Graphify-Labs/graphify

Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.

해결하는 문제

Graphify는 코드베이스와 관련 문서(PDF, 이미지, 비디오)를 쿼리 가능한 지식 그래프로 변환합니다. 이를 통해 개발자는 grep을 사용하여 파일을 수동으로 검색하거나 원본 소스 코드를 읽는 대신, 개념 간의 관계를 쿼리하고 경로를 추적함으로써 복잡한 프로젝트를 이해할 수 있습니다.

작동 방식

Graphify는 결정론적 파싱과 의미 분석의 조합을 사용합니다:

  • 코드 파싱: tree-sitter AST를 사용하여 약 40개의 언어에 대해 로컬에서 코드를 파싱합니다. 이 프로세스는 결정론적이며 LLM을 필요로 하지 않으므로 코드가 로컬 머신에 안전하게 유지됩니다.
  • 의미론적 패스(Semantic Pass): PDF, 이미지, 비디오와 같은 비코드 파일의 경우, 구성된 AI 모델 또는 API 키를 사용하여 의미론적 패스를 수행합니다.
  • 그래프 구축: 노드는 개념이고 에지는 연결(calls, imports, inherits)인 그래프를 생성합니다. 에지에는 EXTRACTED(소스에서 명시적으로 발견됨) 또는 INFERRED(도구에 의해 유도됨) 태그가 지정됩니다.
  • 통합: 다양한 AI 코딩 어시스턴트(Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등)를 위한 "skill"로 통합되어, 어시스턴트가 파일을 하나씩 읽는 대신 그래프를 쿼리할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

대규모의 복잡한 코드베이스를 탐색하고 이해해야 하는 개발자 및 엔지니어, 그리고 AI 코딩 어시스턴트에게 프로젝트의 구조화된 상위 수준 아키텍처 이해를 제공하고자 하는 어시스턴트 사용자.

주요 특징

  • 로컬 우선 코드 매핑: LLM 없이 tree-sitter AST를 통해 로컬에서 코드를 파싱합니다.
  • 멀티모달 지원: 코드, 문서, PDF, 이미지 및 비디오/오디오를 하나의 통합된 그래프로 매핑합니다.
  • 쿼리 가능한 인터페이스: 개념 설명, 두 노드 사이의 최단 경로 찾기 또는 자연어 쿼리 수행을 위한 명령을 제공합니다.
  • 시각화: 코드베이스를 힘 지향 그래프(force-directed graph)로 탐색할 수 있는 대화형 graph.html을 생성합니다.
  • 폭넓은 어시스턴트 호환성: 커스텀 skill 설치를 통해 20개 이상의 AI 코딩 어시스턴트를 지원합니다.
  • 신뢰도 태깅: 명시적으로 추출된 관계와 추론된 관계를 구분합니다.