graphify

Graphify는 코드베이스와 문서, PDF, SQL 스키마 및 기타 파일을 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환하는 개발자 도구입니다. AI 코딩 어시스턴트 내부에서 사용하도록 설계되었습니다. 설치 후 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI 및 기타 지원 플랫폼에서 /graphify . 를 입력하면 어시스턴트가 소스 파일을 grep하는 대신 그래프를 쿼리할 수 있습니다. 작동 방식: 코드는 tree-sitter AST로 로컬에서 파싱되므로 코드 매핑은 결정적이며 LLM이 필요하지 않습니다. 문서, PDF, 이미지, 비디오는 어시스턴트의 모델 또는 구성된 API 키를 사용한 시맨틱 패스를 통해 처리할 수 있지만, 사용자가 백엔드를 활성화한 경우에만 가능합니다. 이 시스템은 임베딩이나 벡터 저장소를 사용하지 않으며, 노드와 설명된 엣지로 구성된 실제 그래프를 구축합니다. 모든 연결은 소스에서 명시적일 때 EXTRACTED로 태그되고, graphify에 의해 해결될 때 INFERRED로 태그되며, AMBIGUOUS 태그도 언급됩니다. README에 설명된 핵심 기능은 다음과 같습니다: 가장 많이 연결된 개념을 위한 god nodes, Leiden을 사용한 커뮤니티 감지, tree-sitter를 통한 약 40개 언어에 걸친 교차 파일 링크, 그리고 graphify query(평범한 언어 질문용), graphify path(두 가지 사이의 연결 추적용), graphify explain(단일 노드 검사용)과 같은 명령어. 또한 # NOTE: 및 # WHY:와 같은 근거 주석과 ADR/RFC 인용을 코드에 연결된 일급 노드로 추출합니다. 출력은 세 개의 파일로 구성됩니다: 대화형 브라우징을 위한 graph.html, 하이라이트와 제안 질문이 포함된 GRAPH_REPORT.md, 프로그래밍 방식 쿼리를 위한 graph.json. 설치에는 PyPI 패키지 graphifyy(이중 y에 주의)를 사용합니다. 권장 설정은 uv tool install graphifyy 또는 pipx install graphifyy이며, 그 다음 graphify install로 AI 어시스턴트에 스킬을 등록합니다. 많은 어시스턴트를 위한 플랫폼별 설치 명령어가 제공되며, --project로 프로젝트별 설치가 가능합니다. 선택적 추가 기능은 PDF 추출, Office 문서, Google Sheets, 비디오/오디오 전사, MCP stdio 서버, Neo4j 및 FalkorDB 푸시, SVG 내보내기, Leiden 커뮤니티 감지, 여러 LLM 백엔드(OpenAI, Gemini, Anthropic, Bedrock, Azure, Ollama), SQL 스키마 추출, PostgreSQL 인트로스펙션, 그리고 Terraform, OCaml, Common Lisp, Robot Framework, Pascal, BYOND DreamMaker와 같은 추가 언어 파서를 포함합니다. README에는 다른 메모리/RAG 시스템과의 벤치마크 비교도 포함되어 있으며, 코드 파싱은 완전히 로컬에서 실행되고 그래프 빌드에 LLM 크레딧이 전혀 들지 않는다고 명시되어 있습니다. graphify는 벡터 인덱스가 아니며, 이 프로젝트는 Graphify Labs에 의해 개발되었고 app.graphify.com에서 호스팅 플랫폼의 얼리 액세스를 제공한다는 점을 강조합니다.