Clineを使ってDifyを解析してみた

Difyというノーコード・ローコードでAIアプリケーションを開発・運用できるオープンソースプラットフォームがあります。 オープンソースでapi側はPython(Flask)、フロント側はtypescript(Next.js)で書かれており、コードは700,000行以上ありました（2025-03-31現在、mainブランチをclocで計測） ある程度以上のコード規模のリポジトリを、クラス図、ER図、状態遷移図などにしてどこまで解析できるのか？ という所に興味があったのと、併せてDifiのシステム解析をしてAIアプリケーションがどのような構成でできているのか？ の勉強も兼ねて、今回解析してみました。 モデルは最近出たGemini2.5 proを使ってみました。現時点で100万入力トークンが可能なAIモデルで、大規模コードの解析がどこまでできるかが見たかった為に試しています。 はじまりのプロンプ