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需要递归分析函数调用依赖、影响面或架构时，用 GrepAI…

当你已使用 GrepAI 且需要从某个函数出发递归查看完整调用依赖、评估重构影响或导出架构图数据时使用。

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GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 40/100 ×0.15

适用场景

需要递归分析函数调用依赖、影响面或架构时特定

解决思路

  1. 基本用法：运行 `grepai trace graph "FunctionName"` 构建递归调用依赖树；例如 `grepai trace graph "main"` 会输出以 main 为根的调用图、节点数和最大深度。
  2. 用 `--depth` 控制递归深度：默认深度为 2 层；`grepai trace graph "main" --depth 1` 只列直接被调用者（callees）；`grepai trace graph "main" --depth 2` 为默认；`grepai trace graph "main" --depth 3` 展开到第 3 层；`grepai trace graph "main" --depth 5` 做更深分析。
  3. 需要机器可读输出时，加 `--json`，例如 `grepai trace graph "main" --depth 2 --json`，输出包含 query、mode、depth、root、children、file、line、stats.nodes、stats.max_depth 等字段。
  4. 需要更紧凑 JSON 时，在 `--json` 基础上加 `--compact`，例如 `grepai trace graph "main" --depth 2 --json --compact`，字段会缩写为 q、d、r、n、c、s 等。
  5. 在 v0.26.0+ 使用 `--toon` 输出 TOON 格式，例如 `grepai trace graph "main" --depth 2 --toon`；TOON 比 JSON 约少 50% tokens；`--json` 与 `--toon` 互斥，不能同时使用。
  6. 用 `--mode fast` 进行基于正则的快速提取：`grepai trace graph "main" --mode fast`。
  7. 用 `--mode precise` 进行基于 tree-sitter AST 的精确提取：`grepai trace graph "main" --mode precise`。
  8. 理解应用启动流程：`grepai trace graph "main" --depth 4`。
  9. 做影响分析：查某工具函数被谁依赖，运行 `grepai trace graph "validateInput" --depth 3`；查数据库层变更影响，运行 `grepai trace graph "executeQuery" --depth 2`。
  10. 做代码审查：运行 `grepai trace graph "processOrder" --depth 5`；节点很多表示复杂度高。
  11. 生成文档数据：运行 `grepai trace graph "main" --depth 3 --json > architecture.json`。
  12. 做重构规划：运行 `grepai trace graph "legacyAuth" --depth 3` 查看改动可能破坏什么。
  13. 处理循环依赖：GrepAI 会检测并标记循环依赖，文本输出中显示 `[CYCLE]`，JSON 中对应节点带 `"cycle": true`。
  14. 限制大图深度：先用浅层，运行 `grepai trace graph "main" --depth 2`。
  15. 聚焦大图特定区域：不总是追 `main`，改为追子系统，运行 `grepai trace graph "authMiddleware" --depth 3`。
  16. 对大图做后处理过滤：运行 `grepai trace graph "main" --depth 3 --json | jq '...'`。
  17. 导出 DOT/Graphviz：将 `grepai trace graph "main" --depth 3 --json` 通过 Python 脚本解析，输出 `digraph G { rankdir=TB; ... }`，再运行 `dot -Tpng graph.dot -o graph.png`。
  18. 生成 Mermaid 图：将 `grepai trace graph "main" --depth 2 --json` 通过 Python 脚本解析，输出 ```mermaid graph TD ... ``` 格式。
  19. 比较图规模：用 `grepai trace graph "main" --depth 3 --json | jq '.stats.nodes'` 获取节点数；重构前后分别执行并比较，例如 `echo "Before: $(grepai trace graph 'main' --depth 3 --json | jq '.stats.nodes') nodes"`，重构后再执行对应 After 版本。
  20. 解决图过大或超时：降低深度，如 `--depth 2`；改为追踪特定函数而非 `main`；使用 `--mode fast`。
  21. 解决大量循环：说明代码存在循环依赖，考虑重构。
  22. 解决缺失分支：尝试 `--mode precise`；检查文件是否已索引；确认语言已启用。
  23. 最佳实践：从浅层开始，先用 `--depth 2`，按需增加。
  24. 最佳实践：聚焦分析特定函数，不要总是从 `main` 开始。
  25. 最佳实践：导出 JSON 用于生成图表和文档。
  26. 最佳实践：长期跟踪节点数作为复杂度指标。
  27. 最佳实践：调查循环依赖，循环依赖是代码坏味道。
  28. 输出格式：trace graph 结果包含 `🔍 Call Graph for "..."`、Depth、Mode、树状调用图、Statistics（Total nodes、Maximum depth reached、Cycles detected）以及提示 `--json` 和 `--depth N`。

适用边界 · 注意事项