源码导读
Graphify-Jev 源码导读：从问题到候选代码节点
如果你在做代码导航，可以借鉴它如何让代码建图与遍历、让 Jev 缩小候选范围。真正值得复制的是这份分工，以及对“选中了一个节点”究竟能证明什么的限制。
1. 顺着输入、问题和代码分支读
从 pick_seeds_with_jev 开始：输入是已经建好的 NetworkX 图和开发者的问题。代码把节点聚成社区，用文件名和连接度较高的符号概括各社区。有多个社区时，用 Choice 选择相关范围；概率分布还可能让第二个社区进入搜索，总数最多两个。
选中的社区若有超过两个文件且超过 35 个节点，会再用一次 Choice 选文件；否则直接选节点。节点选项包含位置和 docstring（没有则用标签）；超过 40 个时，代码按连接度保留前 40 个。最后一次 Choice 返回用于后续遍历的种子节点 ID。
实际路线是“社区 → 可选的文件层 → 节点”，调用次数随分支变化。本次核验的 bridge、pruner、audit 模块构造的是 Choice 问题；旧自动摘要中的 Score 用法，未在这些核心路径得到支持。
2. 选择失败，不等于答案为否
- 没有 key、空图、社区请求失败，或社区 confidence 低于 0.35，都会返回 None，让调用方决定后续搜索路径。0.35 是这个项目的实现规则，不是适合你任务的已校准默认值。
- 文件层选择失败后，节点层仍会考虑整个社区。节点请求失败就不追加种子；最终一个种子也没有时返回 None。因此部分成功的结果也可能只覆盖原计划搜索范围的一部分。
- 架构审计请求失败会返回 diagnosis=UNKNOWN，却没有 is_malignant。扫描器对缺失字段默认取 false，于是把结果放入 benign_nodes。这是从源码推导出的失败风险，本站没有运行复现事故；使用该列表判断项目健康之前，应将未知单独保留。
3. 复制剪枝与缓存前，先看限制
剪枝器先过滤部分工具名称，让 Choice 选出一个邻居，再按候选原顺序补足剩余名额。失败时返回原邻居的前 max_keep 个。保留的全部邻居并未经过完整语义排序，问题里写“因果关系”也不等于验证了因果关系。
种子缓存 key 包含图路径（或对象标识）、节点数、边数和标准化后的 query，没有 Git commit 或内容哈希。图内容变化但数量相同时，只要旧 ID 仍存在，就可能重用旧种子；要求结果新鲜的应用应另加内容或版本指纹。
需要检查你自己仓库实际发出的文本。选节点、剪枝和审计除了路径与标签，还可能包含 docstring。这个提交不足以支持“只有路径和签名离开机器”的承诺。
4. 本地复现：计数未变的缓存与 40 个候选边界
2026-11-03，我们通过 AST 提取并执行了该提交中 _get_cache_key 与 pick_seeds_with_jev 的原函数体，配合合成图接口、mock 聚类和确定性 Choice 桩。环境为 Darwin arm64 / CPython 3.9.6，仅用标准库；没有 API 调用，也没有读取密钥或环境文件。这是函数级复现，不是 Graphify 完整集成或模型实跑。
缓存样本只有两个节点、一条边和同一个图路径。交换两节点的 docstring 并修改样本 commit 元数据后，key 仍为 /fixture/graph.json_2_1::target；第二次调用直接复用种子 a，没有再调用 Choice。清空缓存后改选 b。出现这个旧结果需要节点 ID 仍有效，同时路径/对象、计数和规范化查询不变；实验没有测量真实项目中发生的频率。
候选样本是单社区、单文件：40 个互相连接的枢纽加一个孤立目标。目标在 Choice 收到 40 个候选之前就被排除；去掉一个枢纽后剩 40 个节点，目标进入候选，同一个桩便选中了它。这说明即使选择器能认出已提供的目标，候选截断仍限制召回；它不测量 Jev 准确率或真实聚类算法。
复跑时先下载公开源码与下方脚本，再在本地执行。Python runner 本身不访问网络，并会拒绝 SHA-256 与固定快照不符的源文件。2026-11-02 的源码核对仍是原始基线，本次实验新增于 2026-11-03。
curl -fsSLo jev_bridge.py https://raw.githubusercontent.com/54lynnn/graphify-jev/85808c6a12ac48a4aa39d149df5f6d8b99f07d37/graphify/jev_bridge.py
curl -fsSLo graphify_offline.py https://jevbooks.com/examples/source-review-2026-11-03-graphify-offline.py
python3 graphify_offline.py jev_bridge.py5. 先建图，再试 audit
以下顺序根据固定 README 整理，以 Graphify 自身仓库为分析对象。先准备与该提交兼容的 Python 环境，安装后提取图；audit 与 serve 才有图可读。这是文档核对后的步骤，本站尚未执行。
第一轮若想只检查本地流程，要确认没有配置 key；客户端还会读取本地 .env 和 ~/.graphify/.env。之后测试 Jev 时再配置 TYPESAFE_API_KEY，并记录 TYPESAFE_MODEL；有凭据的审计可能调用 API。
git clone https://github.com/54Lynnn/graphify-jev.git
cd graphify-jev
git checkout 85808c6a12ac48a4aa39d149df5f6d8b99f07d37
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
graphify-jev extract --code-only .
graphify-jev audit . --json
graphify-jev serve . --port 88996. 怎样才能证明它有帮助？
- 源码已核验：上面的候选层级、数量限制、缓存字段和失败分支存在于这个提交。读过代码不等于集成环境已跑通。
- 作者报告：README 提供了调用速度和重构案例。本站未复现其延迟、诊断准确度或重构收益。
- 仍待运行：选一个固定的小仓库，检查提取出的图；测试没有 key 与注入请求失败时的分支；查看 UNKNOWN 最终如何进入 JSON 和界面。
- 随后用固定问题对照原生搜索，由人先确定正确的文件或符号，保存图版本、实际模型、命中、调用数、tokens 和耗时。调用快本身不能说明导航更好。
迁移到你自己的工具
由代码枚举合法候选，提供足以区分它们的文本，最后返回候选 ID 或明确的未知。先选一小组你能人工检查正确答案的任务。借鉴这份职责拆分，限制和阈值则通过自己的评估确定。