Graphify – AI编程助手的开源知识图谱技能

Graphify 是一个开源的多模态知识图谱构建器，专为 AI 编程助手（如 Claude Code、OpenAI Codex 和 OpenCode）设计。它通过结合 Tree-sitter 静态分析和 LLM 驱动的语义提取，将整个仓库（包括源代码、文档、研究论文和图表）转化为交互式知识图谱，不仅解释代码的功能，还揭示其设计原因。该项目由 Safi Shamsi 维护，采用宽松的 MIT 许可，并基于 NetworkX 和 Tree-sitter 等广泛信赖的库构建。

Graphify 的核心能力包括多模态提取、知识图谱构建、上帝节点识别和交互式输出。它能够解析 Python、JavaScript、Go、Java 等多种编程语言，以及 Markdown、PDF 和图像文件。Tree-sitter 提取抽象语法树、调用图和文档字符串；LLM 从散文中提取概念；视觉模型读取图表。所有节点和边被合并到 NetworkX 图中，并通过 Leiden 算法进行语义社区检测，无需向量嵌入。

该工具还识别系统中的“上帝节点”（高连接度的核心节点），并标记意外的跨文件或跨域连接。输出包括交互式 graph.html、可查询的 graph.json 和人类可读的 GRAPH_REPORT.md 审计报告。对于 Claude Code、Codex 和 OpenCode 等助手，Graphify 提供了 /graphify、/graphify query 等命令。

Graphify 的架构是一个多阶段流水线：收集文件、提取节点/边、构建图、社区聚类、分析、报告和导出。每个阶段都是独立模块，便于贡献者独立扩展。它通过 PyPI 分发，包名为 graphifyy。安装后，用户可以通过命令行或 AI 助手的命令使用。Graphify 不捆绑 LLM，而是使用 AI 助手已配置的模型 API 密钥，仅发送语义内容，绝不发送原始源代码。

在性能方面，Graphify 在小型代码库（如 httpx）上生成了 144 个节点、330 条边和 6 个社区。在混合语料库（如 Karpathy 的混合语料）上，它实现了 71.5 倍的令牌减少。与其他项目相比，Graphify 专注于知识图谱构建，而 Sourcegraph 专注于代码搜索，Code2Vec 是函数级嵌入，Neo4j 是通用图数据库。

Graphify 采用 MIT 许可，核心依赖均为宽松许可，无遥测。唯一的出站网络调用是语义提取步骤，使用用户自己的 AI 模型 API 密钥，仅传输文档的语义描述，绝不传输原始代码。URL 限制为 http/https，下载有大小和时间限制，输出路径进行路径包含检查，节点标签进行 HTML 转义，防止 SSRF、注入和 XSS。