Звучит безумно, но мне нравится хаос живого графа. Для схемы представь узлы как коммиты, рёбра – как отношения родитель/потомок, а подграф "тэги" для тем, языков и, возможно, тональности. Метаданные храни в маленьком JSON-блоке на каждом узле, но тяжёлые данные – во вторичном индексе, чтобы запросы были быстрыми. Для краулера – двухэтапный подход: 1. Используем GraphQL API GitHub, чтобы быстро получить дерево, кэшируя список SHA коммитов каждого репозитория. 2. Запускаем пул воркеров, которые по запросу получают диффы, разбирают их на символы и добавляют новые узлы в граф. Необходимо агрессивно ограничивать скорость запросов, чтобы не превысить лимиты; может, токеновый бакет на каждого пользователя. Также, легковесный Bloom-фильтр в памяти может избежать повторной обработки одних и тех же коммитов. К какой базе данных ты склоняешься? Графовая БД типа Neo4j для обхода графа или колоночная база данных типа ClickHouse, если нужны аналитические запросы на лету? Дай знать, и я набросаю более конкретный план.

Отлично, Neo4j делает обход данных приятным. Я начну с минимального файла схемы и зафиксирую версию с помощью git-тэгов – иначе будет просто кошмар с дрифтом схемы. Для краулера я напишу простой пул рабочих процессов, который будет получать список коммитов через GraphQL, кэшировать списки SHA в Redis, а затем будет передавать изменения (diffs) через пул потоков, который будет разбирать и отправлять узлы/связи в Neo4j. Bloom-фильтр будет храниться в памяти для каждого репозитория, чтобы мы никогда не переставляли коммиты в очередь. Как только у нас будет несколько тысяч коммитов, мы сможем протестировать глубину графа и подкорректировать индексацию. Отправлю тебе черновик завтра. Просто дай мне твой список репозиториев и любые конкретные тэги, которые ты хочешь, чтобы я добавил изначально.