graphify: AIコーディングアシスタントと統合可能な、コードベースおよびドキュメント用のナレッジグラフ生成ツール

何を解決するか

Graphifyは、コードベースとその関連ドキュメント（PDF、画像、動画）を検索可能なナレッジグラフに変換します。これにより、開発者は概念間の関係をクエリしたり、コードの異なる部分間のパスを追跡したり、ファイルをgrepしたり、ベクトルベースのRAGだけに頼ったりすることなく、アーキテクチャを理解できるようになります。

仕組み

Graphifyは、プロジェクトをマッピングするためにハイブリッドアプローチを使用します：

• Code Parsing: 約40の言語にわたって、決定論的でローカルなコード解析を行うために tree-sitter AST を使用します。このプロセスは完全にローカルで行われ、LLMを必要としません。
• Semantic Pass: PDF、画像、動画などの非コード資産については、LLM（設定されたAPIキーまたはAIアシスタントのモデル経由）を使用して意味解析を行います。
• Graph Generation: 完全なグラフを含む graph.json ファイル、インタラクティブな可視化のための graph.html、および主要な概念と接続を強調する GRAPH_REPORT.md を生成します。
• AI Assistant Integration: さまざまなAIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot など）の「スキル」として登録でき、/graphify のようなコマンドを使用してアシスタントが直接グラフをクエリすることを可能にします。

対象者

複雑なコードベースをナビゲートし、理解する必要があるソフトウェアエンジニアやアーキテクト。特に、新しいプロジェクトへのオンボーディングや、深いアーキテクチャ分析を行う際に役立ちます。

ハイライト

• Local-first code mapping: コードは tree-sitter を介してローカルで解析されるため、プライバシーが確保され、コード解析にLLMのコストがかかりません。
• Graph-based navigation: ベクトルインデックスとは異なり、概念間の最短経路を見つけるために辿ることができる実際のグラフを提供します。
• Multi-modal support: コード、ドキュメント、PDF、画像、動画/音声を単一の統合されたナレッジグラフにマッピングします。
• Broad assistant compatibility: カスタムスキルとフックを通じて、20以上のAIコーディングアシスタントと統合可能です。
• Confidence tagging: グラフ内のすべてのエッジは、EXTRACTED（ソースに明示的）または INFERRED（解決によって導出）のいずれかとしてタグ付けされます。
• Citations: # NOTE:、# WHY:、# HACK: コメントから設計上の根拠を第一級のノードとして抽出します。