北京
AI写代码工具最近集体陷入一种尴尬：能跑通demo，一到生产环境就抽风。RP1的创始人EmDash花了两周时间，用自家知识图谱给Claude Code当"外挂"，结果有点意思。
他测了三个典型场景。第一个是让Claude改一个300行的Python文件，AI直接动手重写，把原本能用的逻辑改崩了。EmDash的原话是：「它像是个自信过头的实习生，不查文档就敢动核心代码。」
第二个场景更常见——开发者问"这个bug怎么修"，Claude给出解法，但完全没提这个改动会牵连到隔壁模块的权限校验。第三个则是跨文件重构时，AI漏看了半年前埋的兼容层注释，导致新版本在老客户端直接崩溃。
这三个错误的共同点是：Claude看不见代码之外的"隐性知识"。谁写的、为什么这样设计、上次改的时候踩过什么坑，这些信息散落在PR记录、Slack线程和某人的脑子里。
RP1的做法是把代码库拍扁成一张图。函数调用、提交历史、甚至某行代码对应的Jira工单，全部变成节点和边。Claude Code提问时，RP1先检索这张图，把相关上下文塞进prompt再让AI作答。EmDash的测试显示，三个场景全部通过，零失误。
目前RP1还在内测，支持Python和TypeScript。有个早期用户反馈说，以前让AI改代码像开盲盒，现在至少知道它"看"到了哪些信息——虽然最后还是要人拍板，但翻车的姿势变得可预测了。
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