depgraphがAI生成コードの負債を検出

このツールは、AIコーディングエージェントに関するある具体的な観察を出発点に作られた。エージェントが書くコードはコンパイルも型チェックもlintもテストも通るのに、リポジトリは少しずつ劣化していく。名指しされたパターンは具体的だ。検索せずに新しい名前で書き直された関数、リファクタリングの途中で置き去りにされたexport、下位レイヤーから上位レイヤーへのimport、あらゆるものが依存する共有パッケージ。go vet、tsc --noUnusedLocals、eslintは単一のファイルやパッケージの内部しか見ないため、これらはいずれもエラーにならない。

グラフデータベースの選択は問題の形から自然に導かれる。依存関係はノードとリレーションシップなので、ルールはクエリになる。たとえばgod-packageルールは、そのパッケージがリポジトリ内の3つ以上のパッケージに依存しているという条件も加えるため、多くのパッケージからimportされていても自身は何もimportしない安定したドメインモデルは対象外になる。cycleルールは、密なグラフでは実行時間が指数関数的に増える長さ2〜8の全サイクル列挙から、importエッジごとに最短の戻り経路を1つ見つける方式に書き換えられ、新しいクエリは25個のランダムグラフで旧クエリと突き合わせて検証された。

2つの設計判断がツールの想定用途を示している。Neo4jはdepgraph自身が起動・破棄し、親プロセスが正常終了しても、パニックしても、SIGKILLで殺されてもコンテナを削除するウォッチドッグの子プロセスを備える。統合テストではCI上でDockerとPodmanの両方の実コンテナランタイムでこれが検証されている。またclaude-hook-gateを通じて、depgraphはセッション開始時のベースラインと比べて指摘が増えたセッションを失敗させるため、エージェントは負債を増やしたまま作業を終えられない。作者によれば、depgraph自身のリポジトリをスキャンしたところimport解決層とパース層の間に実際の重複が見つかり、共有パッケージに切り出されたという。