Graphify — 扩展与集成 — promptgarten 🌱

Graphify

★ 83.100+

通过本地 Tree-sitter 解析（约 40 种语言），将你的代码文件夹转化为可搜索的知识图谱——完全不调用 LLM，也不使用向量嵌入。

Graphify 使用 Tree-sitter（36 种语法：Python、TypeScript、Go、Rust、Java、C++ 等）在本地解析你的代码目录——完全不调用 LLM。基于 calls、imports、inherits 和 mixes_in 等 AST 关系构建出知识图谱，可导出为交互式 graph.html、GRAPH_REPORT.md 或 graph.json。每条边都标记为 EXTRACTED（代码中显式发现）或 INFERRED（推断得出），所谓的「God Nodes」标出连接最密集的核心概念，Leiden 聚类分析则将相关子系统归组。

对于 Claude Code，graphify claude install 会注册一条 CLAUDE.md 指令，外加一个 PreToolUse hook，在每次文件搜索前自动查询图谱——这样智能体就不必再盲目地在代码中 grep。自带的 MCP 服务器（python -m graphify.serve）提供 query_graph、get_neighbors、shortest_path 等工具，也可作为 HTTP 服务器供团队使用。除 Claude Code 外，还支持 Cursor、Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot 等 15 种以上工具。可选地，通过 --obsidian 标志将图谱直接导出为 Obsidian 仓库（每个节点一条笔记，含反向链接）。对于 PDF、Office、视频或 Google Workspace 文件，可选择接入 LLM 后端（Claude、OpenAI、Gemini，或本地 Ollama）——但代码解析本身始终在本地完成。

🔧 SETUP

安装：`uv tool install graphifyy`（推荐）——也可用 `pipx install graphifyy` 或 `pip install graphifyy`
为 Claude Code 注册技能：`graphify install`（其他编辑器例如 `graphify cursor install`、`graphify codex install --platform codex`）
生成图谱：在项目目录中执行 `/graphify .`——会在 `graphify-out/` 中生成 `graph.html`、`GRAPH_REPORT.md` 和 `graph.json`
常驻集成：`graphify claude install` 会写入一条 `CLAUDE.md` 指令和一个 PreToolUse hook，在文件搜索前自动查询图谱
可选启动自己的 MCP 服务器：`python -m graphify.serve graphify-out/graph.json`（加上 `--transport http --host 0.0.0.0 --api-key ...` 也可供团队使用）

✅ 什么时候用？

庞大且历史悠久的代码库

在包含数百个文件的 monorepo 中，一次图谱查询可以替代昂贵的 Grep/Glob 连环搜索——社区反馈最多可减少 70 倍的 token 消耗。

理解跨文件关联

通过 `graphify query "..."` 或 `graphify path "ServiceA" "ServiceB"` 直接问「谁调用了 X」「谁继承自 Y」，而不必手动在代码中点来点去。

⛔ 什么时候不该用？

小型或新建项目

文件较少时，搭建和解析的开销并不划算，普通的 Grep/Glob 搜索反而更快上手。

更好的选择: 直接使用 Claude Code 内置的 Grep/Glob 搜索即可。

无 API 密钥时的文档/媒体提取

对 PDF、Office 或视频进行提取时，Graphify 需要接入一个 LLM 后端（例如 ANTHROPIC_API_KEY）——纯代码解析仍是本地进行，但这些额外功能会产生 API 调用费用。

更好的选择: 只使用标准代码解析，或设置 `OLLAMA_BASE_URL` 接入本地模型。