Maguyva unterstützt TypeScript mit AST-Parsing und Symbolextraktion, damit KI-Agents Interfaces, Implementierungen, gemeinsam genutzte Packages und JSX-lastigen Anwendungscode über Monorepos hinweg nachverfolgen können.
TypeScript ist die Sprache, bei der viele Teams erwarten, dass sich KI-gestütztes Refactoring endlich sicher anfühlt. Das Typsystem hilft, beseitigt aber nicht das eigentliche Problem: gemeinsam genutzte Packages, DTOs, generierte Clients, React-Komponenten, Tests und App-Code ziehen alle an denselben Namen in einem großen Repo.
Bei TypeScript liegt der Maßstab höher als „versteht Syntax“. Der Agent muss den Contract von der Definition über die Implementierung bis zum Impact-Radius verfolgen können, bevor er einen gemeinsam genutzten Typ, Hook oder Client bearbeitet.
Maguyva extrahiert Klassen, Methoden, Interfaces und Type Aliases über .ts, .mts, .cts und die gängigen TypeScript-Dateivarianten rund um Tests und Stories. Member-Präfixe werden normalisiert, klassenqualifizierte Identifier bleiben jedoch erhalten — das hilft, wenn ein Repo sowohl einen unqualifizierten Helper-Namen als auch eine klassengebundene Methode mit demselben letzten Segment hat.
JSX wird als echtes strukturelles Signal behandelt statt als loses Markup. In indexierten TypeScript-Dateien bleiben Tests, Stories und Konfiguration neben dem Anwendungscode verfügbar. So kann ein Agent Nutzungsbeispiele und Einrichtung prüfen, bevor er eine gemeinsam genutzte Komponente oder einen Service ändert.
Drei Einstiegsmuster reichen meist aus:
find_symbol, wenn du bereits das Interface, den Type Alias, Hook oder Service-Namen kennst.dependency_search, bevor gemeinsam genutzte Typen oder Clients geändert werden, die über mehrere Packages verzweigen könnten.structural_search, wenn du eine Codeform brauchst, keinen Keyword-Treffer — zum Beispiel wiederkehrende Komponenten- oder Methodenmuster.Für konzeptionelle Fragen wie „verfolge den Checkout-Submission-Pfad“ ist get_task_context oft der bessere erste Schritt als eine rohe Suche.
Diese Seite ist am stärksten für Web- und Plattform-Monorepos, in denen TypeScript die Koordinationsschicht für mehrere Packages ist. Wenn dein Repo noch viel älteres JS enthält, lies den JavaScript-Leitfaden. Wenn deine eigentliche Frage lautet „kann der Agent App-Code und Infra-Kontext zusammen im Blick behalten?“, kombiniere das mit Terraform.
Am besten geeignet
Agent-Abläufe
Engine-Einordnung
Nützliche MCP-Einstiegspunkte
Fang hier an, wenn du das gemeinsam genutzte Interface, den Type-Alias, den Hook oder Service kennst, den du untersuchen willst.
Nutz es, bevor du ein gemeinsam genutztes DTO oder einen Client änderst, um einen realistischen Impact-Radius über Packages hinweg zu bekommen.
Nutz AST-Level-Suche, wenn du ein Muster brauchst, keinen String-Match, etwa wiederkehrende Komponenten- oder Methoden-Formen.
Verwandte Guides
Nützlich, wenn ein Repo CommonJS, ESM, Task-Skripte, Tests und älteren Anwendungscode mischt.
Dateiendungen
.cjs, .js, .mjs, .spec.js, +2 weitere
Nützlich, wenn Infrastruktur-Code Teil des Repo-Kontexts ist und nicht etwas, an dem der Agent achtlos vorbeigehen sollte.
Dateiendungen
.tf, .tfvars