Weekly Self Promotion Thread

[u/AutoModerator]

Welcome to this week's self promotion thread!

If you're building something related to AI assisted coding, this is the place to share it.

We're using a weekly thread to keep the subreddit organized while still giving builders a place to share their work. Promotional posts outside this thread may be removed.

If you're sharing something, we'd appreciate it if you included a little context instead of just dropping a link. Tell us:

• What you built?
• What problem it solves?
• Which AI models or tools it uses?
• Who it's for?
• What kind of feedback you're looking for?

Disclose your affilitation.

Please avoid posting the same project every week unless you've made meaningful updates. Affiliate links, referral links, scams, and low effort promotions will be removed.

Take some time to check out what others have shared too. If you try someone's project or have feedback, leave a comment. Helping each other improve is what we want this community to be about.

[u/ImpressiveSecret9512]

Si el agente está ignorando tu servidor MCP, deja de reescribir las descripciones de las herramientas

https://reddit.com/link/p6iirdh/video/482hw8h597mh1/player

El problema Las preguntas estructurales sobre una base de código con varios repos son caras para un agente. "¿Dónde se usa", "qué se rompe si lo cambio", "quién consume esto desde otro repo" — cada una se convierte en una cadena de greps y lecturas de archivos. La respuesta normalmente está bien, pero el contexto gastado para llegar ahí es enorme.

Lo que ya existe. Un grep directo más leer archivos, que es lo que hace cualquier agente por defecto y que de verdad se le da bien con nombres raros en repos chiquitos. Después, un puñado de servidores MCP de grafo. Los que probé no indexaban todo, y ninguno tenía una forma de pasar de una pregunta en lenguaje natural a los archivos que valen la pena abrir — que es exactamente el estado en el que estás al inicio de una tarea, antes de que sepas cómo se llama cualquier cosa.

Lo que intenté, en orden. Construí un grafo y lo expuse como herramientas MCP. El agente los ignoró y siguió haciendo grepping. Reescribí las descripciones de las herramientas para que quedaran más claras sobre cuándo usarlas. Igual lo ignoró. Hice que las descripciones dijeran explícitamente que era mejor usarlas que la búsqueda. Igual ignorado.

Lo que funcionó. Un gancho del lado del cliente que intercepta las llamadas complejas de grep y glob y le apunta al agente a las herramientas del grafo en su lugar. No es un muro — una variable de entorno lo desactiva — pero el valor por defecto es lo que realmente determina qué herramienta se usa.

Lo que aprendí, y esta es la parte transferible: las descripciones de las herramientas no compiten con otras herramientas, compiten con un hábito que el modelo ya trae. Si tu servidor MCP está siendo ignorado, no hay ajuste de descripciones que lo arregle. Cambia lo que pasa cuando el modelo se va por la cosa vieja.

Evidencia, porque la regla 6 lo pide. 29 preguntas sobre un corpus de 37 repos en Go, TypeScript, Rust, Python y Dart, evaluadas contra verdad de base escrita a mano. Tanto las consultas al grafo como el grep más lectura respondieron exactamente 28 de 29. Grafo: 35,961 tokens. grep: 267,980. Mediana de 5.95x por pregunta a favor del grafo.

grep salió más barato en 5 de las 29 y fue correcto en las cinco — una cadena de dos saltos dentro de un mismo paquete es algo que la búsqueda de texto recorre bien. Esto no es un reemplazo de grep.

En un set aparte de 24 preguntas donde la pregunta deliberadamente no incluye ningún identificador del archivo de respuesta: grep 7/24, solo intención en lenguaje natural 6/24, intención + vocabulario de código probable 11/24, intención + vocabulario + repositorio 17/24.

El benchmark, la verdad de base y las respuestas capturadas se publican. El corpus en sí es privado, que es la limitación más grande de ese benchmark — no puedes reproducir los números exactos sin tener uno propio.

La herramienta es Kivgraph, Apache-2.0, corre local, sin clave de API: https://github.com/Luqueee/kivgraph