Manon · 马浓
专注于AI编程的上下文管理
基于自研 MatrixOneGraph 知识图谱引擎，为 AI 编程提供精准上下文。
模型越强，上下文问题越严重 — 强模型 + 差上下文 = 更快地产出自信的垃圾
AI 编程的核心缺陷
不是模型不够强，是上下文有问题
上下文不足
模型看不到调用关系、依赖链、模块边界
→ 幻觉 — 猜测关系、遗漏副作用、改一处坏一片
自研 MatrixOneGraph 知识图谱引擎
为 AI 编程提供精准、最小充分的上下文
端云架构
- 本地解析 AST，云端构建图谱
- 增量同步 — 仅上传变更文件
- 代码无需推送到 Git 仓库
- 毫秒级查询响应
混合搜索
- 图遍历 — 精确调用关系和依赖链
- 向量搜索 — 语义级代码理解
- 实体索引 — 函数、类、导入全量覆盖
- 影响分析 — commit 级变更传播
规划中：结构化流水线（澄清 → 规格 → 设计 → 分解 → 执行 → 审查），让 AI 编程过程透明可控
实测效果
基于 20 个真实查询样本，与原生工具（Grep/Glob/Read/git）在相同任务上对比
| 工具 | 场景 | 调用节省 | 质量（Manon → 原生） |
|---|---|---|---|
| manon_search | 语义代码搜索 | 86% | 4.2 vs 2.6 |
| manon_graph | 调用图遍历 | 90% | 4.6 vs 2.6 |
| manon_deep_query | 多轮架构分析 | 94% | 4.6 vs 2.6 |
| manon_impact | 提交影响分析 | 95% | 3.8 vs 4.8 ¹ |
¹ impact 以深度换速度 — 用 1/66 的 token 获取 80% 的洞察。高风险提交建议配合人工审查。
独特价值
工具选择决策树
需求是什么？
├── 找代码（不确定关键词）→ manon_search
├── 找代码（知道精确关键词）→ Grep
├── 查调用关系/依赖 → manon_graph
├── 理解跨模块架构 → manon_deep_query
├── 评估 commit 影响 → manon_impact
├── 修改代码前 → search + graph
└── 简单文件查找 → Glob
四大查询工具
基于知识图谱，单次 MCP 调用完成原生工具 7-20 次调用的任务
原理
将自然语言查询转换为向量嵌入，在知识图谱的向量索引中检索语义最相近的实体，同时沿图谱边扩展关联实体和关系。
目标
解决「不知道搜什么关键词」的问题。描述意图即可找到所有相关代码，不受命名风格限制。
最佳场景
探索性搜索、概念性查询、新人 onboarding
核心优势
语义理解 > 关键词匹配
原理
在知识图谱中定位目标 symbol，沿调用边进行方向性遍历（callers / callees），支持多层深度展开，返回完整结构化调用链。
目标
解决「改这个函数会影响哪里」的问题。一次调用看清所有使用场景和依赖关系。
最佳场景
修改前影响评估、理解模块间依赖、追踪数据流
核心优势
方向性遍历 > 无差别 Grep
原理
服务端 LLM 驱动的多轮迭代查询。自动识别信息缺口，生成补充查询，直到所有子方面覆盖完毕。单次 MCP 调用完成。
目标
解决「跨模块复杂问题需要多轮探索」的问题。提出架构级问题，系统自动拆解、查询、综合回答。
最佳场景
跨模块架构理解、多子系统关联分析
核心优势
自动覆盖度分析 > 手动多轮搜索
原理
解析 commit diff，提取变更符号，在知识图谱中反向追踪 2 跳，识别所有直接和间接调用者，输出量化风险评分（0-100）。
目标
解决「这次提交会不会搞坏别的地方」的问题。秒级获得完整影响报告，可用于 CI/CD 门禁。
最佳场景
快速风险筛查、CI/CD 门禁、code review
核心优势
秒级筛查 > 手动逐文件追踪
开箱即用
安装 → 初始化 → 自动运转
安装
git clone https://gitee.com/ymxy_1_0/manon.git
cd manon && bash install.sh
自动检测编辑器、安装依赖、注册账号、配置 MCP
初始化
manon_init
manon_setup_hooks
manon_code_health
构建知识图谱、安装 Claude Code hooks + git hook、获取健康评分基线
自动运转
git push → hook 自动更新图谱
→ 自动输出健康评分变化
之后零操作，所有工具自动可用
代码健康度评分
manon_code_health 基于知识图谱计算 8 个维度的健康评分，每次 push 后自动输出变化：
Claude Code Hooks
manon_init 自动安装 PreToolUse hooks，在关键操作前提醒查图谱：
- Grep/Glob 前 — 提醒先查知识图谱，避免盲目搜索
- Edit/Write 前 — 提醒先查上下文和近期改动，避免回退设计决策
- git push 后 — 自动更新图谱并输出健康评分变化
竞品对比
基于实测数据的对比
| 维度 | 马浓 | Copilot / Cursor | 原生工具 |
|---|---|---|---|
| 上下文来源 | 知识图谱 — 实体、调用、导入全量索引 | 当前打开的文件 + 简单搜索 | 关键词匹配 / 正则搜索 |
| 执行方式 | MCP 工具集 — 搜索、图遍历、影响分析、深度问答 | 拿到需求直接生成代码 | 不涉及代码生成 |
| 工具调用效率 | 平均 1 次调用（实测数据） | 平均 13.7 次调用 | 手动多次搜索 |
| Token 消耗 | ~1K / 次查询 | ~17.5K / 次查询 | 不适用 |
| 过程可见性 | 每步输出可见，用户可随时干预 | 黑盒生成，只看到最终结果 | 完全手动 |