graphify

Graphify — это инструмент разработчика, который превращает кодовую базу вместе с документацией, PDF-файлами, SQL-схемами и другими файлами в граф знаний с возможностью запросов. Он предназначен для использования внутри AI-ассистентов для программирования: после установки вы вводите /graphify . в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI и многих других поддерживаемых платформах, и ассистент может запрашивать граф вместо поиска по исходным файлам через grep. Как это работает: код парсится локально с помощью tree-sitter AST, поэтому построение карты кода детерминировано и не требует LLM. Документация, PDF-файлы, изображения и видео могут обрабатываться семантическим проходом с использованием модели ассистента или настроенного API-ключа, но только если пользователь включит бэкенд. Система не использует эмбеддинги или векторное хранилище; она строит настоящий граф с узлами и объяснёнными рёбрами. Каждая связь помечается тегом EXTRACTED, когда она явно указана в источнике, или INFERRED, когда она разрешена graphify, также упоминается тег AMBIGUOUS. Основные возможности, описанные в README, включают: god nodes для наиболее связанных концепций, обнаружение сообществ с помощью Leiden, кросс-файловые связи примерно для 40 языков через tree-sitter, а также команды, такие как graphify query для вопросов на естественном языке, graphify path для трассировки связей между двумя объектами и graphify explain для изучения отдельного узла. Он также извлекает комментарии с обоснованием, такие как # NOTE: и # WHY:, а также ссылки на ADR/RFC, как полноценные узлы, связанные с кодом. Вывод состоит из трёх файлов: graph.html для интерактивного просмотра, GRAPH_REPORT.md с основными моментами и предложенными вопросами и graph.json для программных запросов. Установка использует пакет PyPI graphifyy (обратите внимание на двойную y). Рекомендуемая настройка — uv tool install graphifyy или pipx install graphifyy, затем graphify install для регистрации навыка в AI-ассистенте. Для многих ассистентов доступны команды установки под конкретные платформы, а установки для отдельных проектов можно выполнять с помощью --project. Дополнительные опции охватывают извлечение PDF, документы Office, Google Sheets, транскрипцию видео/аудио, MCP stdio server, отправку в Neo4j и FalkorDB, экспорт SVG, обнаружение сообществ Leiden, несколько LLM-бэкендов (OpenAI, Gemini, Anthropic, Bedrock, Azure, Ollama), извлечение SQL-схем, интроспекцию PostgreSQL и дополнительные парсеры языков, такие как Terraform, OCaml, Common Lisp, Robot Framework, Pascal и BYOND DreamMaker. README также включает сравнительные бенчмарки с другими системами памяти/RAG и утверждает, что парсинг кода выполняется полностью локально с нулевыми затратами LLM-кредитов на построение графа. В нём подчёркивается, что graphify — это не векторный индекс и что проект разрабатывается Graphify Labs, с ранним доступом к хостинговой платформе на app.graphify.com.