GitHub現在能夠提供精確的程式碼導覽功能

GitHub宣布對所有公共和私有的Python儲存庫，啟用更加精確的程式碼導覽功能。這個新的精確程式碼導覽功能，底層應用由GitHub所建立的堆疊圖（Stack Graphs）開源框架，能以宣告式的領域特定語言（DSL），替程式語言定義名稱綁定規則。藉由使用堆疊圖，不需要儲存所有者的配置，也不須進入建置和其他CI作業，GitHub就能對儲存庫生成程式碼導覽資料。

程式碼導覽是指一系列的功能，可讓開發者深入探索程式碼中的關係和相依項目，基本的程式碼導覽功能像是跳轉到定義，以及查詢所有參照。兩者的功能都是基於程式碼中的名稱，程式語言讓開發者能夠定義函式、類別、模組、方法和變數名稱，這些物件都具有名稱，使得開發者可以在程式碼其他部分參照。

程式碼導覽的查詢參照功能，如同下圖，在這個Python模組中，檔案末端的broil，是對檔案中藍色broil函式定義的參照，而GitHub的目標，是收集關於定義和參照列表的資訊，並且確保每個參照都能對應到GitHub上託管的程式碼定義。

不過，這項工作卻充滿挑戰，官方提到，上圖的例子因為情況比較簡單，能夠直覺地看出定義和參照的關係，不過在實際情況，並不總是那麼簡單。像是可能存在多個同名定義，因為在Python中，名稱可以相互遮蔽，這代表broil參照必會是兩個定義中的後者。

不過這些規則又因程式語言不同而相異，像是在Rust中，頂級定義不允許相互遮蔽，但是局部變數卻可以，因此如果根據Rust語言規範，將上述案例從Python轉換到Rust上便是錯誤的。而這只是單個檔案的案例，在實際的情況，程式碼更可能被拆分成多個檔案、套件甚至是存在不同儲存庫中，程式語言允許開發者引用位置遙遠的定義，而且這同樣在不同的語言，有不同的行為。

另一個困難是規模，GitHub想對所有託管的儲存庫都提供程式碼導覽服務，並希望儲存庫擁有者不需要手動進行配置。在GitHub中，每分每秒都有大量的程式碼提交到平臺上，且不少提交可能只有少量檔案被修改，因此這項新功能還必須要能支援增量處理和儲存。

面對這些建立程式碼導覽功能的挑戰，GitHub運用台夫特理工大學Eelco Visser研究小組的範圍圖（Scope Graphs）框架，藉由創建堆疊圖來解決這些問題。運用堆疊圖，GitHub實現了跳轉到定義功能，當用戶點擊參照，GitHub會載入提交中每個檔案的堆疊圖，並且合併這些堆疊圖，接著從參照節點開始執行路徑搜尋，演算法會確保過程不產生無效路徑。