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ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus-web

ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus-web:1.6.8-rc.56

ghcr.iolinux/amd641.6.8-rc.56大小: 83.80 MB更新于 2026年6月21日
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明 · 点击收起说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

GitNexus

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企业版(SaaS 及自托管)- akonlabs.com

为智能体上下文构建神经系统。

将任何代码库索引为知识图谱——包含所有依赖、调用链、集群和执行流——然后通过智能工具暴露出来,确保 AI 智能体不会遗漏任何代码。

类似 DeepWiki,但更深入。 DeepWiki 帮助你_理解_代码,而 GitNexus 让你_分析_代码——因为知识图谱会追踪每一处关系,而不仅仅是描述。

简而言之: Web UI 是与任何仓库快速对话的方式。CLI + MCP 则让你的 AI 智能体真正可靠——它为 Cursor、Claude Code、Antigravity、Codex 等工具提供代码库的深入架构视图,避免它们遗漏依赖、破坏调用链和盲目提交修改。即使是小型模型也能获得完整的架构清晰度,从而可与大型模型竞争。


星级历史

使用 GitNexus 的两种方式

CLI + MCPWeb UI
功能本地索引仓库,通过 MCP 连接 AI 智能体可视化图谱浏览器 + 浏览器内 AI 对话
适用场景日常开发(搭配 Cursor、Claude Code、Antigravity、Codex、Windsurf、OpenCode)快速探索、演示、一次性分析
规模完整仓库,支持任意大小受浏览器内存限制(约 5k 文件),或通过后端模式实现无限制
安装方式npm install -g gitnexus无需安装——https://gitnexus.vercel.app
存储LadybugDB 原生(快速、持久化)LadybugDB WASM(内存中,按会话)
解析Tree-sitter 原生绑定Tree-sitter WASM
隐私性所有内容本地处理,无网络传输所有内容在浏览器内处理,无服务器交互

桥接模式: gitnexus serve 可连接两者——Web UI 会自动检测本地服务器,无需重新上传或重新索引即可浏览所有通过 CLI 索引的仓库。


企业版

GitNexus 提供企业级产品——既可作为完全托管的SaaS,也可自托管部署。开源版本也可通过适当授权进行商业使用。

企业版包含:

  • PR 审查 - 拉取请求的自动影响范围分析
  • 自动更新的代码维基 - 始终保持最新的文档(代码维基在开源版本中也可用)
  • 自动重新索引 - 知识图谱自动保持最新
  • 多仓库支持 - 跨仓库的统一图谱
  • OCaml 语言支持 - 额外的语言覆盖
  • 优先功能/语言支持 - 可请求新语言或功能

即将推出:

  • 自动回归分析
  • 端到端测试生成

👉 访问akonlabs.com了解更多

💬 商业许可或企业咨询,请通过***联系我们,或发送邮件至 ***


开发

  • ARCHITECTURE.md — 包结构、索引→图谱→MCP 流程、代码修改位置
  • RUNBOOK.md — 分析、嵌入、索引过期、MCP 恢复、CI 代码片段
  • GUARDRAILS.md — 贡献者和智能体的安全规则与操作“信号”
  • CONTRIBUTING.md — 许可、设置、提交和拉取请求
  • TESTING.md — gitnexus 和 gitnexus-web 的测试命令

CLI + MCP(推荐)

CLI 会索引您的仓库并运行 MCP 服务器,为 AI 智能体提供深入的代码库感知能力。

快速开始

# 索引您的仓库(从仓库根目录运行)
npx gitnexus analyze

就是这样。此命令会索引代码库、安装智能体技能、注册 Claude Code 钩子,并创建 AGENTS.md/CLAUDE.md 上下文文件——所有操作一步完成。

使用 npm 11.x? npx 可能在安装时崩溃并显示 Cannot destructure property 'package' of 'node.target'(这是 npm/arborist 的 bug,在 GitNexus 运行前发生)。请改用 pnpm——它会显式构建原生依赖:

> pnpm --allow-build=@ladybugdb/core --allow-build=gitnexus --allow-build=tree-sitter dlx gitnexus@latest analyze
>

或者全局安装(npm install -g gitnexus@latest)并运行 gitnexus analyze。参见https://github.com/abhigyanpatwari/GitNexus/issues/1939%E3%80%82

要为编辑器配置 MCP,运行一次 npx gitnexus setup——或按以下步骤手动设置。

更快安装(无需 C++ 工具链): 在 npm install -g gitnexus 前设置 GITNEXUS_SKIP_OPTIONAL_GRAMMARS=1,可跳过 tree-sitter-dart、tree-sitter-proto、tree-sitter-swift 和 tree-sitter-kotlin 的 vendored 语法构建——这四种语言将无法解析,但安装可在几秒钟内完成,无需 python3/make/g++。仅严格支持 =1——任何其他值都会触发重新构建。参见下方 tree-sitter-kotlin 说明。

关于 tree-sitter-kotlin: 与 Dart/Proto/Swift 类似,Kotlin 是一种vendored语法(位于 gitnexus/vendor/tree-sitter-kotlin)。上游 tree-sitter-kotlin 仅提供源代码(无预构建二进制文件),因此 GitNexus 会自行构建 Kotlin 平台预构建文件(通过 build-tree-sitter-prebuilds GitHub Actions 工作流)并进行 vendored——这与 Dart、Proto 和 Swift 使用的统一流程相同(Swift 的预构建文件最初从上游复制,现在也由 GitNexus 跨平台构建)。node-gyp-build 会在引入时选择正确的 .node 文件,因此无需 C/C++ 工具链。如果没有与您的平台架构匹配的预构建文件,仅 Kotlin(.kt/.kts)解析不可用;gitnexus 的其他功能不受影响。

MCP 设置

gitnexus setup 会自动检测您的编辑器并写入正确的全局 MCP 配置。只需运行一次即可。要仅配置选定的集成,可使用 --coding-agent/-c 参数并传入逗号分隔的列表,或重复该选项,例如 gitnexus setup -c cursor,codex。

编辑器支持

编辑器MCPSkills钩子(自动增强)支持程度
Claude Code是Yes是(PreToolUse + PostToolUse)完全支持
Cursor是Yes是(postToolUse,手动安装)完全支持
Antigravity(Google)是Yes是(AfterTool,Gemini CLI 钩子 schema)¹完全支持
Codex是Yes—MCP + 技能
Windsurf是——仅 MCP
OpenCode是Yes—MCP + 技能

¹ Antigravity 钩子遵循 Gemini CLI 钩子参考文档(Antigravity 2.0 是 Gemini CLI 的官方继任版本)。增强操作在 AfterTool 阶段运行,因为在 Gemini 协议中 BeforeTool 没有上下文注入通道——代理通过 hookSpecificOutput.additionalContext 看到附加到工具结果的图谱上下文。成功执行 git commit/merge/rebase/cherry-pick/pull 后,过时索引提示会进入同一通道。如果 Antigravity 特定的钩子文档与 Gemini CLI 的文档出现差异,架构可能会演进;实现将跟踪这些变化。

环境变量

大多数 analyze 控制选项同时也是 CLI 标志(--workers、--worker-timeout、--max-file-size、--verbose)。当需要在每次运行时重复使用相同标志,或从已管理自身环境的长期运行主机(MCP server、eval-server、CI shell)调用 GitNexus 时,使用环境变量形式。CLI 标志优先于环境变量;环境变量优先于内置默认值。

变量默认值作用何时调整
GITNEXUS_WORKER_POOL_SIZEcores - 1,上限为16解析工作池大小(必须 ≥ 1)。等同于 --workers 。工作池是唯一的解析路径——没有顺序解析器,因此 0 会被拒绝并返回可操作错误(工作池通过隔离+重生实现自我修复)。受限容器(cgroup CPU限制)或具有明确配额的CI运行器。要排查工作器崩溃问题,可将值设为 1 以使用单工作器池——不要设为 0。
GITNEXUS_PARSE_CHUNK_CONCURRENCY2当工作池调度当前块时,可并行读取到内存中的块文件内容数量。工作器调度本身保持串行。足以分块的大型仓库(总源代码达数MB),且磁盘I/O占分析总耗时的可测量比例。
GITNEXUS_VERBOSE未设置当为 1 时,启用详细的摄入日志(跳过文件警告、每块吞吐量、解析缓存统计信息)。等同于 --verbose。调试已“完成”但似乎遗漏文件的分析;根据可观察吞吐量调整 --workers/块并发度。
GITNEXUS_PROFILE_DEFERRED未设置当为 1 时,为块后延迟解析阶段(imports → heritage → buildHeritageMap → legacy call resolution)输出 [deferred-profile] 时间/进度日志。由 GITNEXUS_VERBOSE 隐含启用。在大型Java/Kotlin仓库中诊断“Resolving calls (all chunks)”阶段的分析停滞问题(issue #1741),且无需完整的详细摄入日志。
GITNEXUS_PROFILE_DEFERRED_SLOW_MS3000(详细模式)/ 5000当 processCallsFromExtracted 处理文件的耗时超过此阈值(毫秒)时,会输出 slow file … 日志行。通过 Number() 解析:接受整数(5000)、科学计数法(2.5e3)、小数(.5)和十六进制(0x10)。非有限或非正值将回退到默认值。排查延迟调用解析阶段中耗时过长的少数异常文件;降低阈值可显示更多文件,提高阈值可仅关注最耗时的文件。
PROF_LBUG_LOAD未设置当为 1 时,每个 loadGraphToLbug 调用会输出一行 [lbug-load prof] 摘要日志,将图数据库持久化过程分解为多个阶段(csv-emit / copy-nodes / copy-rels / fallback / total),并包含节点和边计数。未设置时零开销。分析大型仓库中CSV生成与LadybugDB COPY 操作的耗时占比(issue #2203)——分析的“emit”时间属于作用域解析阶段,而非此数据库写入路径。
GITNEXUS_MAX_FILE_SIZE512(KB)遍历器跳过阈值(KB)。硬上限为 32768(tree-sitter缓冲区上限)。等同于 --max-file-size 。索引包含有意创建的大型源文件(生成的解析器、第三方捆绑包)且仍需解析这些文件的仓库。
GITNEXUS_WORKER_SUB_BATCH_TIMEOUT_MS30000工作器空闲超时时间(毫秒),超时后将重试/回退。等同于 --worker-timeout × 1000。解析缓慢的文件(大型压缩JS、深度嵌套的TS类型)确实需要超过30秒的情况。
GITNEXUS_WAL_CHECKPOINT_THRESHOLD67108864(64 MiB)LadybugDB WAL自动检查点阈值(字节)。等同于 --wal-checkpoint-threshold 。-1 保持LadybugDB的默认阈值(约16 MiB)。较大阈值减少检查点频率,但会增加轮换时的WAL大小——在磁盘受限环境中选择较小值。需要为分析工作负载调整更大或更小的WAL自动检查点阈值时。
GITNEXUS_WORKER_SUB_BATCH_MAX_BYTES8388608(8 MB)工作池通过一次 postMessage 发送给工作器的每个任务的字节预算。非常大的单个文件;主要用于诊断——超过8 MB可能导致结构化克隆内存压力。
GITNEXUS_WORKER_MAX_RESPAWNS_PER_SLOT3每个工作器槽位在从活动轮换中移除前的最大替换重生次数。限制长期崩溃槽位的重生循环。在不稳定工作器需要更多重试(提高值)或快速失败(降低值)后再移除槽位的主机上。
GITNEXUS_WORKER_MAX_CUMULATIVE_TIMEOUT_MS5 × subBatchTimeoutMs每个任务在隔离前的总重试耗时预算。与 timeoutBackoffFactor 结合,防止指数增长的重试导致数小时停滞。确实需要较长总重试窗口的缓慢文件;降低值可在停滞时快速失败。
GITNEXUS_WORKER_CONSECUTIVE_FAILURE_THRESHOLDmax(3, poolSize)每个槽位在工作池断路器触发前的连续崩溃次数。触发后,后续所有调度都会拒绝,直到创建新工作池。在容易发生SIGSEGV的原生语法需要更快触发断路器的主机上;需要明确失败的CI运行器上。
GITNEXUS_CHUNK_BYTE_BUDGET2097152(2 MB)用于缓存键组合和调度的块边界。值越小,缓存命中粒度越细,但调度开销越大。在单体仓库上调整增量分析的缓存行为时。
GITNEXUS_NO_GITIGNORE未设置当设置时,跳过 .gitignore 解析。.gitnexusignore 仍会生效。索引其 .gitignore 排除了实际需要索引的文件(例如,为跨仓库查找而提交的生成代码)的仓库时。
GITNEXUS_SKIP_OPTIONAL_GRAMMARS未设置当严格设为 =1 时,在安装时跳过 tree-sitter-dart、tree-sitter-proto、tree-sitter-swift 和 tree-sitter-kotlin 的第三方语法实例化(以及Dart/Proto源代码构建)。这四种语言将不会被解析;安装仍会成功。在没有C++工具链的主机上,或第三方预构建不匹配的主机上安装;且愿意跳过Dart/Proto/Swift/Kotlin解析时。

发布到understand-quickly(可选)

https://github.com/looptech-ai/understand-quickly 是一个公共代码知识图谱 registry,将 gitnexus@1 列为一等格式。注册仓库一次后(npx @understand-quickly/cli add 或 https://looptech-ai.github.io/understand-quickly/add.html%EF%BC%89%EF%BC%8C%60gitnexus publish会触发单个repository_dispatch` 事件,使 registry 按需重新同步你的条目,而非等待夜间任务。

这是可选功能,若未设置 UNDERSTAND_QUICKLY_TOKEN 则不执行任何操作——该 token 是在 registry 仓库上具有 Repository dispatches: write 权限的细粒度 GitHub PAT。不会上传任何图谱文件。完整协议参见 https://github.com/looptech-ai/understand-quickly/blob/main/docs/integrations/protocol.md%E3%80%82

你的AI代理将获得什么

通过MCP公开的16个工具(11个每仓库工具 + 5个组工具):

Docker

官方 Docker 安装包提供由 docker-compose.yaml 编排的两个签名镜像。每个镜像均发布至 GitHub Container Registry (GHCR) 和 Docker Hub —— 相同构建、相同摘要、相同 Cosign 签名 —— 因此可选择任意偏好的 registry:

用途GHCR(docker-compose.yaml 中默认)Docker Hub 镜像
CLI / gitnexus serve 后端(端口 4747 上的 HTTP API、MCP、索引器)ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus:latestakonlabs/gitnexus:latest
静态 Web UI(端口 4173)ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus-web:latestakonlabs/gitnexus-web:latest

[!NOTE] 镜像重命名提示。 早期版本的 Web UI 发布在 ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus 下。随着捆绑后端的引入,该地址现在托管 CLI/服务器镜像,而 UI 已迁移至 ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus-web。旧标签仍可用于拉取,但新版本仅在新地址发布。请相应更新您的 docker run / compose 文件(或直接采用捆绑的 compose)。

一键设置

docker compose up -d

这会在 http://localhost:4747 启动服务器,在 http://localhost:4173 启动 Web UI。UI 会自动检测服务器,因为浏览器运行在主机上,并通过映射端口访问容器。

命名卷(gitnexus-data)会将全局注册表、索引和克隆的仓库持久化到服务器容器内的 /data/gitnexus 目录。要使主机上的仓库可被索引,请在启动堆栈前设置 WORKSPACE_DIR:

WORKSPACE_DIR=$HOME/code docker compose up -d
# 在服务器容器内,该目录以只读方式挂载在/workspace。
docker compose exec gitnexus-server gitnexus index /workspace/my-repo

直接使用 docker run

# 服务器
docker run --rm -d \
--name gitnexus-server \
-p 4747:4747 \
-v gitnexus-data:/data/gitnexus \
ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus:latest

# Web UI
docker run --rm -d \
--name gitnexus-web \
-p 4173:4173 \
ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus-web:latest

可选的环境变量文件(覆盖镜像标签、容器名称、端口、工作区目录):

cp .env.example .env
docker compose --env-file .env up -d

版本控制与供应链保护

Docker 镜像与 npm 包版本锁定:

  • 稳定镜像仅从 vX.Y.Z git 标签发布(通过 docker.yml 工作流由标签推送直接触发),且工作流会验证标签是否与 gitnexus/package.json 的版本完全匹配,否则拒绝构建。因此 ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus:1.6.2(及其 Docker Hub 镜像 akonlabs/gitnexus:1.6.2)与 npm install gitnexus@1.6.2 是字节级一致的版本——无漂移,无来自 main 分支的浮动构建。两个镜像仓库从同一构建步骤获得相同的摘要,因此可从任一仓库拉取,签名验证结果完全一致。
  • 候选发布镜像(如 :1.7.0-rc.1)与每个 RC 版本的 npm 包一同发布。它们由 publish.yml 在 RC 标签创建并推送后,调用 docker.yml 作为可重用工作流构建。
  • :latest 标签仅由 Docker 元数据操作从非预发布标签自动提升,因此始终指向真实的、已发布到 npm 的版本。

两个镜像均使用工作流的 GitHub OIDC 身份通过 https://docs.sigstore.dev/cosign/signing/overview/ 进行签名,并附带构建来源证明和 SBOM 证明。这是您抵御供应链的保护措施**:即使**者在其他地方重新发布同名镜像(或通过某种方式推送到拼写相似的仓库),也无法伪造与 abhigyanpatwari/GitNexus 的 docker.yml 绑定的 Cosign 签名。在敏感环境中拉取镜像前务必验证:

稳定版本——从 v* 标签引用签名:

cosign verify ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus:1.6.2 \
--certificate-identity-regexp '^https://github\.com/abhigyanpatwari/GitNexus/\.github/workflows/docker\.yml@refs/tags/v[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+(-[a-zA-Z0-9.]+)?

正则表达式将证书身份固定到本仓库的 `docker.yml` 工作流**从 `v*` 标签运行**——拒绝未签名镜像、由其他工作流签名的镜像以及从未受保护引用签名的镜像。两个仓库的验证规则相同,因为两组标签在同一工作流运行中以相同摘要签名。

**候选发布版本**——从 `refs/heads/main` 签名(`publish.yml` 调用 `docker.yml` 作为可重用工作流时的调用者引用):
```bash
cosign verify ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus:1.7.0-rc.1 \
--certificate-identity 'https://github.com/abhigyanpatwari/GitNexus/.github/workflows/docker.yml@refs/heads/main' \
--certificate-oidc-issuer [***]

您还可以检查构建来源证明和 SBOM:

cosign download attestation ghcr.io/abhigyanpatwari/gitnexus:1.6.2 \
--predicate-type https://slsa.dev/provenance/v1

Kubernetes:在准入阶段强制签名验证

对于 Kubernetes 部署,部署捆绑的 ClusterImagePolicy,以便 https://docs.sigstore.dev/policy-controller/overview/ 拒绝任何未由本仓库 docker.yml 从 vX.Y.Z 标签运行签名的 GitNexus 镜像——与上述 cosign verify 片段固定的身份相同。

# 1. 安装控制器(一次性,集群范围)
helm repo add sigstore https://sigstore.github.io/helm-charts && helm repo update
helm install policy-controller -n cosign-system --create-namespace \
sigstore/policy-controller

# 2. 标记命名空间为启用
kubectl label namespace policy.sigstore.dev/include=true

# 3. 应用策略
kubectl apply -f deploy/kubernetes/cluster-image-policy.yaml

完成后,尝试部署未签名镜像——或由 abhigyanpatwari/GitNexus 的 docker.yml 从非 v* 标签签名的镜像——将在 Pod 创建前被准入 Webhook 拒绝。这会将可验证的签名转换为强制策略,这是大多数集群实际需要的供应链控制措施。

文件

  • Dockerfile.web — 构建 gitnexus-shared 和 gitnexus-web,然后提供生产环境前端服务。
  • Dockerfile.cli — 构建 CLI/服务器(包含原生依赖)并运行 gitnexus serve --host 0.0.0.0。
  • docker-compose.yaml — 同时启动两个已签名镜像。
  • .env.example — 用于覆盖镜像名称、容器名称、端口和工作区挂载的配置。

Web UI 使用与 CLI 相同的索引管道,但完全在 WebAssembly 中运行(Tree-sitter WASM、LadybugDB WASM、浏览器内嵌入)。它适用于快速探索,但对于较大的仓库会受浏览器内存限制。

本地后端模式:运行 gitnexus serve 并在本地打开 Web UI——它会自动检测服务器并显示所有已索引的仓库,支持完整的 AI 聊天功能。无需重新上传或重新索引。智能体工具(Cypher 查询、搜索、代码导航)会自动通过后端 HTTP API 路由。


GitNexus 解决的问题

像 Cursor、Claude Code、Codex、Cline、Roo Code 和 Windsurf 这样的工具功能强大——但它们并不真正了解您的代码库结构。

实际情况:

  1. AI 编辑 UserService.validate()
  2. 不知道有 47 个函数依赖于其返回类型
  3. 破坏性变更被发布

传统 Graph RAG 与 GitNexus

传统方法向 LLM 提供原始图边缘,并希望它进行足够的探索。GitNexus 在索引时预先计算结构——聚类、追踪、评分——因此工具可在一次调用中返回完整上下文:

flowchart TB
subgraph Traditional["传统 Graph RAG"]
direction TB
U1["用户:哪些依赖 UserService?"]
U1 --> LLM1["LLM 接收原始图"]
LLM1 --> Q1["查询 1:查找调用者"]
Q1 --> Q2["查询 2:哪些文件?"]
Q2 --> Q3["查询 3:过滤测试?"]
Q3 --> Q4["查询 4:高风险?"]
Q4 --> OUT1["4 次以上查询后得到答案"]
end


--certificate-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com

相同的签名可验证 Docker Hub 镜像(摘要相同):

cosign verify docker.io/akonlabs/gitnexus:1.6.2
--certificate-identity-regexp '^https://github\.com/abhigyanpatwari/GitNexus/\.github/workflows/docker\.yml@refs/tags/v[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+(-[a-zA-Z0-9.]+)?

正则表达式将证书身份固定到本仓库的 CODE_TOKEN_163 工作流从 CODE_TOKEN_164 标签运行——拒绝未签名镜像、由其他工作流签名的镜像以及从未受保护引用签名的镜像。两个仓库的验证规则相同,因为两组标签在同一工作流运行中以相同摘要签名。

候选发布版本——从 CODE_TOKEN_165 签名(CODE_TOKEN_166 调用 CODE_TOKEN_167 作为可重用工作流时的调用者引用):

CODE_TOKEN_7

您还可以检查构建来源证明和 SBOM:

CODE_TOKEN_8

Kubernetes:在准入阶段强制签名验证

对于 Kubernetes 部署,部署捆绑的 CODE_TOKEN_168,以便 https://docs.sigstore.dev/policy-controller/overview/ 拒绝任何未由本仓库 CODE_TOKEN_169 从 CODE_TOKEN_170 标签运行签名的 GitNexus 镜像——与上述 CODE_TOKEN_171 片段固定的身份相同。

CODE_TOKEN_9

完成后,尝试部署未签名镜像——或由 CODE_TOKEN_172 的 CODE_TOKEN_173 从非 CODE_TOKEN_174 标签签名的镜像——将在 Pod 创建前被准入 Webhook 拒绝。这会将可验证的签名转换为强制策略,这是大多数集群实际需要的供应链控制措施。

文件

  • Dockerfile.web — 构建 CODE_TOKEN_175 和 CODE_TOKEN_176,然后提供生产环境前端服务。
  • Dockerfile.cli — 构建 CLI/服务器(包含原生依赖)并运行 CODE_TOKEN_177。
  • docker-compose.yaml — 同时启动两个已签名镜像。
  • .env.example — 用于覆盖镜像名称、容器名称、端口和工作区挂载的配置。

Web UI 使用与 CLI 相同的索引管道,但完全在 WebAssembly 中运行(Tree-sitter WASM、LadybugDB WASM、浏览器内嵌入)。它适用于快速探索,但对于较大的仓库会受浏览器内存限制。

本地后端模式:运行 CODE_TOKEN_178 并在本地打开 Web UI——它会自动检测服务器并显示所有已索引的仓库,支持完整的 AI 聊天功能。无需重新上传或重新索引。智能体工具(Cypher 查询、搜索、代码导航)会自动通过后端 HTTP API 路由。


GitNexus 解决的问题

像 Cursor、Claude Code、Codex、Cline、Roo Code 和 Windsurf 这样的工具功能强大——但它们并不真正了解您的代码库结构。

实际情况:

  1. AI 编辑 CODE_TOKEN_179
  2. 不知道有 47 个函数依赖于其返回类型
  3. 破坏性变更被发布

传统 Graph RAG 与 GitNexus

传统方法向 LLM 提供原始图边缘,并希望它进行足够的探索。GitNexus 在索引时预先计算结构——聚类、追踪、评分——因此工具可在一次调用中返回完整上下文:

CODE_TOKEN_10
--certificate-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com

正则表达式将证书身份固定到本仓库的 __CODE_TOKEN_163__ 工作流**从 __CODE_TOKEN_164__ 标签运行**——拒绝未签名镜像、由其他工作流签名的镜像以及从未受保护引用签名的镜像。两个仓库的验证规则相同,因为两组标签在同一工作流运行中以相同摘要签名。

**候选发布版本**——从 __CODE_TOKEN_165__ 签名(__CODE_TOKEN_166__ 调用 __CODE_TOKEN_167__ 作为可重用工作流时的调用者引用):

__CODE_TOKEN_7__

您还可以检查构建来源证明和 SBOM:

__CODE_TOKEN_8__

#### Kubernetes:在准入阶段强制签名验证

对于 Kubernetes 部署,部署捆绑的 __CODE_TOKEN_168__,以便 [Sigstore policy-controller][policy-controller] 拒绝任何未由本仓库 __CODE_TOKEN_169__ 从 __CODE_TOKEN_170__ 标签运行签名的 GitNexus 镜像——与上述 __CODE_TOKEN_171__ 片段固定的身份相同。

__CODE_TOKEN_9__

完成后,尝试部署未签名镜像——或由 __CODE_TOKEN_172__ 的 __CODE_TOKEN_173__ 从非 __CODE_TOKEN_174__ 标签签名的镜像——将在 Pod 创建前被准入 Webhook 拒绝。这会将可验证的签名转换为强制策略,这是大多数集群实际需要的供应链控制措施。

[cosign-keyless]: https://docs.sigstore.dev/cosign/signing/overview/
[policy-controller]: https://docs.sigstore.dev/policy-controller/overview/

### 文件

- Dockerfile.web — 构建 __CODE_TOKEN_175__ 和 __CODE_TOKEN_176__,然后提供生产环境前端服务。
- Dockerfile.cli — 构建 CLI/服务器(包含原生依赖)并运行 __CODE_TOKEN_177__。
- docker-compose.yaml — 同时启动两个已签名镜像。
- .env.example — 用于覆盖镜像名称、容器名称、端口和工作区挂载的配置。

Web UI 使用与 CLI 相同的索引管道,但完全在 WebAssembly 中运行(Tree-sitter WASM、LadybugDB WASM、浏览器内嵌入)。它适用于快速探索,但对于较大的仓库会受浏览器内存限制。

**本地后端模式**:运行 __CODE_TOKEN_178__ 并在本地打开 Web UI——它会自动检测服务器并显示所有已索引的仓库,支持完整的 AI 聊天功能。无需重新上传或重新索引。智能体工具(Cypher 查询、搜索、代码导航)会自动通过后端 HTTP API 路由。

---

## GitNexus 解决的问题

像 **Cursor**、**Claude Code**、**Codex**、**Cline**、**Roo Code** 和 **Windsurf** 这样的工具功能强大——但它们并不真正了解您的代码库结构。

**实际情况**:

1. AI 编辑 __CODE_TOKEN_179__
2. 不知道有 47 个函数依赖于其返回类型
3. **破坏性变更被发布**

### 传统 Graph RAG 与 GitNexus

传统方法向 LLM 提供原始图边缘,并希望它进行足够的探索。GitNexus **在索引时预先计算结构**——聚类、追踪、评分——因此工具可在一次调用中返回完整上下文:

__CODE_TOKEN_10__

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402 与流量用尽

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401 认证失败

401 · docker login

manifest unknown

标签错误 · 镜像不存在

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker访问体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

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