code2schema 0.1.1

Semantic compiler: Code → AST → CQRS Model → Workflow DAG → Proto/Schema

code2schema

AI Cost Tracking

• 🤖 LLM usage: $0.1500 (1 commits)
• 👤 Human dev: ~$100 (1.0h @ $100/h, 30min dedup)

Generated on 2026-05-04 using openrouter/qwen/qwen3-coder-next

---

Semantic Compiler for Software Systems

Przekształca kod Python w model semantyczny CQRS → kontrakty API → graf architektury.

CODE (.py)
  ⬇  AST extraction (built-in ast)
  ⬇  CQRS inference (Query / Command / Orchestrator)
  ⬇  Call Graph (NetworkX)
  ⬇  Event Model (DDD / Event Sourcing)
  ⬇  Workflow DAG
  ⬇  Quality Rules
  ↓
JSON schema · .proto · Markdown · GraphML · DOT

Instalacja

pip install code2schema

Opcjonalne backendy:

pip install "code2schema[proto]"   # grpcio-tools → kompilacja .proto
pip install "code2schema[neo4j]"   # eksport do bazy grafowej
pip install "code2schema[viz]"     # pyvis → wizualizacja HTML
pip install "code2schema[dev]"     # pytest + ruff + black

Szybki start

# Pełna analiza projektu
code2schema ./moj_projekt \
  --out schema.json \
  --proto api.proto \
  --md report.md \
  --graphml graph.graphml \
  --dot graph.dot \
  --graph-summary \
  --events \
  --cycles

Przykładowy output:

✅ Gotowe (1.2s)
   Modules  : 87
   Functions: 883
   Queries  : 612
   Commands : 184
   Orchest. : 87
   Workflows: 87
   Rules    : 43
   Graph    : 883N / 1204E
   → schema.json

Użycie w kodzie

from code2schema import extract_project, analyze
from code2schema.analyzer.graph import build_rich_graph, graph_summary
from code2schema.analyzer.events import infer_event_model
from code2schema.codegen import to_proto, to_markdown
from pathlib import Path

# Ekstrakcja + analiza
modules = extract_project(Path("./backend"))
schema  = analyze(modules)

# CQRS
print(f"Queries:      {len(schema.queries())}")
print(f"Commands:     {len(schema.commands())}")
print(f"Orchestrators:{len(schema.orchestrators())}")

# Graf
G = build_rich_graph(schema)
print(graph_summary(G, schema))

# Event Model (DDD)
em = infer_event_model(modules)
print(em.summary())

# Eksport
print(to_proto(schema))
print(to_markdown(schema))

Architektura paczki

code2schema/
├── core/
│   ├── models.py       # IR: FunctionIR, ModuleIR, SchemaIR (Pydantic)
│   └── extractor.py    # AST parser (stdlib ast, bez zależności)
├── analyzer/
│   ├── cqrs.py         # CQRS inference + WorkflowDAG + Rules
│   ├── graph.py        # NetworkX: centrality, hubs, cycles, GraphML/DOT
│   └── events.py       # DDD / Event Sourcing inference
├── codegen/
│   └── __init__.py     # JSON, .proto, Markdown generators
└── cli.py              # entry point: code2schema <path> [flags]

Klasy CQRS

Rola	Kryterium
query	brak side-effectów, fan-out = 0
command	side-effects (IO, network, DB)
orchestrator	fan-out ≥ 5 (wywołuje wiele funkcji)

Reguły jakości

Automatycznie generowane:

ID	Warunek	Akcja
HIGH_FAN_OUT	fan-out ≥ 10	refactor_to_service
LONG_FUNCTION	lines > 100	split_function
QUERY_WITH_SIDE_EFFECTS	query + IO	separate_command_from_query

Graph export

GraphML można otworzyć w Gephi, yEd lub zaimportować do Neo4j.
DOT renderuje Graphviz: dot -Tsvg graph.dot -o graph.svg

Biblioteki

Kategoria	Biblioteka	Po co
Parsing	ast (stdlib)	Parsowanie Python bez zależności
Parsing	libcst	Modyfikacja kodu z zachowaniem formatowania
Parsing	tree-sitter	Multi-language (Go, TS, Rust) — v4
Graf	networkx	Call graph, centrality, cykle
Graf	neo4j	Eksport do bazy grafowej
Wizualizacja	pyvis	Interaktywny HTML
Schema	pydantic	IR models + walidacja
Proto	grpcio-tools	Kompilacja .proto → kod

Roadmap

• v0.1 — AST extraction, CQRS inference, JSON/Proto/MD output
• v0.1 — NetworkX call graph, GraphML/DOT export, PageRank
• v0.1 — Event Model (DDD), layer violation detection
• v0.2 — libcst extractor (zachowanie formatowania, transformacje)
• v0.2 — tree-sitter multi-language (Go, TypeScript, Rust)
• v0.3 — Neo4j export, pyvis HTML visualization
• v0.3 — Cross-language code generator (proto → Go/TS stubs)
• v0.4 — Data Flow Graph (DFG), State model extraction

Licencja

MIT

License

Licensed under Apache-2.0.