纳米AI文件分析通过结构化切片替代全量加载：先用code-review-graph建代码图谱，再blast精准提取依赖；jCodeMunch-MCP实现符号级检索；Headroom压缩命令输出；RTK过滤终端噪音。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你需要让AI快速读完一个项目里的几十个文件，但每次喂进去都爆token、响应慢、还经常漏掉关键依赖关系——纳米AI文件分析不是把代码硬塞给模型，而是用结构化切片代替全量加载。
用code-review-graph建代码地图
第一步：在项目根目录执行npx code-review-graph init，它会自动扫描所有源码文件并构建SQLite图谱数据库。这一步必须在改动前完成，否则后续增量分析会失效。
第二步：当你修改了src/api/auth.ts中的validateToken函数，运行npx code-review-graph blast --file src/api/auth.ts --function validateToken。它会输出该函数的调用链、被调用方、测试文件路径和配置依赖项，仅含173个token。
第三步：把这份精简结果直接粘贴进AI对话框，而不是把整个src/目录拖进去。你省下的不是几KB文本，而是避免AI读取42个无关文件所消耗的11,680 token——【这一步跳过会导致AI误判跨模块副作用】。
用jCodeMunch-MCP做符号级检索
方法一：安装后启动服务jcodemunch-mcp serve --repo ./my-project，等待AST索引完成（首次约90秒）。
方法二：向AI发送指令/search symbol:handlePayment，它会返回精确到行号的函数定义、所有调用点及参数类型，不含任何注释或空行。
纳米AI是一款基于人工智能大模型技术开发的智能应用工具，主要用于提供AI问答、内容生成、信息整理与智能搜索辅助等功能。用户可通过自然语言交互方式获取结构化信息与文本内容，用于学习、办公及内容创作等多种场景。
方法三：需要查清模块边界时，发/outline module:payment，立刻拿到该模块的导入树、导出接口和依赖层级——传统方式得手动打开6个文件才能拼出这张图。
用Headroom压缩命令输出
当AI调用git diff --name-only HEAD~1获取改动文件列表时，原始输出可能含127行带颜色控制符的路径。加一层Headroom：headroom compress --type=git-diff，输出变成纯文本三行：src/utils/logger.ts、tests/auth.spec.ts、package.json。
这步压缩不丢失语义，但把3,218 token压到47 token——【若跳过此步，AI会把ANSI转义序列当作代码逻辑解析】。
用RTK过滤终端噪音
① 在AI Agent配置中把所有shell命令前缀替换为rtk exec，例如原命令npm run lint改为rtk exec npm run lint。
② RTK自动剥离ESLint输出里的重复警告模板、进度条、时间戳和空白行，只保留唯一错误行与文件位置。
③ 一次npm run lint原本产生2,840 token噪音，经RTK后剩196 token有效信息——足够AI定位问题，又不挤占上下文窗口。
