README_hi.md

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GrapeRoot क्या है?

GrapeRoot एक open-source context engine है जो आपके और आपके AI coding assistant के बीच काम करता है। यह आपके codebase का एक semantic graph बनाता है — files, symbols, imports, call chains — और हर prompt में सही code AI को पहले से दे देता है।

नतीजा: आपका AI tokens reasoning में खर्च करता है, खोजबीन में नहीं।

आप चलाते हैं: dgc /path/to/project
              ↓
1. Project scan हुआ → semantic graph बना (files, symbols, imports)
2. आप सवाल पूछते हैं
3. Graph सबसे जरूरी files पहचानता है → उन्हें context में भर देता है
4. AI को आपका सवाल + सही code पहले से मिला हुआ मिलता है
5. कम turns, कम tokens, बेहतर जवाब

Token की बचत पूरे session में compound होती रहती है। Graph याद रखता है कि कौन सी files पढ़ी गईं, edit की गईं, और query की गईं — हर बार का खर्च कम होता जाता है।

परिणाम

कई वास्तविक codebases (7,700+ फाइलें) और 50+ engineering prompts पर benchmark किया गया:

Task के प्रकार के अनुसार लागत में कमी

बचत पूरे session में compound होती रहती है — turn 3 पर बचाया गया token, हर बाद के turn में cache re-billing से भी बचाता है। ऊपर दिए गए हर task type में गुणवत्ता बराबर रहती है या सुधरती है।

पूरी benchmark methodology और results: graperoot.dev/benchmarks

समर्थित AI Tools

समर्थित भाषाएं

TypeScript · JavaScript · Python · Go · Swift · Rust · Java · Kotlin · Scala · C# · Ruby · PHP

इंस्टॉल करें

macOS / Linux:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/kunal12203/Codex-CLI-Compact/main/install.sh | bash
source ~/.zshrc   # or ~/.bashrc / ~/.profile

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/kunal12203/Codex-CLI-Compact/main/install.ps1 | iex

Windows (Scoop):

scoop bucket add dual-graph https://github.com/kunal12203/scoop-dual-graph
scoop install dual-graph

आवश्यकताएं: Python 3.10+, Node.js 18+, और कोई एक समर्थित AI tool। Installer खुद-ब-खुद गायब tools का पता लगाता है और उन्हें install करने का विकल्प देता है।

उपयोग

ज़रूरी बात: MCP server चालू रहे, इसके लिए हमेशा dgc इस्तेमाल करें — सीधे claude नहीं।

Claude Code

dgc                                      # मौजूदा directory scan करें, Claude चालू करें
dgc /path/to/project                     # किसी खास project को scan करें
dgc /path/to/project "fix the login bug" # prompt के साथ शुरू करें

OpenAI Codex CLI

dg                              # मौजूदा directory scan करें
dg /path/to/project             # किसी खास project को scan करें
dg /path/to/project "add tests" # prompt के साथ शुरू करें

Interactive Picker (v3.9.99 में नया)

graperoot          # directory confirm + arrow-key tool picker दिखाता है
graperoot .        # वही, मौजूदा directory से
graperoot --version   # मौजूदा version प्रिंट करें
graperoot --update    # जबरदस्ती self-update करें

graperoot से सभी Tools

graperoot . --cursor          # Cursor
graperoot . --gemini          # Gemini CLI
graperoot . --opencode        # OpenCode
graperoot . --copilot         # GitHub Copilot
graperoot . --openclaw        # OpenClaw
graperoot . --kilocode        # Kilocode
graperoot . --mimocode        # MiMo Code
graperoot /path --gemini "add tests"   # खास project + prompt

Windows

dgc .                          # project directory के अंदर से
dgc "D:\projects\my-app"       # कोई भी drive, कोई भी path
dg "C:\work\backend"           # Codex CLI
dgc --gemini "D:\projects\app" # Windows पर Gemini CLI

यह कैसे काम करता है

1. Graph scan — पहली बार चलाने पर, GrapeRoot files, functions, classes, और import relationships को निकालकर .dual-graph/ में एक local graph बनाता है।
2. Context retrieval — हर बार जब आप कोई सवाल पूछते हैं, graph सबसे relevant files को rank करता है और AI तक पहुंचने से पहले उन्हें prompt में भर देता है।
3. Session memory — जो files आपने पढ़ी हैं, edit की हैं, या query की हैं, वे अगली बार ज़्यादा weight पाती हैं। Context बढ़ता रहता है।
4. MCP tools — जब ज़रूरत हो, आपका AI graph-aware tools (graph_read, graph_retrieve, graph_neighbors) से और गहराई में जा सकता है।

सारी processing local है। आपका कोई भी code आपकी machine से बाहर नहीं जाता।

डेटा और फ़ाइलें

सारा डेटा <project>/.dual-graph/ में रहता है (.gitignore में अपने आप जुड़ जाता है):

Global install ~/.dual-graph/ में:

कॉन्फ़िगरेशन

सब कुछ वैकल्पिक है, environment variables के ज़रिए:

स्व-अपडेट

Launcher हर बार चलाने पर updates की जांच करता है और चुपचाप अपने आप update हो जाता है। जबरदस्ती update के लिए:

graperoot --update

Auto-update बंद करने के लिए:

graperoot --no-auto-update

फिर से चालू करने के लिए:

graperoot --auto-update

मौजूदा version: 3.10.16

टेलीमेट्री

GrapeRoot bugs ठीक करने में मदद के लिए गुमनाम crash reports इकट्ठा करता है। क्या भेजा जाता है: error का प्रकार, कौन सा step fail हुआ, OS/Python version, GrapeRoot version। कभी नहीं भेजा जाता: आपका code, file paths, project names, या व्यक्तिगत डेटा।

graperoot --no-telemetry    # disable
graperoot --telemetry       # re-enable

GrapeRoot Pro

GrapeRoot Pro power users के लिए advanced features जोड़ता है:

• Exhaustive task mode — जटिल refactors के लिए गहरा multi-file analysis
• Dead export detection — पूरे codebase में unused exports खोजें
• Dependency cycle finder — circular import chains का पता लगाएं
• Cross-codebase search — कई repos में semantic search
• Undo shield — destructive operations को बचाने वाले pre-tool-use hooks

समस्या निवारण

"MCP Server Connection Failed"

claude सीधे इस्तेमाल करने की बजाय हमेशा dgc का उपयोग करें। dgc MCP server को अपने आप शुरू कर देता है।

# हल:
claude mcp remove dual-graph
dgc   # सब कुछ फिर से register हो जाएगा

पूरी troubleshooting guide

TROUBLESHOOTING.md देखें या graperoot.dev/docs पर जाएं।

योगदान

Launcher scripts (bin/) Apache 2.0 के तहत open source हैं। Bug fixes, नए AI assistant support, install सुधार, और docs के लिए PRs का स्वागत है।

नोट: Graph engine (graperoot pip package) proprietary है। इस repo में launchers और tooling पूरी तरह open source हैं।

समुदाय

कोई सवाल है, कोई bug मिला, या feedback देना चाहते हैं?

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लाइसेंस

इस repository में launcher scripts और tooling: Apache License 2.0

graperoot graph engine (PyPI): proprietary। देखें graperoot.dev/graperoot-pro।