graphify: AI 코딩 어시스턴트와 통합되는 코드베이스 및 문서용 지식 그래프 생성기

해결하는 문제

Graphify는 코드베이스와 관련 문서(PDF, 이미지, 비디오)를 검색 가능한 지식 그래프로 변환합니다. 이를 통해 개발자는 개념 간의 관계를 쿼리하고, 코드의 서로 다른 부분 간의 경로를 추적하며, 파일을 수동으로 grep하거나 벡터 기반 RAG에만 의존하지 않고도 아키텍처를 이해할 수 있습니다.

작동 방식

Graphify는 프로젝트를 매핑하기 위해 하이브리드 접근 방식을 사용합니다:

• Code Parsing: 약 40개 언어에 대해 결정론적이고 로컬한 코드 파싱을 위해 tree-sitter AST를 사용합니다. 이 프로세스는 완전히 로컬에서 수행되며 LLM이 필요하지 않습니다.
• Semantic Pass: PDF, 이미지, 비디오와 같은 비코드 자산의 경우, LLM(구성된 API 키 또는 AI 어시스턴트의 모델 사용)을 사용하여 의미론적 분석을 수행합니다.
• Graph Generation: 전체 그래프를 포함하는 graph.json 파일, 대화형 시각화를 위한 graph.html, 그리고 주요 개념과 연결을 강조하는 GRAPH_REPORT.md를 생성합니다.
• AI Assistant Integration: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot과 같은 다양한 AI 코딩 어시스턴트의 "skill"로 등록될 수 있어, 어시스턴트가 /graphify와 같은 명령어를 사용하여 그래프를 직접 쿼리할 수 있게 합니다.

대상 사용자

복잡한 코드베이스를 탐색하고 이해해야 하는 소프트웨어 엔지니어 및 아키텍트, 특히 새로운 프로젝트에 온보딩하거나 심층적인 아키텍처 분석을 수행할 때 유사합니다.

주요 특징

• Local-first code mapping: 코드는 tree-sitter를 통해 로컬에서 파싱되므로, 코드 분석에 대한 개인정보 보호와 LLM 비용이 발생하지 않습니다.
• Graph-based navigation: 벡터 인덱스와 달리, 개념 간의 최단 경로를 찾기 위해 탐색할 수 있는 실제 그래프를 제공합니다.
• Multi-modal support: 코드, 문서, PDF, 이미지, 비디오/오디오를 하나의 통합된 지식 그래프로 매핑합니다.
• Broad assistant compatibility: 커스텀 skill 및 hook을 통해 20개 이상의 AI 코딩 어시스턴트와 통합됩니다.
• Confidence tagging: 그래프의 모든 엣지는 EXTRACTED(소스에 명시됨) 또는 INFERRED(해결을 통해 유도됨)로 태그가 지정됩니다.
• Citations: # NOTE:, # WHY:, # HACK: 주석에서 설계 근거를 추출하여 일급 객체 노드로 만듭니다.