、需要随之更改的参数，以及仓库优先采用的选项（例如 gpt-6-luna 是否应该进行推理）。目前尚未检查通过 LangChain、LiteLLM 或其他封装进行的调用。

npx @anandb71/arbor-cli retirements .

3 calls use models OpenAI shuts down on 14 Jan 2027 (88 days)
  app/chat.py:12  gpt-4o (MODEL, line 8) → gpt-6-luna
                  also change: max_tokens → max_completion_tokens
                  decide: keep reasoning off (add reasoning_effort="none"; keep temperature) or let the model reason (remove temperature)
  app/chat.py:21  gpt-4o-mini (line 22) → gpt-6-luna  fallback of an environment or config lookup: confirm the deployed value
                  decide: keep reasoning off (add reasoning_effort="none") or let the model reason (no change)
                  check: stop and logit_bias are not supported on gpt-6-luna (400).

• 在本地运行。 无需账户或 API 密钥，也不进行遥测；代码不会离开你的设备。
• 如实说明置信度。 只有在用法扫描确认调用毫无疑问时，字面量才会被标记为已确认。os.getenv("MODEL", "gpt-4o") 这类回退值、参数默认值、可能被子类覆盖的类属性，以及路由情况不确定的调用，都会标记为请先确认并说明原因；只有使用 --count-unconfirmed 时，这些情况才会导致检查失败。通过 Azure、OpenRouter 或代理进行的调用会单独列出（--include-routed），因为服务提供商的停用日期可能不适用于这些调用；在服务提供商自有主机上设置 base_url 则属于直接调用。Arbor 无法读取的模型以及未分析的代码都会计入统计，不会被隐藏。
• 由你决定。 如果替代模型的行为本就有所不同（gpt-6-luna 默认使用中等推理强度，因此可以进行推理，而 gpt-4o 不会；claude-sonnet-5-5 默认会进行思考，而它所替代的 Sonnet 模型不会），报告会展示两种选项及各自的成本，并且在你作出选择之前不会更改任何内容。
• 适用于 CI。 支持 --json、--markdown、--annotations、--markdown-out <file> 和 --fail-within <days>。退出代码为 1 表示已确认的调用使用了已停用模型，或使用了将在你设定的时间范围内停用的模型；停用当天也视为已停用（UTC）。
• 当前范围： 支持使用 openai、anthropic 和 Google GenAI SDK 的 Python 代码。即将支持 TypeScript 和 JavaScript。

GitHub Action（默认发出警告；只有在你要求时才会导致构建失败）：

      - uses: Anandb71/[email protected]
        with:
          mode: retirements
          retirements-fail-on: never   # or: retired, or a number of days such as 90

工作原理、数据来源和完整范围 →

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面向 AI Agent（MCP）

Arbor 通过 arbor bridge 提供可用于生产环境的 MCP 服务。默认使用 Stdio；HTTP 为可选项，适用于远程/企业环境。

# Stdio (Claude, Cursor, VS Code)
arbor bridge

# HTTP (MCP 2026-07-28)
arbor bridge --http --port 3333

Cursor / VS Code

{
  "mcpServers": {
    "arbor": {
      "type": "stdio",
      "command": "arbor",
      "args": ["bridge"]
    }
  }
}

模板：templates/mcp/ · 设置脚本：scripts/setup-mcp.sh · scripts/setup-mcp.ps1

17 个 MCP 工具

层级	工具	适用场景
概览	get_map	首次调用 — 按 PageRank 排序、受令牌预算限制的项目骨架
精准查询	list_entry_points · get_callers · get_callees · search_symbols · get_file_graph · get_node_detail	导航至特定符号或文件
广度查询	get_logic_path · analyze_impact · find_path · get_knowledge_path	追踪依赖、影响范围和路径
Agent 原生	get_blast_radius · explain_symbol · audit_security · get_architecture_overview · batch_query	PR 影响分析、项目入门、安全审计、批量查询
SDK 用法	find_api_usages	查找代码调用 OpenAI、Anthropic 或 Gemini SDK 的位置，以及路由和模型 ID（Python）

每个工具都会返回 { ok, tool, data, meta: { suggested_next_tool, suggested_next_args } }，让 Agent 无需再次提示即可链式调用。

注册信息： io.github.Anandb71/arbor · 官方 API 查询 · Glama 列表

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CLI 参考

命令	说明
arbor setup	一次性初始化并建立索引
arbor map	按排名排序、受令牌预算限制的项目骨架
arbor query <term>	模糊符号搜索（支持 | OR）
arbor callers / callees <sym>	单跳图遍历。同名符号按定义列出；可用 jobs::enqueue、Type.method 或 src/jobs.rs:enqueue 缩小范围
arbor entry-points	HTTP 处理程序、主入口、任务、Webhook
arbor file-graph <path>	单个文件中的符号和边
arbor inspect <sym>	完整的符号详情
arbor path <a> <b>	最短调用图路径
arbor refactor <sym>	重构前分析影响范围
arbor usages	Python 中对 OpenAI、Anthropic 和 Gemini SDK 的调用：客户端路由（直接、Azure、自定义 base_url、Bedrock、Vertex）、模型 ID 和类型化缺口；绝不打印凭据。--sdk openai|anthropic|google、--json。没有缺口的值能确认什么：docs/SDK_USAGES.md
arbor retirements	直接调用其提供商已弃用或即将弃用的 AI 模型的 SDK（Python）：日期和剩余天数、列出的替代项、所需参数变更及各代码库需要做出的选择。--fail-within <days>、--count-unconfirmed、--include-routed、--json、--markdown、--annotations（指南）
arbor diff	按符号生成 Git 变更影响报告：新符号不会产生影响范围。--base <ref> 与合并基准比较（即 PR 显示的内容），--staged 仅检查已暂存的变更
arbor check	CI 安全检查门禁（--max-blast-radius N、--base <ref>）
arbor summary	自动生成 PR 描述（--base <ref>）
arbor agent review	自主 PR 架构审查
arbor agent onboard	代码库入门指南
arbor agent guard	实时架构安全检查门禁
arbor bridge	MCP 服务（添加 --http 以使用 HTTP 传输）
arbor watch	文件变更时实时重新建立索引
arbor receipt list / show / undo	用通俗语言记录每轮 Agent 操作所做的变更，并可撤销某一轮操作（指南）
arbor hook claude	将 Arbor 接入 Claude Code：添加指令，并在每轮操作后生成记录
arbor gui	原生桌面 UI

所有查询命令均支持 --json。map 还支持 --tokens N、--focus "pattern"、--focus-changed。

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可视化介绍

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安装

# macOS / Linux: prebuilt binary from the latest GitHub release
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Anandb71/arbor/main/scripts/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/Anandb71/arbor/main/scripts/install.ps1 | iex

# Scoop (Windows)
scoop install https://raw.githubusercontent.com/Anandb71/arbor/main/packaging/scoop/arbor.json

# Rust / Cargo (crates.io can lag the latest release)
cargo install arbor-graph-cli

# npm wrapper (cross-platform)
npx @anandb71/arbor-cli

# Docker
docker pull ghcr.io/anandb71/arbor:latest

固定版本安装：docs/INSTALL.md

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语言支持

生产级解析器： Rust · TypeScript / JavaScript · Python · Go · Java · C / C++ · C# · Dart

备用解析器： Kotlin · Swift · Ruby · PHP · Shell

添加语言 →

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CI 与拉取请求

arbor diff --markdown
arbor check --max-blast-radius 30 --markdown
arbor summary

GitHub Action（预构建二进制文件，约 5 秒，而编译约需 3–5 分钟）：

name: Arbor Check
on: [pull_request]

jobs:
  arbor:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0

      - uses: Anandb71/[email protected]
        with:
          command: check . --max-blast-radius 30 --markdown
          comment-on-pr: true
          github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

mode: retirements 会改为运行 arbor retirements。它会生成一份作业摘要，列出所有调用即将退役模型的位置，并标注最紧急的 10 行，这是 GitHub 对每个步骤的数量限制（指南）。

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架构

arbor-core (Tree-sitter parsing)
    └── arbor-graph (petgraph + PageRank + impact analysis)
            ├── arbor-cli      — CLI + MCP bridge
            ├── arbor-mcp      — MCP protocol server
            ├── arbor-server   — WebSocket JSON-RPC
            ├── arbor-watcher  — incremental file watcher
            └── arbor-gui      — desktop UI

文档： 快速入门 · 架构 · 图谱架构 · MCP 集成 · 收据 · 基准测试 · 路线图 · 理念

发布渠道： GitHub Releases · crates.io · GHCR · npm · VS Code / Open VSX · Scoop — 发布指南

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理念

1. 消费者优先 — 美观、直观、即刻实用
2. 无障碍性其次 — 兼容各种生态系统，可在任何地方运行
3. 经济实惠再次 — 开销极低，从笔记本电脑到单体应用都适用

Arbor 本地优先：不强制外传数据，支持离线使用，且为开源软件。安全政策 →

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贡献

cargo build --workspace
cargo test --workspace
cargo clippy --workspace --all-targets --all-features

CONTRIBUTING.md · 适合新手的议题 · 行为准则

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Contributors

_{7 contributors | View all}

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License

MIT — see LICENSE.