Jev 调度 80 个 Claude Code 智能体，54 万行代码库一键生成架构蓝图

这玩意儿正变得越来越危险：AI 智能体仅凭一个问题就把整个代码库梳理了出来。

Jev 创始人 Diogo Almeida 整理了一套操作手册，让 80 个智能体在 54 万行代码上协同工作，生成了系统架构的可视化流程图。

只需提问：“用户上传文件时会发生什么？”就能顺着完整链路，从前端和 API 一路追踪到后台任务、数据库和测试。

布局图上的每个元素都直接链接到底层代码库。Claude Code 智能体负责梳理底层代码。Jev 则把任务分派给合适的工作智能体，并为每个调查阶段剔除无关数据：
> 哪个具体组件负责这项功能
> 需要分析哪些文件
> 是否已有其他工作智能体在处理这条链路
> 这部分是否需要深入查看

最终生成的蓝图梳理出了 170 条用户流程，并将它们关联到 2400 个测试。此外，还有 26 个未解决的问题被清晰标记出来，供人工复核。

使用方法：
把操作手册和你的代码库一起交给 Claude Code，然后提交以下提示词：
生成一份可搜索的代码库蓝图。
对入口点、服务、后台任务和数据库进行审计。
把不同模块分配给不同智能体。
在代码库中梳理每一个用户场景。
把文件位置和关键引用链接到每个步骤。
依靠 Jev 管理工作流并过滤上下文噪音。
设置专门的智能体，对照原始代码反复核查提出的链接。
把现有测试关联到各自对应的流程。
标记出推测的逻辑和不完整的路径，然后构建一个可导航该图谱的 UI。

比较好的做法是，先在单条用户路径上试运行，再扩展到整个代码库。

这样一来，任何新加入的开发者都能在改动任何代码之前，先查看某个功能、追踪其依赖关系、定位测试用例。

收藏这条。