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gitgalaxy — Motor de grafo de conocimiento heurístico sin AST para inteligencia profunda de repositorios y escaneo de seguridad de confianza cero. Se integra como componente de GitLab CI/CD, bloquea código hostil y exporta telemetría SARIF al panel de seguridad de GitLab. | Kitploit
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Motor de grafo de conocimiento heurístico sin AST para inteligencia profunda de repositorios y escaneo de seguridad de confianza cero. Se integra como componente de GitLab CI/CD, bloquea código hostil y exporta telemetría SARIF al panel de seguridad de GitLab.

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32hace 20 díasAún no revisado

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GitGalaxy

Inteligencia estructural a escala de repositorio sin compilación.

Docs · Visualizer · Language Crucible · Keyword Rosetta · Raw Output

1 escaneo · 97 señales estructurales · más de 50 lenguajes · sin compilación · 17 categorías de exposición al riesgo · 6 salidas

La versión corta

GitGalaxy construye un grafo estructural agnóstico del lenguaje de un repositorio completo directamente a partir del texto fuente — sin build, sin toolchain por lenguaje.

Está diseñado para repositorios que son políglotas, parcialmente rotos, legacy, cargados de dependencias de terceros o que de otro modo resultan difíciles de analizar mediante un flujo de trabajo basado primero en la compilación:

Go + C++ + Python + Java + Bash + YAML
+ generated code + vendored code + legacy code
+ half-migrated modules + broken dependencies

En lugar de un analizador separado por lenguaje, GitGalaxy extrae un vocabulario común de firmas estructurales — funciones, clases, argumentos, flujo de control, mutación de estado, I/O, APIs, dependencias — y las normaliza en un único modelo de repositorio determinista que alimenta el análisis de arquitectura, la priorización de exposición al riesgo, la generación de SBOM, el análisis de refactorización y propiedad, el contexto de base de código orientado a IA, y las puertas de CI/CD.

Tesis central: el análisis completo del lenguaje no siempre es necesario para recuperar información estructural altamente útil a escala de repositorio.

Cómo se pone a prueba esa tesis — contra Tree-sitter y Ctags, contra un corpus de control plantado, y a continuación contra el historial de Git — se resume en Precisión, medida a continuación y se detalla por completo en el programa de validación.


Qué te ofrece un escaneo

Un comando:

pip install gitgalaxy
galaxyscope path/to/repo

Seis vistas coordinadas del mismo escaneo determinista:

SalidaPropósito
Resumen de arquitectura para LLMContexto compacto orientado a máquinas/agentes (a continuación)
SARIFIntegración con CI/paneles de seguridad
SBOM CycloneDXInventario de dependencias/cumplimiento
SQLiteGrafo de conocimiento del repositorio consultable
Datos de auditoría JSONFlujos de trabajo forenses/de automatización
Datos de visualización 3DTopología interactiva del repositorio

El resumen de arquitectura

El informe insignia es un único resumen en Markdown diseñado para entregar a un ingeniero —o a un agente de IA— un modelo mental funcional de un repositorio que nunca ha visto. Es un paquete autocontenido: las ecuaciones de riesgo se imprimen en el propio informe, y un prompt de interpretación embebido permite a cualquier LLM narrarlo sin alucinar sobre lo que significan los números. Las secciones cubren el estado macro y la composición de lenguajes, la topología de red (modularidad, puntos de articulación, densidad cíclica), los cuellos de botella de dependencias, las funciones y archivos más pesados, las firmas estructurales por archivo con radio de impacto PageRank, las listas de objetivos de riesgo dirigidos y acumulativos, las auditorías de cadena de suministro y los objetivos de refactorización clasificados por volatilidad y centralización de autoría —además de una lista detallada de cada archivo que se negó a escanear, y por qué.

Dos ejemplos, escaneados el 2026-08-31 con el motor actual. Ambos repositorios son públicos —clona cualquiera de ellos y ejecuta galaxyscope --llm-only <path> para reproducir el resumen completo:

curl — 4.250 artefactos, 696 escaneados, 112.653 LOC en C, Perl, Python, Shell, M4 y Makefile. El resumen clasifica src/tool_setup.h como el principal pilar estructural (80 conexiones entrantes) y coloca una función de Perl — APPEND_imap en tests/ftpserver.pl, Impacto 2135, 1.672 LOC— en lo más alto de la lista de funciones de todo el repositorio, en la misma clasificación que el código C. Ese grafo multilingüe es el producto: un conjunto de señales comparables en todos los lenguajes del repositorio. La advertencia honesta en el mismo resumen: solo se escaneó el 16,4% de los artefactos —el filtro de ingesta descarta binarios, código generado y datos de prueba de forma agresiva, y la §5 del resumen detalla cada exclusión por extensión y motivo.

cics-genapp (la muestra CICS COBOL/DB2 de IBM) — 92,1% escaneado: 44 programas COBOL, 29 trabajos JCL. La lista acumulativa de superficie estructural encabeza con base/src/lgupdb01.cbl (superficie de mutación ~100%, carga de complejidad 92%), y el párrafo más pesado del repositorio es UPDATE-POLICY-DB2-INFO —la lógica de bloqueo de filas SELECT FOR UPDATE, que es exactamente donde un mantenedor de ese programa querría mirar primero. El mismo resumen también muestra una limitación con claridad: en una arquitectura plana sin un grafo de importaciones real, la lista de "pilares estructurales" degenera en archivos sin conexiones, y el informe indica que se verifiquen los recuentos de conexiones antes de confiar en ella.

Cientos de resúmenes sin editar de repositorios seleccionados de forma independiente están registrados en gitgalaxy-raw-output; el resumen de autoescaneo siempre actualizado de este propio repositorio está en docs/gitgalaxy_architecture_brief.md.

Un grafo, muchos consumidores

ConsumidorPregunta
Arquitectura¿De qué está hecho este repositorio?
Análisis estructural¿Dónde están las funciones, clases, APIs, dependencias y estructuras de control?
Perfil de Superficie Estructural (antes exposición al riesgo)¿Dónde se concentra un patrón estructural/de contenido dado?
Refactorización¿Qué archivos son complejos, de alta rotación o críticos?
Cadena de suministro¿Qué dependencias existen físicamente en disco?
Contexto de IA¿Qué arquitectura y relaciones debería conocer un agente?
Migración de legado¿Dónde están las unidades estructurales a transformar?
Análisis histórico¿Cómo cambia la exposición medida a medida que evoluciona el repositorio?

Pipeline de arquitectura de GitGalaxy


Precisión, medida

Dos programas de medición permanentes respaldan las afirmaciones anteriores, y un tercero, para los grafos de dependencias y llamadas, está en curso. La narrativa completa — metodología, veredictos, límites y lo que viene después— está en el programa de validación; esto es el resumen.

Validación estructural: GitGalaxy vs Tree-sitter vs Ctags

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