vault backup: 2026-04-14 22:46:33

2026-04-14 22:46:33 +08:00
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commit 95edf1b089
1 changed files with 160 additions and 0 deletions
--- a/Agent/UnrealEngine/Graphify
+++ b/Agent/UnrealEngine/Graphify
@@ -0,0 +1,160 @@
+# 前言
+- https://github.com/safishamsi/graphify
+- 安装:pip install graphifyy && graphify install
+
+**一个面向 AI 编码助手的技能。** 在 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Factory Droid 或 Trae 中输入 `/graphify`，它会读取你的文件、构建知识图谱，并把原本不明显的结构关系还给你。更快理解代码库，找到架构决策背后的"为什么"。
+
+完全多模态。你可以直接丢进去代码、PDF、Markdown、截图、流程图、白板照片，甚至其他语言的图片 —— graphify 会用 Claude vision 从这些内容中提取概念和关系，并把它们连接到同一张图里。
+
+> Andrej Karpathy 会维护一个 `/raw` 文件夹，把论文、推文、截图和笔记都丢进去。graphify 就是在解决这类问题 —— 相比直接读取原始文件，每次查询的 token 消耗可降低 **71.5 倍**，结果还能跨会话持久保存，并且会明确区分哪些内容是实际发现的，哪些只是合理推断。
+
+# 安装
+## 平台支持
+
+| 平台            | 安装命令                                   |
+| ------------- | -------------------------------------- |
+| Claude Code   | `graphify install`                     |
+| Codex         | `graphify install --platform codex`    |
+| OpenCode      | `graphify install --platform opencode` |
+| OpenClaw      | `graphify install --platform claw`     |
+| Factory Droid | `graphify install --platform droid`    |
+| Trae          | `graphify install --platform trae`     |
+| Trae CN       | `graphify install --platform trae-cn`  |
+
+Codex 用户还需要在 `~/.codex/config.toml` 的 `[features]` 下打开 `multi_agent = true`，这样才能并行提取。OpenClaw 目前的并行 agent 支持还比较早期，所以使用顺序提取。Trae 使用 Agent 工具进行并行子代理调度，**不支持** PreToolUse hook，因此 AGENTS.md 是其常驻机制。
+
+然后打开你的 AI 编码助手，输入：
+
+```
+/graphify .
+```
+
+## 让助手始终优先使用图谱（推荐）
+
+图构建完成后，在项目里运行一次：
+
+| 平台 | 命令 |
+|------|------|
+| Claude Code | `graphify claude install` |
+| Codex | `graphify codex install` |
+| OpenCode | `graphify opencode install` |
+| OpenClaw | `graphify claw install` |
+| Factory Droid | `graphify droid install` |
+| Trae | `graphify trae install` |
+| Trae CN | `graphify trae-cn install` |
+
+**Claude Code** 会做两件事：
+1. 在 `CLAUDE.md` 中写入一段规则，告诉 Claude 在回答架构问题前先读 `graphify-out/GRAPH_REPORT.md`
+2. 安装一个 **PreToolUse hook**（写入 `settings.json`），在每次 `Glob` 和 `Grep` 前触发
+
+如果知识图谱存在，Claude 会先看到：_"graphify: Knowledge graph exists. Read graphify-out/GRAPH_REPORT.md for god nodes and community structure before searching raw files."_ —— 这样 Claude 会优先按图谱导航，而不是一上来就 grep 整个项目。
+
+**Codex、OpenCode、OpenClaw、Factory Droid、Trae** 会把同样的规则写进项目根目录的 `AGENTS.md`。这些平台没有 PreToolUse hook，所以 `AGENTS.md` 是它们的常驻机制。
+
+卸载时使用对应平台的 uninstall 命令即可（例如 `graphify claude uninstall`）。
+
+**常驻模式和显式触发有什么区别？**
+
+常驻 hook 会优先暴露 `GRAPH_REPORT.md` —— 这是一页式总结，包含 god nodes、社区结构和意外连接。你的助手在搜索文件前会先读它，因此会按结构导航，而不是按关键字乱搜。这已经能覆盖大部分日常问题。
+
+`/graphify query`、`/graphify path` 和 `/graphify explain` 会更深入：它们会逐跳遍历底层 `graph.json`，追踪节点之间的精确路径，并展示边级别细节（关系类型、置信度、源位置）。当你想从图谱里精确回答某个问题，而不仅仅是获得整体感知时，就该用这些命令。
+
+可以这样理解：常驻 hook 是先给助手一张地图，`/graphify` 这几个命令则是让它沿着地图精确导航。
+
+<details>
+<summary>手动安装（curl）</summary>
+
+```bash
+mkdir -p ~/.claude/skills/graphify
+curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/safishamsi/graphify/v3/graphify/skill.md \
+  > ~/.claude/skills/graphify/SKILL.md
+```
+
+把下面内容加到 `~/.claude/CLAUDE.md`：
+
+```
+- **graphify** (`~/.claude/skills/graphify/SKILL.md`) - any input to knowledge graph. Trigger: `/graphify`
+When the user types `/graphify`, invoke the Skill tool with `skill: "graphify"` before doing anything else.
+```
+
+</details>
+
+# 用法
+
+```
+/graphify                          # 对当前目录运行
+/graphify ./raw                    # 对指定目录运行
+/graphify ./raw --mode deep        # 更激进地抽取 INFERRED 边
+/graphify ./raw --update           # 只重新提取变更文件，并合并到已有图谱
+/graphify ./raw --cluster-only     # 只重新聚类已有图谱，不重新提取
+/graphify ./raw --no-viz           # 跳过 HTML，只生成 report + JSON
+/graphify ./raw --obsidian         # 额外生成 Obsidian vault（可选）
+
+/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762        # 拉取论文、保存并更新图谱
+/graphify add https://x.com/karpathy/status/...       # 拉取推文
+/graphify add https://... --author "Name"             # 标记原作者
+/graphify add https://... --contributor "Name"        # 标记是谁把它加入语料库的
+
+/graphify query "what connects attention to the optimizer?"
+/graphify query "what connects attention to the optimizer?" --dfs   # 追踪一条具体路径
+/graphify query "what connects attention to the optimizer?" --budget 1500  # 把预算限制在 N tokens
+/graphify path "DigestAuth" "Response"
+/graphify explain "SwinTransformer"
+
+/graphify ./raw --watch            # 文件变更时自动同步图谱（代码：立即更新；文档：提醒你）
+/graphify ./raw --wiki             # 构建可供 agent 抓取的 wiki（index.md + 每个 community 一篇文章）
+/graphify ./raw --svg              # 导出 graph.svg
+/graphify ./raw --graphml          # 导出 graph.graphml（Gephi、yEd）
+/graphify ./raw --neo4j            # 生成给 Neo4j 用的 cypher.txt
+/graphify ./raw --neo4j-push bolt://localhost:7687    # 直接推送到运行中的 Neo4j
+/graphify ./raw --mcp              # 启动 MCP stdio server
+
+# git hooks - 跨平台，在 commit 和切分支后重建图谱
+graphify hook install
+graphify hook uninstall
+graphify hook status
+
+# 常驻助手规则 - 按平台区分
+graphify claude install            # CLAUDE.md + PreToolUse hook（Claude Code）
+graphify claude uninstall
+graphify codex install             # AGENTS.md（Codex）
+graphify opencode install          # AGENTS.md（OpenCode）
+graphify claw install              # AGENTS.md（OpenClaw）
+graphify droid install             # AGENTS.md（Factory Droid）
+graphify trae install              # AGENTS.md（Trae）
+graphify trae uninstall
+graphify trae-cn install           # AGENTS.md（Trae CN）
+graphify trae-cn uninstall
+```
+
+支持混合文件类型：
+
+| 类型 | 扩展名 | 提取方式 |
+|------|--------|----------|
+| 代码 | `.py .ts .js .go .rs .java .c .cpp .rb .cs .kt .scala .php` | tree-sitter AST + 调用图 + docstring / 注释中的 rationale |
+| 文档 | `.md .txt .rst` | 通过 Claude 提取概念、关系和设计动机 |
+| 论文 | `.pdf` | 引文挖掘 + 概念提取 |
+| 图片 | `.png .jpg .webp .gif` | Claude vision —— 截图、图表、任意语言都可以 |
+
+# 你会得到什么
+- **God nodes** —— 度最高的概念节点（整个系统最容易汇聚到的地方）
+- **意外连接** —— 按综合得分排序。代码-论文之间的边会比代码-代码边权重更高。每条结果都会附带一段人话解释。
+- **建议提问** —— 图谱特别擅长回答的 4 到 5 个问题。
+- **“为什么”** —— docstring、行内注释（`# NOTE:`、`# IMPORTANT:`、`# HACK:`、`# WHY:`）以及文档里的设计动机都会被抽取成 `rationale_for` 节点。不只是知道代码“做了什么”，还能知道“为什么要这么写”。
+- **置信度分数** —— 每条 `INFERRED` 边都有 `confidence_score`（0.0-1.0）。你不只知道哪些是猜出来的，还知道模型对这个猜测有多有把握。`EXTRACTED` 边恒为 1.0。
+- **语义相似边** —— 跨文件的概念连接，即使结构上没有直接依赖也能建立关联。比如两个函数做的是同一类问题但彼此没有调用，或者某个代码类和某篇论文里的算法概念本质相同。
+- **超边（Hyperedges）** —— 用来表达 3 个以上节点的群组关系，这是普通两两边表达不出来的。比如：一组类共同实现一个协议、认证链路里的一组函数、同一篇论文某一节里的多个概念共同组成一个想法。
+- **Token 基准** —— 每次运行后都会自动打印。对混合语料（Karpathy 的仓库 + 论文 + 图片），每次查询的 token 消耗可以比直接读原文件少 **71.5 倍**。第一次运行需要先提取并建图，这一步会花 token；后续查询直接读取压缩后的图谱，节省会越来越明显。SHA256 缓存保证重复运行时只重新处理变更文件。
+- **自动同步**（`--watch`）—— 在后台终端里跑着，代码库一变化，图谱就会跟着更新。代码文件保存会立刻触发重建（只走 AST，不用 LLM）；文档/图片变更则会提醒你跑 `--update` 进行 LLM 再提取。
+- **Git hooks**（`graphify hook install`）—— 安装 `post-commit` 和 `post-checkout` hook。每次 commit 后、每次切分支后都会自动重建图谱，不需要额外开一个后台进程。
+- **Wiki**（`--wiki`）—— 为每个 community 和 god node 生成类似维基百科的 Markdown 文章，并提供 `index.md` 作为入口。任何 agent 只要读 `index.md`，就能通过普通文件导航整个知识库，而不必直接解析 JSON。
+
+## Worked examples
+
+| 语料 | 文件数 | 压缩比 | 输出 |
+|------|--------|--------|------|
+| Karpathy 的仓库 + 5 篇论文 + 4 张图片 | 52 | **71.5x** | [`worked/karpathy-repos/`](worked/karpathy-repos/) |
+| graphify 源码 + Transformer 论文 | 4 | **5.4x** | [`worked/mixed-corpus/`](worked/mixed-corpus/) |
+| httpx（合成 Python 库） | 6 | ~1x | [`worked/httpx/`](worked/httpx/) |
+
+Token 压缩效果会随着语料规模增大而更明显。6 个文件本来就塞得进上下文窗口，所以 graphify 在这种场景里的价值更多是结构清晰度，而不是 token 压缩。到了 52 个文件（代码 + 论文 + 图片）这种规模，就能做到 71x+。每个 `worked/` 目录里都带了原始输入和真实输出（`GRAPH_REPORT.md`、`graph.json`），你可以自己跑一遍核对数字。