코드베이스 지도를 한 번 만들어 두고 꺼내 쓰는 오픈소스
Graft · LLM이 매번 코드 읽는데 소모되는 토큰 절감
코딩 에이전트는 작업을 시작할 때마다 코드베이스를 처음부터 다시 훑습니다. 그 낭비를 없앤다는 오픈소스를 우리 저장소에 직접 돌려 봤습니다.
Graft는 저장소를 한 번 읽어 서로 연결된 마크다운 파일 묶음으로 써 두는 도구입니다. 클로드 코드와 커서, 코덱스, 제미나이가 그 지도를 열어 보고 바로 일을 시작합니다. 설치는 npm install -g @nanonets/graft 한 줄이고 라이선스는 MIT입니다.
- 우리 파이프라인 저장소에 직접 돌렸습니다. 파이썬과 자바스크립트 465개 파일을 2.5초에 훑었고 API 키는 넣지 않았습니다.
- 만들어진 지도는 소스의 4%입니다. 소스 전체가 92.7만 토큰인데 지도는 3.7만 토큰입니다.
- 질문 15개를 던져 봤습니다. 답으로 오는 묶음이 중앙값 1,678 토큰인데, 같은 답을 얻으려고 원본 파일을 통째로 읽으면 31,576 토큰입니다. 94% 적습니다. 최저 87%, 최고 99%였습니다.
- 다만 기본 검색은 단어 매칭입니다. 파일 이름에 없는 말로 물으면 놓쳤습니다. 개념으로 찾으려면 LLM 패스를 따로 돌려야 하고 그건 내 키로 돈이 듭니다.
- 임베딩도 벡터 검색도 색인도 쓰지 않습니다. tree-sitter로 파싱한 마크다운 파일이라 에이전트가 평소처럼 열고 grep 합니다.
- 만들어진 graft 폴더는 .gitignore로 들어가는 로컬 캐시입니다. 팀원은 각자 다시 만들어 씁니다.
trailhq/Trail-Code
Turbocharge Claude Code, Cursor, Codex, Gemini & every coding agent: faster, cheaper, with contextual understanding specific to your codebase.
- GitHub 별
- 10,684
- 라이선스
- MIT
- 언어
- TypeScript
- 확인한 날
- 2026.10.23
설치 · 출처 README
npm install -g @trailhq/trail-code출처 Graft (graft.nanonets.ai)
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카드 내용
- 직접 돌려봤습니다질문 하나에 읽는 양이 94% 줄었습니다
ASAP이 실측을 위한 질문 15개를 던져 나온 중앙값입니다. 토큰 절감은 최저 87%, 최고 99%. 지도 만드는 데는 2.5초 걸렸습니다.
출처: ASAP이 직접 측정 - 무엇이 달라지나훑고 되돌아오는 왕복이 사라집니다
에이전트는 작업마다 저장소를 처음부터 다시 뒤집니다. 지도를 먼저 읽으면 그 왕복이 한 번에 끝납니다.
출처: graft.nanonets.ai - 어떻게 만드나임베딩도 색인도 쓰지 않습니다
코드를 파싱해 연결된 마크다운 파일로 씁니다. 지도를 만드는 단계에서는 모델을 부르지 않습니다.
출처: graft.nanonets.ai
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