Graphify：把整个代码库连同文档、SQL 和 PDF 变成可查询的知识图谱，让 AI 编程助手少读文件、多懂结构
摘要
Graphify 是 Graphify Labs 以 Apache-2.0 协议开源的项目，能把代码、文档、SQL 结构、配置、PDF、图片乃至音视频整理成一张可以查询的知识图谱，并以技能形式接入 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 20 多种 AI 编程助手。代码部分在本地确定性解析，每条连线都标明来源，不依赖向量库。
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它解决什么问题
让 AI编程助手接手一个陌生项目时，它通常的做法是一遍遍搜索关键词、打开一个个文件，靠反复阅读拼凑出项目的全貌。项目一大，这种方式既慢又费 token，还容易漏掉跨文件、跨文档的关系：某个函数为什么这样写，它和哪份设计文档、哪张数据库表有关，往往藏在不同角落。
Graphify的思路是先把整个项目“画成一张图”。它把代码、文档、PDF、图片等内容整理成一张知识图谱，之后不论是你还是 AI，都可以直接在图上提问，而不是在文件堆里反复检索。按项目自己的说法，就是“用查询代替 grep”。
图片来源：GitHub 项目仓库
它能做什么
一键生成项目知识图谱。在 AI编程助手里调用 Graphify技能，它就会把整个项目映射成图谱，并输出三样东西：一个可以在浏览器中打开、能点击节点、筛选和搜索的交互式图谱页面；一份要点报告，列出关键概念、意外关联和建议提问；以及一份完整的图谱数据文件，之后随时可以查询，不必重新阅读原文件。
图片来源：GitHub 项目仓库（FastAPI 代码库示例）
找出核心与结构。报告会标出“上帝节点”，也就是连接最多、一切都要经过的核心概念；还会用 Leiden算法把图谱划分成若干子系统，并在不调用大模型的情况下给出标签，帮你快速看清项目由哪几块组成。
跨文件、跨语言理清关系。借助 tree-sitter语法树解析，它能在约40种编程语言中识别调用、导入、继承、混入等关系。代码里写明设计理由的注释，以及引用的 ADR、RFC等文档，也会变成图上的节点，并与对应代码连起来。
提问、找路径、解释概念。图谱建好后，可以用自然语言提问，得到与问题相关的子图；可以追踪任意两个概念之间是怎么连起来的；也可以让它解释某一个概念：出自哪个文件、属于哪个子系统、和多少个节点相连。
图片来源：GitHub 项目仓库
不只是代码。文档、PDF、图片、音视频都能进入同一张图谱；按需还可以处理 Office文件、SQL结构、Terraform等配置文件，甚至读取在线 PostgreSQL数据库的结构。
每条连线都有交代。每条关系都会标注是“直接从源码中读到的”还是“由 Graphify推断的”，你能分清哪些是事实、哪些是推测。
有什么好处
省 token，也省时间。AI不必每次都通读文件，而是直接在图谱上查找，项目越大，节省越明显。
本地、免费、确定性。代码部分完全在本地解析，不调用大模型，也不会离开你的电脑；只有文档、图片等内容的语义分析才会用到你的 AI助手所用的模型或你配置的接口。官方基准中，构建图谱消耗的大模型额度为零。
不是向量检索。它不做嵌入、不需要向量库，而是一张可以真正遍历的图，回答“谁和谁有关、怎么关联”这类问题更直接。
一次安装，到处可用。官方称支持 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot等20多种 AI助手，覆盖 macOS、Linux和 Windows。
有公开评测。项目公布了在 LOCOMO、LongMemEval等基准上的成绩和复现方法，便于自行验证。
适合谁
- 需要快速读懂陌生代码库、接手老项目的开发者。
- 经常用 Claude Code、Cursor、Codex等 AI编程助手，希望它更懂项目结构、少走弯路的人。
- 项目里代码、设计文档、数据库结构和 PDF资料混在一起，想把它们串成一张图的团队。
- 在意代码隐私、希望核心分析在本地完成的个人和企业。
如果需要在多个仓库或大型单体仓库上持续运行，官方还提供付费的 Graphify Cloud，开源版本本身即可独立使用。安装方法和详细用法，请查看官方 GitHub与文档。