Graphify Skill：把代码库变成可查询知识图谱的代码智能神器

Graphify Skill：将代码库转化为可查询知识图谱的代码智能工具

功能与原则

Graphify 是一款将任意代码库（配套文档、SQL Schema、配置文件、PDF）实时转化为可查询知识图谱的 CLI 工具。核心原则是「用图查询代替文件搜索」——构建完成后，开发者可以用自然语言提问、查询两点间路径、或解释任意概念，一切基于 graph.json 而非逐文件 grep。代码解析完全基于 tree-sitter AST（本地执行、无 LLM 调用、零数据外传），文档和媒体文件才调用配置的模型 API。

认可度

• GitHub Star：约 99.9k（截至 2026-08-01）
• Fork：约 9.7k
• 近期趋势：GitHub Trending 常驻，5 小时前刚有 commit，Search 结果 top 4
• 版本：0.9.31（2026-07-31）
• 许可：Apache-2.0
• Y Combinator：S26 入选项目
• Benchmark：LOCOMO recall@10 为 0.497（mem0 仅 0.048，supermemory 仅 0.149）；LongMemEval QA 准确率 76%，与 dense RAG 持平；图构建 LLM 消耗为 0（代码部分）

链接

GitHub：https://github.com/Graphify-Labs/graphify

原作者

Graphify-Labs（主导贡献者 @safishamsi）；Y Combinator S26 加速器支持项目，团队背景为代码智能方向。

介绍

Graphify 起源于一个朴素痛点：大型代码库里，一个概念散布在几十个文件中，传统 grep/Read 工具无法告诉你「A 和 B 之间是如何关联的」。Graphify 用知识图谱替代了这一流程——每个代码对象（类/函数/变量/接口）作为节点，边代表调用、导入、继承、引用等关系，全部由 tree-sitter AST 解析器自动抽取，完全本地执行。

安装后只需两条命令：uv tool install graphifyy → graphify install，然后在 AI 助手中输入 /graphify . 即可生成三类产物：graph.html（可交互图）、GRAPH_REPORT.md（高层摘要）、graph.json（全量图供后续查询）。支持持续更新：配合 Git hook 可在每次 commit 后自动增量重建图谱，团队成员直接复用同一张图，无需各自重跑。

Graphify 还支持将 docs、PDF、图片、视频、YouTube 视频也映射进同一张图谱（调用 AI 模型做语义提取），真正实现「代码 + 文档 + 视频」统一的查询界面。

特点

• tree-sitter AST 本地解析：代码部分完全不调用 LLM、不外传数据，覆盖 36 种 tree-sitter 语法、40+ 编程语言
• 图查询替代文件搜索：graphify query "<question>" 返回 scoped 子图；graphify path A B 追踪任意两点间路径；graphify explain "<node>" 输出节点详情和连接
• 全链路置信标签：每条边标注 EXTRACTED（源码直接读取）或 INFERRED（由图推理），用户始终知道信息来源
• Benchmark 领先：LOCOMO recall@10 = 0.497（竞品最高 0.149）；QA 准确率 76% 对标 dense RAG；图构建零 LLM 成本
• 多平台开箱即用：Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Kimi Code、Gemini CLI、OpenClaw 等 20+ 平台均有官方集成，一条命令完成技能注册

使用方法

安装（推荐 uv）：

uv tool install graphifyy
graphify install

构建图谱：

/graphify .   # 当前目录构建完整图谱

查询图谱（构建完成后）：

graphify query "show the auth flow"
graphify path "UserService" "DatabasePool"
graphify explain "RateLimiter"

团队协作（commit 后自动重建）：

graphify hook install   # 每次 git commit 自动增量更新

持续更新 docs：

/graphify ./docs --update

输出三个文件：

graphify-out/
  graph.html       # 浏览器打开，可视化交互图
  GRAPH_REPORT.md  # 高层摘要、God nodes、跨文件连接
  graph.json       # 全量图，随时 query

使用场景与人群

• 大型代码库维护者：快速理解陌生项目结构、追踪跨文件依赖关系
• AI 编程工具用户：让 Claude Code/Cursor 等在读代码前先查图谱，减少 token 消耗、提升回答准确率
• 技术 lead / 架构师：快速摸清系统全貌，发现隐藏的循环依赖或不合理耦合
• 多语言/混合项目：代码 + 文档 + PDF 统一映射，避免割裂

输入与输出案例

案例一：查询节点

Input: graphify explain "APIRouter"
Output:
  Node: APIRouter
  Source: routing.py L2210
  Community: 2
  Degree: 47
  Connections (47):
    --> RequestValidationError [uses] [INFERRED]
    --> Dependant [uses] [INFERRED]
    --> .get() [method] [EXTRACTED]
    <-- __init__.py [imports] [EXTRACTED]
    ...

案例二：路径追踪

Input: graphify path "FastAPI" "ModelField"
Output:
  Shortest path (3 hops):
  FastAPI --uses--> DefaultPlaceholder
  <--references-- get_request_handler()
  --references--> ModelField

GitHub: https://github.com/Graphify-Labs/graphify