Graphify – AIコーディングアシスタントのためのオープンソース知識グラフスキル

Graphify は、Claude Code、OpenAI Codex、OpenCode などの AI コーディングアシスタントのために設計されたオープンソースのマルチモーダル知識グラフビルダーです。Tree-sitter による静的解析と LLM による意味抽出を組み合わせることで、ソースコード、ドキュメント、研究論文、図を含むリポジトリ全体をインタラクティブなグラフに変換します。このグラフはコードの動作だけでなく、その設計理由も説明します。プロジェクトは Safi Shamsi によってメンテナンスされ、寛容な MIT ライセンスの下でリリースされており、NetworkX や Tree-sitter などの広く信頼されているライブラリ上に構築されています。

Graphify のコア機能には、マルチモーダル抽出、知識グラフ構築、ゴッドノードの識別、インタラクティブ出力が含まれます。Python、JavaScript、Go、Java などの複数のプログラミング言語、Markdown、PDF、画像ファイルを解析できます。Tree-sitter は抽象構文木、呼び出しグラフ、ドキュメント文字列を抽出し、LLM は散文から概念を抽出し、ビジョンモデルは図を読み取ります。すべてのノードとエッジは NetworkX グラフにマージされ、Leiden アルゴリズムによって意味的コミュニティ検出が行われます（ベクトル埋め込みは不要）。

このツールはシステムの中心にある高次数の「ゴッドノード」を特定し、予期しないクロスファイルまたはクロスドメイン接続をフラグ付けします。出力にはインタラクティブな graph.html、クエリ可能な graph.json、人間が読める GRAPH_REPORT.md 監査レポートが含まれます。Claude Code、Codex、OpenCode などのアシスタント向けに、/graphify、/graphify query、/graphify path、/graphify explain コマンドが用意されています。

Graphify のアーキテクチャはマルチステージパイプラインです：ファイル収集、ノード/エッジ抽出、グラフ構築、コミュニティクラスタリング、分析、レポート、エクスポート。各ステージは独立したモジュールであり、貢献者は任意のステップを個別に拡張できます。PyPI から配布されており、パッケージ名は graphifyy です。インストール後、コマンドラインまたは AI アシスタントのコマンドから使用できます。Graphify は LLM をバンドルせず、AI アシスタントがすでに設定しているモデル API キーを使用し、セマンティックコンテンツのみを送信し、生のソースコードは決して送信しません。

パフォーマンス面では、Graphify は小さなコードベース（httpx など）で 144 ノード、330 エッジ、6 コミュニティを生成しました。混合コーパス（Karpathy の混合コーパスなど）では、71.5 倍のトークン削減を実現しました。他のプロジェクトと比較すると、Graphify は知識グラフ構築に特化しており、Sourcegraph はコード検索、Code2Vec は関数レベルの埋め込み、Neo4j は汎用グラフデータベースです。

Graphify は MIT ライセンスで、コア依存関係はすべて寛容なオープンソースライセンスであり、テレメトリーはありません。唯一のアウトバウンドネットワーク呼び出しはセマンティック抽出ステップで、ユーザー自身の AI モデル API キーを使用し、ドキュメントのセマンティック記述のみが送信され、生のソースコードは送信されません。URL は http/https に制限され、ダウンロードにはサイズとタイムアウト制限があり、出力パスはパス包含チェックされ、ノードラベルは HTML エスケープされ、SSRF、インジェクション、XSS を防止します。