
gitgalaxy — Updated!
AST-मुक्त अनुमानात्मक ज्ञान ग्राफ़ इंजन गहन रिपॉजिटरी इंटेलिजेंस और शून्य-विश्वास सुरक्षा स्कैनिंग के लिए। GitLab CI/CD घटक के रूप में एकीकृत होता है, शत्रुतापूर्ण कोड को अवरुद्ध करता है, और GitLab Security Dashboard को SARIF टेलीमेट्री निर्यात करता है।
GitGalaxy
संकलन के बिना रिपॉज़िटरी-स्तरीय संरचनात्मक बुद्धिमत्ता।
दस्तावेज़ · विज़ुअलाइज़र · Language Crucible · Keyword Rosetta · Raw Output
1 स्कैन · 97 संरचनात्मक संकेत · 50+ भाषाएँ · कोई संकलन नहीं · 17 जोखिम-एक्सपोज़र श्रेणियाँ · 6 आउटपुट
संक्षिप्त संस्करण
GitGalaxy सीधे स्रोत टेक्स्ट से पूरी रिपॉज़िटरी का भाषा-अज्ञेय संरचनात्मक ग्राफ़ बनाता है — कोई बिल्ड नहीं, कोई प्रति-भाषा टूलचेन नहीं।
यह उन रिपॉज़िटरीज़ के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बहुभाषी, आंशिक रूप से टूटी हुई, लेगेसी, विक्रेता-भारी, या अन्यथा बिल्ड-प्रथम वर्कफ़्लो के माध्यम से विश्लेषण करने में कठिन हैं:``` text Go + C++ + Python + Java + Bash + YAML
- generated code + vendored code + legacy code
- half-migrated modules + broken dependencies
प्रत्येक भाषा के लिए अलग पार्सर के बजाय, GitGalaxy **संरचनात्मक हस्ताक्षरों** की एक साझा शब्दावली निकालता है — फ़ंक्शन, क्लास, आर्गुमेंट, कंट्रोल फ़्लो, स्टेट म्यूटेशन, I/O, API, डिपेंडेंसी — और उन्हें एक नियतात्मक रिपॉज़िटरी मॉडल में सामान्यीकृत करता है जो आर्किटेक्चर विश्लेषण, जोखिम-एक्सपोज़र प्राथमिकता, SBOM जनरेशन, रिफैक्टरिंग और ओनरशिप विश्लेषण, AI-उन्मुख कोडबेस संदर्भ, और CI/CD गेट्स को फ़ीड करता है।
> **केंद्रीय थीसिस:** रिपॉज़िटरी स्केल पर अत्यधिक उपयोगी संरचनात्मक जानकारी प्राप्त करने के लिए पूर्ण भाषा पार्सिंग हमेशा आवश्यक नहीं होती।
वह थीसिस कैसे परखी जाती है — Tree-sitter और Ctags के विरुद्ध, एक रोपित कंट्रोल कॉर्पस के विरुद्ध, और अगला Git इतिहास के विरुद्ध — इसका सारांश नीचे [Accuracy, measured](#accuracy-measured) में दिया गया है और पूरा विवरण [the validation program](https://gitlab.com/squid-protocol1/gitgalaxy/-/blob/main/docs/validation.md) में प्रस्तुत है।
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## एक स्कैन आपको क्या देता है
एक कमांड:``` bash
pip install gitgalaxy
galaxyscope path/to/repo
एक ही निर्धारक स्कैन के छह समन्वित दृश्य:
| आउटपुट | उद्देश्य |
|---|---|
| LLM आर्किटेक्चर ब्रीफ | संक्षिप्त मशीन/एजेंट-उन्मुख संदर्भ (नीचे) |
| SARIF | CI/सुरक्षा डैशबोर्ड एकीकरण |
| CycloneDX SBOM | निर्भरता सूची/अनुपालन |
| SQLite | क्वेरी-योग्य रिपॉज़िटरी नॉलेज ग्राफ |
| JSON ऑडिट डेटा | फोरेंसिक/ऑटोमेशन वर्कफ़्लो |
| 3D विज़ुअलाइज़ेशन डेटा | इंटरैक्टिव रिपॉज़िटरी टोपोलॉजी |
आर्किटेक्चर ब्रीफ
फ्लैगशिप रिपोर्ट एक एकल Markdown ब्रीफ है जिसे किसी इंजीनियर — या किसी AI एजेंट — को ऐसी रिपॉज़िटरी का कार्यशील मानसिक मॉडल सौंपने के लिए बनाया गया है जिसे उसने कभी नहीं देखा। यह एक स्व-निहित पैकेज है: जोखिम समीकरण रिपोर्ट में ही मुद्रित हैं, और एक एम्बेडेड इंटरप्रिटेशन प्रॉम्प्ट किसी भी LLM को बिना यह भ्रमित हुए कि संख्याओं का अर्थ क्या है, इसे वर्णित करने देता है। अनुभागों में मैक्रो स्थिति और भाषा संरचना, नेटवर्क टोपोलॉजी (मॉड्युलैरिटी, आर्टिक्युलेशन पॉइंट्स, साइक्लिक डेंसिटी), निर्भरता चोक पॉइंट्स, सबसे भारी फ़ंक्शन और फ़ाइलें, PageRank ब्लास्ट रेडियस के साथ प्रति-फ़ाइल संरचनात्मक हस्ताक्षर, लक्षित और संचयी जोखिम हिटलिस्ट, सप्लाई-चेन ऑडिट, और अस्थिरता तथा लेखकत्व केंद्रीकरण के आधार पर रैंक किए गए रिफैक्टरिंग लक्ष्य शामिल हैं — साथ ही उन प्रत्येक फ़ाइल की मदवार सूची जिसे स्कैन करने से इसने इनकार किया, और क्यों।
दो उदाहरण, वर्तमान इंजन के साथ 2026-08-31 को स्कैन किए गए। दोनों रिपॉज़िटरी
सार्वजनिक हैं — किसी एक को क्लोन करें और पूरा ब्रीफ पुनरुत्पादित करने के लिए
galaxyscope --llm-only <path> चलाएँ:
curl — 4,250 आर्टिफैक्ट्स, 696 स्कैन किए गए, C, Perl, Python, Shell, M4 और
Makefile में 112,653 LOC। ब्रीफ src/tool_setup.h को शीर्ष संरचनात्मक स्तंभ
(80 इनबाउंड कनेक्शन) के रूप में रैंक करता है और एक Perl फ़ंक्शन —
tests/ftpserver.pl में APPEND_imap, Impact 2135, 1,672 LOC — को रेपो-व्यापी
फ़ंक्शन हिटलिस्ट के शीर्ष पर रखता है, उसी रैंकिंग में जिसमें C कोड है। वह
क्रॉस-लैंग्वेज ग्राफ ही उत्पाद है: रेपो की हर भाषा में एक तुलनीय सिग्नल सेट।
उसी ब्रीफ में ईमानदार चेतावनी: केवल 16.4% आर्टिफैक्ट्स स्कैन किए गए — इनजेशन
फ़िल्टर बाइनरी, जनरेट किए गए कोड और टेस्ट डेटा को आक्रामक रूप से हटा देता है,
और ब्रीफ का §5 प्रत्येक बहिष्करण को एक्सटेंशन और कारण के अनुसार सूचीबद्ध करता है।
cics-genapp (IBM का CICS COBOL/DB2 नमूना) — 92.1% स्कैन किया गया: 44 COBOL
प्रोग्राम, 29 JCL जॉब्स। संचयी संरचनात्मक-सतह हिटलिस्ट में base/src/lgupdb01.cbl
सबसे आगे है (म्यूटेशन सरफेस ~100%, जटिलता भार 92%), और रेपो में सबसे भारी
पैराग्राफ UPDATE-POLICY-DB2-INFO है — SELECT FOR UPDATE रो-लॉकिंग लॉजिक,
जो वास्तव में वही जगह है जहाँ उस प्रोग्राम का मेंटेनर सबसे पहले देखना चाहेगा।
वही ब्रीफ एक सीमा को भी स्पष्ट रूप से दिखाता है: बिना वास्तविक इम्पोर्ट ग्राफ
वाली सपाट आर्किटेक्चर पर, "संरचनात्मक स्तंभ" सूची शून्य-कनेक्शन फ़ाइलों तक
सिकुड़ जाती है, और रिपोर्ट कहती है कि इस पर भरोसा करने से पहले कनेक्शन गणनाएँ
जाँचें।
स्वतंत्र रूप से चयनित रिपॉज़िटरी के लिए सैकड़ों असंपादित ब्रीफ
gitgalaxy-raw-output
पर कमिट किए गए हैं; इस रेपो का अपना सदैव-अद्यतन स्व-स्कैन ब्रीफ
docs/gitgalaxy_architecture_brief.md
पर है।
एक ग्राफ, कई उपभोक्ता
| उपभोक्ता | प्रश्न |
|---|---|
| आर्किटेक्चर | यह रिपॉज़िटरी किस चीज़ से बनी है? |
| संरचनात्मक विश्लेषण | फ़ंक्शन, क्लास, API, निर्भरताएँ और नियंत्रण संरचनाएँ कहाँ हैं? |
| Structural Surface Profile (पूर्व में Risk exposure) | दिए गए संरचनात्मक/सामग्री पैटर्न का संकेंद्रण कहाँ है? |
| रिफैक्टरिंग | कौन सी फ़ाइलें जटिल, उच्च-चर्न या लोड-बेयरिंग हैं? |
| सप्लाई चेन | डिस्क पर वास्तव में कौन सी निर्भरताएँ मौजूद हैं? |
| AI संदर्भ | किसी एजेंट को कौन सी आर्किटेक्चर और संबंध जानने चाहिए? |
| लिगेसी माइग्रेशन | रूपांतरित करने के लिए संरचनात्मक इकाइयाँ कहाँ हैं? |
| ऐतिहासिक विश्लेषण | रिपॉज़िटरी के विकसित होने के साथ मापा गया एक्सपोज़र कैसे बदलता है? |

सटीकता, मापी गई
ऊपर के दावों के पीछे दो स्थायी मापन कार्यक्रम हैं। पूरी कथा — कार्यप्रणाली, निर्णय, सीमाएँ, और आगे क्या — सत्यापन कार्यक्रम में है; यह सारांश है।
संरचनात्मक सत्यापन: GitGalaxy बनाम Tree-sitter बनाम Ctags
GitGalaxy को पिन किए गए Language Crucible कॉर्पस पर Tree-sitter और Universal Ctags के विरुद्ध बेंचमार्क किया जाता है — 45 भाषाओं में से 24 को तीनों टूल मिलते हैं, 13 और को दो मिलते हैं, और हर असहमति की वास्तविक स्रोत के विरुद्ध जाँच की जाती है और निर्णय के साथ दर्ज की जाती है (201 में से 200 दर्ज विसंगति आकार सत्यापित)। उस कॉर्पस पर, GitGalaxy की सत्यापित फ़ंक्शन परिशुद्धता सभी 31 tree-sitter-तुलनीय भाषाओं में 100% है, और यह कभी भी सत्यापित क्लास या आर्ग्युमेंट असहमति में गलत पाया गया टूल नहीं है। सीमा: तीन संरचनात्मक लक्ष्य, एक निश्चित कॉर्पस — सामान्य रूप से "AST जितना सटीक पार्स करता है" नहीं।