在许多规划会议上，所有事情听起来都很重要。因此，所有事情都被保留下来。<p>几周后，进展放缓并不是因为人们没有努力工作，而是因为注意力分散在太多的“优先事项”上。我不断看到同样的模式：团队避免优先排序并不是因为懒惰，而是因为这会迫使他们做出不舒服的权衡。<p>因此，我创建了一个名为“什么优先”的小工具。它去除了评分框架和辩论，强制设定一个单一的约束：如果只能有一件事排在第一，那到底是什么？<p>这最初是一个内部练习。我独自开发，并大量使用Notion来保持组织性和回忆决策，同时进行迭代。<p>希望能收到那些在真实团队中处理优先事项膨胀问题的人的反馈。<p>链接：<a href="https://www.cognu.app/what-comes-first" rel="nofollow">https://www.cognu.app/what-comes-first</a>
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一个将本地代码索引到图数据库中的MCP服务器，以为AI助手提供上下文。
理解和处理大型代码库对编码代理（如Google Gemini、Cursor、Microsoft Copilot、Claude等）和人类来说都是一项巨大的挑战。普通的RAG系统通常会提供过多或不相关的上下文，使得处理大型代码库变得更加困难，而不是更简单。
如果我们能为编码代理提供仅他们所需的精确且关注关系的上下文，让他们真正理解代码库，那会怎样呢？这正是我构建CodeGraphContext的原因——一个开源项目，旨在通过图形RAG使AI编码工具真正具备上下文意识。
它的功能与传统的RAG不同，图形RAG理解并服务于代码库中的关系：
1. 构建代码图和架构图，以提供准确的上下文
2. 始终保持文档和参考资料的同步
3. 提供更智能的AI辅助导航、代码补全和调试功能
即插即用与MCP CodeGraphContext作为MCP（模型上下文协议）服务器运行，与VS Code、Gemini CLI、Cursor及其他兼容MCP的客户端无缝协作。
GitHub仓库 → [https://github.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext](https://github.com/CodeGraphContext/CodeGraphContext)
v0.2.1已发布
约500个GitHub星标，约300个分支
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