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我和一位朋友一起开发了一款高尔夫应用程序。我们的代码库迅速增长，并分散在多个存储库中：iOS 应用、Android 应用、后端、前端以及额外的工具。我们两人都在大型扩展型公司工作，也看到了同样的问题：理解大型分布式代码库变得越来越困难。微服务真是太棒了。 理解和回答以下问题需要时间： - *这个函数被谁调用？* - *更改此接口会产生什么影响？* - *这段代码真的可达且正在使用吗？* 我们都拥抱 AI 编码代理带来的优势，这已不是秘密。但是……AI 代理花费了惊人的时间来理解和重新发现架构。对它们来说，架构是 `grep` 的结果，有时甚至是假设的依赖关系。每次新会话，它们都会重新发现架构。然而，架构是确定性的。要引入任何更改，你需要理解架构。 经过数月努力，我们优化并构建了 Enola 来应对这一挑战。 Enola 是一个开源架构引擎，提供 MCP 服务器。将任何代码库索引到持久化的知识图中。如果需要，可以将多个存储库合并成一个图的图。在

受到朋友用人工智能规划日本度假的经历启发，我也决定尝试一下。这为我节省了大约一周的规划和研究时间，所以对你来说可能也很有用。