cmd/ + internal/ + bin/ + scripts/（293 檔）· 對齊 commit 9148bfd · graphify 0.9.40worked/ocr-source/。OpenCodeReview（OCR）本身就是一個 AI 驅動的 code review CLI。用 graphify 再掃一次 OCR 的源碼，有幾個教學價值：
上游 main @ 9148bfd（2026-08-13）的第一方程式碼：
| 部分 | 內容 | 檔案數 |
|---|---|---|
cmd/opencodereview/ | CLI 命令層（main / review / scan / delegate / config / provider TUI） | ~60 |
internal/ | 核心套件（agent / diff / llm / llmloop / tool / rules / session / mcp / viewer / telemetry） | ~215 |
bin/ + scripts/ | NPM wrapper（ocr.js）與安裝/發布腳本 | ~16 |
| 合計 | 純 code 語料（--code-only，零 LLM 成本） | 293 |
刻意排除 internal/llm/bpe_data/*.tiktoken、pages/（官方網站 React 專案）與 docs 內容——圖要呈現「OCR 的 Go 核心工程」。
| 指標 | 本站實測 |
|---|---|
| 語料檔案數 | 293 |
| 節點 | 4,128 |
| 邊 | 12,278 |
| 社群 | 168（156 顯示，12 個過薄省略） |
| 抽取 | 72% EXTRACTED · 28% INFERRED · 0% AMBIGUOUS（INFERRED 3,414 邊，平均信心 0.8） |
| Import Cycles | None detected |
| LLM / API 成本 | 0（純 AST，本機執行） |
| 工具版本 | graphify 0.9.40 |
graphify 報告指出連接最多邊的「樞紐節點」——正是 OCR 架構中最關鍵的函式：
| 函式 | 邊數 | 位置 |
|---|---|---|
contains() | 335 | 測試 helper（大量測試共用的斷言工具） |
newProviderTUI() | 176 | cmd/opencodereview/provider_tui.go——provider 設定 TUI 的建構入口 |
writeFile() | 175 | 測試寫檔 helper |
context | 131 | Go context 型別節點 |
main() | 87 | cmd/opencodereview/main.go——單一二進位入口 |
God nodes 以測試 helper 與 TUI 為大宗（因為測試碼呼叫密集）；想找「商業邏輯樞紐」要看 Community 對應的 module 層。
168 個社群，最大的幾個直接對應 OCR 的模組：
| 社群（graphify 編號） | 節點 | 對應 OCR 模組 |
|---|---|---|
| Community 1 | 97 | provider 設定 TUI 測試（provider_tui_*_test.go） |
| Community 2 | 94 | provider TUI 模型/檢視（key 處理、tab 導覽） |
| Community 3 | 83 | diff hunk 解析（Hunk / ParseHunks 及其測試） |
| Community 4 | 87 | LLM 端點解析（ResolveEndpoint 家族與測試） |
| Community 5 | 74 | 記憶壓縮與訊息計數（buildMessageXML / CountMessagesTokens） |
| Community 7 | 76 | 規則解析鏈（LoadDefault / NewResolver / readRuleFileSafe） |
| Community 10 | 45 | diff Provider（Mode / InputResolution / firstLine） |
完整 168 社群清單見 GRAPH_REPORT.md。社群名保留 "Community N" 佔位（graphify 無 LLM backend 標籤模式），可對應到語料路徑判讀模組。
4,128 節點未超過 graphify 的節點級檢視上限，但為方便一眼看模組結構，這裡以社群聚合檢視呈現。
# 0. 安裝 graphify（PyPI 套件名 graphifyy，雙 y）
uv tool install graphifyy
# 1. 準備語料（只保留第一方程式碼）
git clone https://github.com/alibaba/open-code-review.git ocr
git -C ocr checkout 9148bfdded6578c597adf893bbc0c698ea5423b9
mkdir corpus && cp -R ocr/cmd corpus/ && cp -R ocr/internal corpus/
cp -R ocr/bin corpus/ && cp -R ocr/scripts corpus/
# 2. 跑完整 pipeline（code-only，零 API key）
graphify corpus --code-only
# 3. 產出在 corpus/graphify-out/
# graph.html 互動圖
# graph.json 全量圖資料（4,128 nodes / 12,278 edges）
# GRAPH_REPORT.md 審計報告
# 4. 中文化 UI（選擇性）
cp graphify-out/graph.html graphify-out/graph-zh.html
# 替換 lang="en" → lang="zh-Hant" 及 UI 字串（Search / Node Info / Communities…）pages/（官方網站 React 專案）、internal/llm/bpe_data/*.tiktoken 與 docs——節點數不代表 OCR 全 repo。