Graphify:把代码库变成一张图
Graphify 现在正以每天一千多 star 的速度冲 GitHub trending,总量 84,600,昨天刚发了 v0.9.14。玩法就一条命令:在 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 15 种以上编程助手里敲 /graphify . ,整个项目——代码、文档、PDF、甚至图片视频——变成一张可查询的知识图谱。你的仓库从一堆等着被 grep 的文件,变成一张可以顺着边遍历的地图。
技术上最关键的一点:代码解析完全本地、完全确定性。用 tree-sitter 做 AST 抽取,覆盖约 40 种语言,解析环节不过 LLM,数据不出你的机器。它会解析跨文件关系——调用、导入、继承、mixin——再用 Leiden 社区检测算法把相关代码聚成子系统。每条边都带置信标签,EXTRACTED 是直接读出来的,INFERRED 是推断的,图谱哪句是实话哪句是猜的,一目了然。输出三个文件:交互式 HTML 图、markdown 报告、给 agent 查询用的 JSON 图。还有 post-commit 钩子在每次提交后自动重建图谱,外加一个 git merge driver 专门合并 graph.json,团队用也不打架。
还记得两个月前那场 Is Grep All You Need 的争论吗?这就是反方观点做成了产品。grep 回答的是这个字符串出现在哪;图谱回答的是谁调用了它、改了它会炸什么、这两个子系统到底怎么连的——恰恰是 agent 一个文件一个文件读代码时最烧上下文窗口的那类问题。结构化检索和暴力搜索哪个才是 coding agent 的正解,是当下 agent 架构里真正有火药味的分歧之一,而每天一千个 star 至少说明,想让结构化这边赢的人不少。
MIT 协议。安装:uv tool install graphifyy,然后 graphify install 注册技能。仓库:https://github.com/Graphify-Labs/graphify
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技术上最关键的一点:代码解析完全本地、完全确定性。用 tree-sitter 做 AST 抽取,覆盖约 40 种语言,解析环节不过 LLM,数据不出你的机器。它会解析跨文件关系——调用、导入、继承、mixin——再用 Leiden 社区检测算法把相关代码聚成子系统。每条边都带置信标签,EXTRACTED 是直接读出来的,INFERRED 是推断的,图谱哪句是实话哪句是猜的,一目了然。输出三个文件:交互式 HTML 图、markdown 报告、给 agent 查询用的 JSON 图。还有 post-commit 钩子在每次提交后自动重建图谱,外加一个 git merge driver 专门合并 graph.json,团队用也不打架。
还记得两个月前那场 Is Grep All You Need 的争论吗?这就是反方观点做成了产品。grep 回答的是这个字符串出现在哪;图谱回答的是谁调用了它、改了它会炸什么、这两个子系统到底怎么连的——恰恰是 agent 一个文件一个文件读代码时最烧上下文窗口的那类问题。结构化检索和暴力搜索哪个才是 coding agent 的正解,是当下 agent 架构里真正有火药味的分歧之一,而每天一千个 star 至少说明,想让结构化这边赢的人不少。
MIT 协议。安装:uv tool install graphifyy,然后 graphify install 注册技能。仓库:https://github.com/Graphify-Labs/graphify
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