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title, date, tags, aliases
| title | date | tags | aliases | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Graphify 知识图谱 | 2026-05-28 |
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前言
- https://github.com/safishamsi/graphify
- 安装:
pip install graphifyy,然后graphify claude install(注册到 Claude Code)
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
安装 graphify Python 包:
pip install graphifyy
# 或
uv tool install graphifyy
然后使用对应平台命令将技能注册到 AI 助手:
| 平台 | 注册命令 |
|---|---|
| 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 |
[!tip] 平台差异
- Codex 用户需要在
~/.codex/config.toml的[features]下打开multi_agent = true,才能并行提取- OpenClaw 并行 agent 支持较早期,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,AGENTS.md 是其常驻机制
然后打开 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,在项目里运行对应平台的 install 命令(见上表)。
Claude Code 上会做两件事:
- 在
CLAUDE.md中写入规则,告诉 Claude 在回答架构问题前先读graphify-out/GRAPH_REPORT.md - 安装 PreToolUse hook(写入
settings.json),在每次Glob和Grep前触发
[!quote] Hook 提示效果 "graphify: Knowledge graph exists. Read graphify-out/GRAPH_REPORT.md for god nodes and community structure before searching raw files."
Claude 会优先按图谱导航,而不是一上来就 grep 整个项目。
[!info] 其他平台 Codex、OpenCode、OpenClaw、Factory Droid、Trae 把同样规则写入
AGENTS.md。这些平台没有 PreToolUse hook,AGENTS.md 是其常驻机制。
卸载时使用对应平台的 uninstall 命令(如 graphify claude uninstall)。
常驻模式 vs 显式触发
[!important] 常驻 hook 优先暴露
GRAPH_REPORT.md—— 一页式总结,包含 ==god nodes==、==社区结构== 和 ==意外连接==。助手在搜索文件前会先读它,按结构导航而非按关键字搜索。覆盖大部分日常问题。
/graphify query、/graphify path 和 /graphify explain 会更深入:逐跳遍历底层 graph.json,追踪节点间精确路径,展示边级别细节(关系类型、置信度、源位置)。适合精确回答特定问题。
[!abstract] 一句话理解 常驻 hook ==先给助手一张地图==,
/graphify命令则 ==让助手沿着地图精确导航==。
手动安装(curl)
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.
用法
推荐使用:/graphify ./raw --directed --no-viz
/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-checkouthook。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/ |
| graphify 源码 + Transformer 论文 | 4 | 5.4x | worked/mixed-corpus/ |
| httpx(合成 Python 库) | 6 | ~1x | 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。
针对UE开发的使用方式
核心结论
[!warning] Graphify ==不适合==索引 UE 引擎源码 引擎数百万行 C++ + 海量宏(
UCLASS()、GENERATED_BODY()),LLM 语义提取成本极高且不精确。引擎源码 → GitNexus 知识图谱(Tree-sitter AST,无 LLM 成本)
Graphify 的正确定位:项目业务层的宏观语义图谱。
索引范围:
- 项目 C++ 业务代码(
Source/) - 设计文档和规范(
.trae/documents/、.trae/specs/) - 策划案和架构说明(Markdown)
- 排除所有编译产物、第三方插件、UE 配置/资产
实际配置(已验证 ✅)
1. 创建 .graphifyignore
[!important] .graphifyignore 是唯一的排除机制 排除规则通过
.graphifyignore控制(==gitignore 语法==)。不存在--include、--ignore、--output、index等 CLI 参数 —— 这些都是虚构的。
# UE 编译产物
Binaries/
Intermediate/
Saved/
DerivedDataCache/
Build/
# UE 配置和资产(非代码)
Config/
Content/
# 第三方插件
Plugins/LogicDriver/
Plugins/UnrealImGui/
# ... 等
# AI 工具配置(非项目内容)
.kilocode/
.trae/skills/
.trae/plans/
.trae/.obsidian/
2. 构建图谱
/graphify . --directed --no-viz
--directed:构建有向图(保留 source → target 方向)--no-viz:跳过 HTML 可视化,只生成 GRAPH_REPORT.md + graph.json- 输出固定到
graphify-out/,不存在--output参数
3. 安装常驻规则
graphify claude install
在 CLAUDE.md 中写入规则 + 注册 PreToolUse hook,让 CC 优先用图谱导航而非盲搜 grep。
4. 增量更新
/graphify . --update # 只重新提取变更文件,合并到已有图谱
双图谱架构(Graphify + GitNexus)
| 工具 | 索引目标 | 技术 |
|---|---|---|
| Graphify | 项目业务层:设计文档、模块架构、策划案 | LLM 语义 + AST |
| GitNexus | 项目 + 引擎符号层:C++ 类继承、函数调用链 | Tree-sitter AST |
引擎源码(一次性索引)
cd D:\UnrealEngine\UE_5.7\Engine\Source
npx gitnexus analyze --skip-agents-md --skip-skills
[!note] 下载版引擎 下载版引擎无
.git,不需要--skip-git;源码克隆版需要去掉此参数。
GitNexus MCP 单实例自动服务所有已索引仓库,通过 repo 参数区分目标。
CLAUDE.md 路由优先级
graph TD
A[收到任务] --> B{需要什么信息?}
B -->|业务意图/模块关系| C[Graphify]
B -->|精确符号/调用链| D[GitNexus AIDM]
B -->|引擎底层 API| E[GitNexus UE Engine]
B -->|设计文档/规范| F[Graphify 社区]
[!tip] 当前状态(2026-05-28)
- Graphify AIDM:==4,168 nodes · 5,427 edges · 532 communities==
- GitNexus AIDM:==59,371 symbols · 106,882 edges · 300 flows==
- GitNexus UE Engine:索引中(
npx gitnexus analyze后台运行)
其他项目用命令行
AssetMaker
Graphify
前置条件
- 确保
.graphifyignore已放在项目根目录(D:\AI\Website\CharacterMaker\.graphifyignore),内容:
frontend/public/
frontend/dist/
**/dist/
**/build/
**/node_modules/
**/*.min.js
**/*.min.css
**/*.map
**/*.lock
blender/
backend/server/uploads/
docs/graphify/
.claude/
.worktrees/
mongo-data/
redis-data/
graphify-out/
- 安装 watchdog(watch 模式依赖):
pip install watchdog
初始构建(首次或全量重建)
# 当前目录
/graphify . --directed --no-viz
# 指定目录
/graphify D:\AI\Website\CharacterMaker --directed --no-viz
--directed:构建有向图(保留边方向)--no-viz:跳过 HTML 可视化,只生成 GRAPH_REPORT.md + graph.json
[!warning] 常见误区
--output==不是有效 flag==,graphify 固定输出到项目根目录的graphify-out/--ignore==不是有效 flag==,排除规则一律通过.graphifyignore文件控制
watch 模式(文件变更时自动更新图谱)
Claude Code 中运行(通过 skill 调度):
/graphify D:\AI\Website\CharacterMaker --watch
或直接在终端运行(无需 Claude Code):
python -m graphify.watch D:\AI\Website\CharacterMaker --debounce 3