📌 项目简介
Graphify 是一个开源的 AI 编程助手技能（Skill），用一条命令把你手头的代码库、SQL schema、论文 PDF、文档、截图甚至白板照片，全部解析成一张可查询的知识图谱。你的 AI 助手（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI / Aider 等 17 种）不再靠 grep 或模糊检索”猜”答案，而是沿着图谱里的真实路径推理——而且每条关系都可溯源、可审计。
💻 安装要求和过程
环境要求
- Python 3.10+（解析与存储完全本地运行，无需任何服务器）
- 任意一个支持的 AI 编程助手：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、OpenAI Codex、Gemini CLI、Aider 等（共 17 种），或任意 MCP 客户端
- 联网（仅用于把文件送给你自己配置的模型，如 Claude / Ollama；代码本身不出本机）
快速安装
PyPI 上的包名暂时叫 graphifyy（两个 y），但命令与技能名仍然是 graphify：
pip install graphifyy
graphify install # 把技能注入你的 AI 助手然后在任意目录下打开你的 AI 助手，输入：
/graphify . # 对当前目录建图，代码 / 笔记 / 论文通吃Windows 若提示找不到命令，把 %APPDATA%\Python\Python3xx\Scripts 加入 PATH，或直接用 pipx install graphifyy；macOS 若报 externally-managed 错误同样改用 pipx 即可。
✨ 核心功能
1. 全模态建图：万物皆可成节点
支持代码（Python / TS / Go / Rust / Java / C++ 等 36 种 tree-sitter 语法）、文档（md / txt / rst）、论文 PDF，以及截图 / 流程图 / 白板照片 / 多语言文字图片（借助 Claude 视觉能力）。App 代码、数据库 schema、基础设施被统一进同一张图。
2. 本地优先、零云端、零遥测
解析在本地跑，图谱就是磁盘上的一个文件（graph.json），没有任何服务器在环、没有任何遥测上报。代码永远不会离开你的机器——对重视隐私和合规的团队尤其关键。
3. 可审计的溯源：每条边都标明”怎么知道的”
图谱里每一条关系都被打上 EXTRACTED（源码里实锤）、INFERRED（由结构与命名推理，通常靠谱但值得复核）、AMBIGUOUS（证据指向多于一方）三种标签。AI 回答时引用的是它走过的真实路径，而不是”凭感觉”。
4. 17 个 AI 助手 + 自带 MCP Server
一个技能可装进 17 种助手，并额外提供 MCP server：既可 stdio 单机服务，也能 HTTP 给整个团队共享。还附带 graphify prs 终端 PR 看板（CI 状态 / AI 分诊 / 合并冲突风险）。
5. 自动同步：图谱跟着代码长
--watch 后台实时重建（代码保存即时、文档 / 图片变化提醒你跑 --update）；graphify hook install 还能装一个 git post-commit 钩子，每次提交后自动重建图谱，多 Agent 并行写码时图谱始终保持最新。
🎯 典型使用场景
场景一：接手一个陌生代码库
不用硬读 100 个文件——直接查 “god nodes”（连接度最高的符号，改动影响面最大），几分钟摸清架构与模块边界，新成员上手速度拉满。
场景二：团队共享”谁负责什么”
把 graph.json 提交进仓库，或用 graphify.serve 走 HTTP。新人问 “谁负责 billing？”，得到的是穿过真实代码的两条跳路径，而不是一周前的 Slack 聊天记录。
场景三：给 AI 编程助手装”记忆”，省下海量 token
官方基准：在 Karpathy 仓库 + 论文 + 图片的混合语料上，相比逐文件读取原始文件，每次查询 token 减少 71.5 倍；社区实测在 49.6 万 token 的代码库上省 79 倍，且零向量数据库。NOTE / WHY / HACK 注释还会变成可追查的图谱节点。
💡 推荐理由
我最早是被”用图谱替代 grep”这个点打动的。实际用下来，最戳我的是可审计——现在太多 RAG / 向量库方案给的是个不透明的相似度分数，你根本不知道 AI 为什么这么答；Graphify 把每条边都标了出处，你能直接点开源码第几行去验证。再加上纯本地、MIT、零账号零卡片，安全感拉满。它不算”重”的工具，装一个 skill、跑一条命令，就能让手头的 AI 编程助手从”猜”变成”走查”。如果你也受够了助手读不全代码、答非所问，值得一试。
🔗 下载地址
- 🌐 官网：https://www.graphify.com
- ⭐ GitHub：https://github.com/Graphify-Labs/graphify（86.3K ★ · MIT · Python）
- 📦 安装：
pip install graphifyy && graphify install
