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工程工作流
graphify
把整个项目炼成一张可查询的知识图谱，问图而不是 grep 代码
安装
npx skills add https://github.com/graphify-labs/graphify --skill graphify详细介绍
Graphify Labs（YC S26）出品（★122K，Apache-2.0）：在 Agent 里输入 /graphify，它把任意文件夹——代码、文档、PDF、截图甚至视频——解析成一张持久化的知识图谱。代码走 tree-sitter AST，纯本地、不经过 LLM、确定性可复现；没有向量库，是真正可遍历的图。每条边标注 EXTRACTED（源码里明写）或 INFERRED（图谱推断），读到的和猜的分得清清楚楚。产出三件套：可交互 graph.html、GraphRAG 格式的 graph.json、人话版 GRAPH_REPORT.md，之后问架构直接 graphify query / path / explain。官方基准：在约 100 万行的 ERPNext 上，只给 Agent 加这一个工具，关键事实覆盖率从 70.8%（grep+read 基线）提到 82.0%，而建图本身不消耗一个 LLM token。
核心特性
- 代码解析全本地：tree-sitter AST + 调用图，无 LLM、无向量库，代码不出机器
- 多模态入图：文档/PDF/图片/视频走语义抽取，代码与论文跨源连边、社区检测聚类
- query / path / explain 三种问法，--watch 或 git post-commit 钩子让图谱随提交自动重建
- 导出生态齐全：graph.html、Obsidian 库、--wiki、SVG/GraphML、Neo4j、MCP server
适用场景
- 接手陌生大仓库，先建图再问架构，不再满仓 grep
- 让 Agent 查图代替通读文件，大项目显著省 token
- 论文、截图、笔记丢进一个文件夹，攒成可查询的个人知识库
天天让 AI 读代码的人必备；与 archify 互补——graphify 把结构查出来，archify 把图画出来。注意 PyPI 包名是 graphifyy（双 y），技能首次运行会自动装好 CLI。
