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我开发了NeuroCode，这是一个Python引擎，用于构建代码库的结构中间表示（IR），包括调用图、模块依赖关系和控制流，并将其存储为适合大型语言模型（LLMs）的神经网络格式。大多数工具将代码视为文本，而NeuroCode则将其视为结构。它为您提供了一个命令行界面（CLI）和库，您可以通过以下方式使用： - 使用命令`neurocode ir`构建IR，并将其存储为`.neurocode/ir.toon`。 - 使用调用/导入图解释文件：`neurocode explain path/to/file.py`。 - 运行结构检查并生成适合LLM的补丁计划（即将推出）。我们的目标是架起静态分析与人工智能推理之间的桥梁。您可以将NeuroCode集成到代理、编辑器或管道中，或者独立使用它，以获取对代码库的结构感知洞察。没有运行时依赖，已在Python 3.10–3.12上测试。仍处于早期阶段（版本0.3.0），欢迎反馈和贡献。 GitHub: https://github.com/gabrielekarra/neurocode

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’ve built NeuroCode, a Python engine that builds a structural intermediate representation (IR) of codebases — including call graphs, module dependencies, and control flow — and stores it in a neural-ready format designed for LLMs.Most tools treat code as text. NeuroCode treats it as structure. It gives you a CLI (and library) to:Build the IR with neurocode ir . and store it as .neurocode/ir.toonExplain files using call/import graphs: neurocode explain path/to/file.pyRun structural checks and generate LLM-ready patch plans (coming soon)The goal is to bridge static analysis and AI reasoning. You can plug NeuroCode into agents, editors, or pipelines — or use it standalone to get structure-aware insights into your codebase.No runtime deps, tested with Python 3.10–3.12. Still early (v0.3.0), feedback and contributions welcome.GitHub: https://github.com/gabrielekarra/neurocode

NeuroCode – 一种用于代码库的结构化神经信息检索系统