cie

cie — el único grafo de código que sabe qué tareas y pruebas implementan realmente tu código.

Hacia dónde va esto: vision.md — la orilla lejana. El grafo se convierte en el software; los repositorios se convierten en su caché. Software que siempre puede explicarse a sí mismo. Una brújula, no una afirmación.

Code Insight Engine. Ninguna otra herramienta de grafo de código evaluada puede responder "¿qué archivos implementan esta tarea, y están probados?" como una sola consulta. Todo lo orientado a desarrolladores vive en la wiki — arquitectura escrita desde el código base, y un cómo-hacer para cada flujo de trabajo. Este README se mantiene conciso: la demo, la instalación y cómo ayudar.

Cada segundo es una sesión real grabada, nada escenificado: este repositorio clonado desde la etiqueta pública v0.1.4, cie index . en 1.9s (1,902 nodos · 6,581 aristas · 4,169 llamadas), la línea única del README registrándolo con Claude Code (✔ Connected), luego UNA pregunta en palabras simples — sobre resolve_backend, la regla de selección de almacenamiento — respondida solo con las herramientas de cie (las funciones integradas del agente estaban deshabilitadas para la toma: callers → affected_by → test_map eran su único camino). El agente devolvió las 7 pruebas de fijación con números de línea, incluida la prueba añadida para el error explícito de auto corregido ese mismo día. El GIF está editado solo por tiempo — el contenido nunca se edita; las sesiones sin cortar se incluyen en el repositorio: resolve-backend-uncut.cast (la toma del agente) y setup-uncut.cast (índice → registrar → conectado). Registro completo de toma/QC: docs/demo/production-log.md.

Instalación

Un clic, sin clonar, sin Neo4j, sin registro — instala una vez desde una etiqueta de versión, luego un comando por proyecto lo indexa, registra cie con tu cliente MCP (entrada robusta ante procesos: ruta absoluta, para que los clientes iniciados por GUI lo encuentren), y escribe los archivos de contexto del agente:

# once per machine (latest tag):
uv tool install "cie-mcp[mcp] @ git+https://github.com/kannamma-labs/cie.git@v0.1.5"

# per project — from inside the project:
cie index .        # ~1.9s on a 110-file repo
cie init .         # registers the client, writes AGENTS.md/CLAUDE.md

¿Ya instalado y prefieres la ruta del lado del cliente?

claude mcp add cie -- $(command -v cie-mcp) /path/to/your/project --backend embedded --policy readonly

pip simple también funciona:

pip install "cie-mcp[mcp]"   # core + MCP server (cie-mcp) — what most people want
pip install "cie-mcp[http]"  # + the HTTP tool-mount (cie/routes.py)

Nota sobre el nombre del paquete (actualizado 2026-08-31, v0.1.1): la distribución se publica como cie-mcp — el nombre cie en PyPI pertenece a un proyecto no relacionado (cluster311/cie10, códigos ICD-10; pip install cie NO te da esta herramienta — nunca lo hizo). El paquete de importación sigue siendo cie; los scripts de consola siguen siendo cie y cie-mcp. Las instalaciones desde GitHub son una alternativa equivalente: pip install "cie-mcp[mcp] @ git+https://github.com/kannamma-labs/cie.git@v0.1.5".

Dependencias principales: Pydantic v2, tree-sitter (+ gramáticas de Python/JS/TS/Java/Go/ Rust/C/C++/C#), watchdog, Click, Rich; el controlador de Neo4j solo cuando uses ese backend. Python ≥ 3.10. El almacenamiento se selecciona automáticamente (sirve .cie/graph.db cuando indexaste, si no Neo4j — indicado en stderr al inicio, nunca en silencio).

Más: servir a Cursor/Codex, múltiples proyectos, modo de equipo Neo4j, búsqueda semántica, HTTP, políticas, solución de problemas — cada flujo de trabajo tiene un cómo-hacer en la wiki (empieza con install-and-serve).

Se buscan colaboradores

cie es un núcleo pequeño con una superficie descomunal (135 herramientas, 9 idiomas, dos backends de almacenamiento, tres interfaces) y una cultura que se ve en los commits: DoD = verificado contra el entorno real, nunca solo escrito; los fallos se publican, no se ocultan. La demo anterior fue producida dogfooding — y la medición de dogfooding encontró (y corrigió) un error real del producto ese mismo día. Ese es el estilo de trabajo.

Formas de entrar, de más fácil a más difícil:

• Úsalo e informa — indexa tu repositorio, hazle preguntas de impacto, reporta lo que está mal o lo que falta. El cómo-hacer de solución de problemas enumera honestamente los bordes afilados conocidos.
• Una brecha medida — la heurística de PRUEBAS de llamadas directas se publicó porque una medición de dogfooding mostró 1 arista en una suite de 308 pruebas. Encuentra un número así, y la corrección entra.
• Un primer PR — empieza con la etiqueta good first issue (cada una nombra un módulo de punto de entrada seguro y criterios de aceptación) o los problemas #17–#19.
• Documentación — los cómo-hacer de la wiki cuentan. Si deseaste que existiera una página, escríbela; si la wiki y el código no coinciden, el código gana y la wiki recibe un PR.

La configuración de desarrollo son tres comandos (clonar, uv venv + instalación editable, python -m pytest -q — 312 pasando): los detalles, el arnés de conformidad y el estándar de honestidad están en CONTRIBUTING.md y en la página de contribución de la wiki. La sección "Becoming a second maintainer" de CONTRIBUTING.md es el camino más allá de un PR único.

Licencia

cie se publica bajo la Licencia MIT.

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