Maguyva, AST पार्सिंग और सिंबल एक्सट्रैक्शन के साथ Python को सपोर्ट करता है, जिससे AI एजेंट असली Python रिपॉज़िटरी में डेकोरेटर, self/cls मेथड, इम्पोर्ट, और क्रॉस-मॉड्यूल डिपेंडेंसी का अनुसरण कर पाते हैं।
Python वह जगह है जहां बहुत सारे AI कोडिंग टूल शुरुआत में अच्छे दिखते हैं और फिर प्रोडक्शन में अंदाज़ा लगाना शुरू कर देते हैं। मुश्किल हिस्से जाने-पहचाने हैं: डेकोरेटेड एंट्री पॉइंट, सर्विस क्लासेज़, टाइप स्टब, हर जगह छोटे हेल्पर मॉड्यूल, और वे मेथड जो तभी समझ में आते हैं जब आप self या cls को उस क्लास से दोबारा जोड़ें जिससे वे संबंधित हैं।
Python के लिए, असली सवाल यह नहीं है कि “क्या यह .py फ़ाइलें पढ़ सकता है?” सवाल यह है कि क्या एजेंट किसी एंडपॉइंट से सर्विस तक, किसी बैकग्राउंड टास्क से हेल्पर तक, या किसी क्लास नाम से उन मेथड तक जाते हुए साक्ष्य-आधारित बना रह सकता है जो असल में व्यवहार को इम्प्लीमेंट करते हैं।
Maguyva, Python को एक पूर्ण संरचनात्मक भाषा के रूप में मानता है। कॉन्फ़िग .py, .pyw, और .pyi को कवर करता है; decorated_definition को वापस किसी फ़ंक्शन सिंबल से मैप करता है; और self / cls मेथड कॉल्स को वापस उस संलग्न क्लास से जोड़ता है। यह मायने रखता है क्योंकि यही वे ठीक जगहें हैं जहां Python रिपॉज़िटरी किसी इंसान को स्पष्ट और किसी LLM को धुंधली लगने लगती हैं।
यह रिलेशनशिप एक्सट्रैक्शन से बहुत सारा स्टैंडर्ड-लाइब्रेरी नॉइज़ भी फ़िल्टर करता है। इसका मतलब है कि pathlib, typing, या logging जैसे मॉड्यूल से आने वाले आम रनटाइम कॉल्स के उन रिपॉज़िटरी-विशिष्ट रिलेशनशिप को दबाने की संभावना कम होती है जिनकी आपको असल में परवाह है।
सबसे सरल उपयोगी वर्कफ़्लो यह है:
intelligent_search से शुरू करें।find_symbol पर स्विच करें।dependency_search का उपयोग करें।यह पैटर्न किसी एजेंट से ठंडी शुरुआत में “बिलिंग flow अपडेट करो” कहने से बेहतर है। इससे एजेंट पहले एक नक्शा बना सकता है और फिर कोड बदल सकता है।
यह पेज उन Python रिपॉज़िटरी के लिए है जिनमें पहले से कुछ उम्र और जटिलता है: सर्विस कोड, जॉब, स्क्रिप्ट, जनरेट किए गए टाइप, और आस-पास का कॉन्फ़िग। अगर आपकी मुख्य तुलना पॉलीग्लॉट वेब मोनोरेपो में है, तो TypeScript मार्गदर्शिका भी पढ़ें। अगर आपको बस पूरा सपोर्ट मैट्रिक्स चाहिए, तो compatibility का उपयोग करें।
सबसे उपयुक्त
एजेंट वर्कफ़्लो
इंजन विवरण
उपयोगी MCP एंट्री पॉइंट
intelligent_search
'इनवॉइस सिंक के आसपास पुनः-प्रयास तर्क' जैसी कॉन्सेप्चुअल क्वेरी से शुरू करें और अगर रिपॉज़िटरी पॉलीग्लॉट है तो `language_filter="python"` सेट करें।
find_symbol
जब आपको क्लास या फ़ंक्शन का नाम पता हो और एडिट करने से पहले डेफिनिशन के साथ रेफ़रेंस चाहिए हों, तब इसका इस्तेमाल करें।
dependency_search
किसी साझा सर्विस या हेल्पर को रीफ़ैक्टर करने से पहले यह देखने के लिए कि उस पर क्या निर्भर करता है, इनकमिंग दिशा का इस्तेमाल करें।
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.java
प्रासंगिक तब जब आपकी रिपॉज़िटरी कई पैकेज में ऐप कोड, लाइब्रेरी, API क्लाइंट, टेस्ट, और कॉन्फ़िग को मिलाती हो।
एक्सटेंशन
.cts, .d.ts, .mts, .spec.ts, +3 और