讀大型代碼庫最頭疼的不是代碼本身，是找不到北。你clone下來，打開文件東翻西看，很快就忘了哪個模塊調(diào)用了誰。哪些文件被依賴最多？哪里有循環(huán)依賴？改一個文件會不會牽一發(fā)而動全身？

Orbis用可視化的方式解決這些問題。輸入GitHub倉庫地址，它自動clone、解析代碼，把整個項目渲染成一張可交互的3D力導向圖。支持Python、JavaScript/TypeScript、Go、Rust、Java五種語言，基于tree-sitter做AST解析。

圖上的節(jié)點按代碼行數(shù)定大小，按類型分顏色，依賴關(guān)系用帶方向粒子的連線表示。點擊任意模塊，能查看它的依賴項、指標和導出符號。內(nèi)置的AI助手可以回答"應該先重構(gòu)哪個模塊"這類問題，回答基于實際的代碼結(jié)構(gòu)。

核心功能包括：

1. 3D力導向圖——節(jié)點大小對應代碼行數(shù)，顏色區(qū)分類型，連線有動畫方向粒子
2. 多語言AST解析——Python、JavaScript/TypeScript、Go、Rust、Java
3. AI聊天助手——基于Claude，可問"哪些模塊有循環(huán)依賴""該在哪加功能X"
4. 架構(gòu)洞察——自動檢測上帝模塊、高耦合、循環(huán)依賴等問題，帶嚴重程度評級
5. 專注模式——淡化無關(guān)節(jié)點，清晰追蹤依賴路徑
6. 可分享URL——?repo=參數(shù)自動觸發(fā)分析，方便分享特定代碼庫視圖
7. 最近歷史——本地存儲最近5個倉庫，快速重新分析
8. 演示模式——無需clone，直接加載預分析快照

項目結(jié)構(gòu)很簡潔：FastAPI后端負責SSE流式傳輸，neo_parser.py做單文件AST解析，前端是原生JS配合3d-force-graph和Three.js，沒有構(gòu)建步驟。AI功能需要Anthropic API key，缺失時會優(yōu)雅降級，聊天面板顯示錯誤信息，不影響其他功能。

本地部署只需幾步：clone倉庫、建虛擬環(huán)境、裝依賴、復制.env文件填入API key，然后uvicorn啟動。也可以用Docker一鍵運行。啟動后訪問localhost:8001即可使用。

這個工具的價值在于把抽象的代碼依賴關(guān)系變成直觀的空間關(guān)系。對于接手遺留項目、做代碼審查、或者向團隊解釋架構(gòu)，比看文件夾結(jié)構(gòu)高效得多。