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AI 코딩 어시스턴트에서 /graphify를 입력하면, 프로젝트 전체(코드, 문서, PDF, 이미지, 동영상)를 지식 그래프로 매핑하여 파일을 grep 하는 대신 쿼리할 수 있습니다.

• 코드 매핑은 무료, 완전히 로컬. 코드는 tree-sitter AST로 파싱됩니다. 결정론적이고, LLM이 필요 없으며, 그 무엇도 사용자의 기기를 떠나지 않습니다. (문서, PDF, 이미지, 동영상은 어시스턴트의 모델이나 설정된 API 키를 사용해 시맨틱 처리를 거칩니다.)
• 모든 엣지에 설명이 붙습니다. 각 연결은 EXTRACTED(소스에 명시됨) 또는 INFERRED(graphify가 해석함)로 태그가 지정되어, 직접 읽은 것과 추론된 것을 구분할 수 있습니다.
• 벡터 인덱스가 아닙니다. 임베딩도, 벡터 저장소도 없습니다. 직접 순회하는 진짜 그래프입니다. 질문을 하거나, 두 대상 사이의 경로를 추적하거나, 하나의 개념을 설명할 수 있습니다.

graphify가 매핑한 FastAPI 코드베이스. 각 노드는 하나의 개념이고, 색상은 탐지된 커뮤니티를 나타내며, 전체가 graph.html에서 클릭 가능합니다.

시작하기(30초):

uv tool install graphifyy      # install the CLI (or: pipx install graphifyy)
graphify install               # register the skill with your AI assistant

그런 다음, AI 어시스턴트에서:

/graphify .

이게 전부입니다. 세 개의 파일이 생성됩니다:

graphify-out/
├── graph.html       open in any browser — click nodes, filter, search
├── GRAPH_REPORT.md  the highlights: key concepts, surprising connections, suggested questions
└── graph.json       the full graph — query it anytime without re-reading your files

영속화된 그래프에는 통합 측이 호환되지 않는 포맷 변경을 감지할 수 있도록 graph.schema_version이 포함되며, 그것을 생성한 Graphify 릴리스를 식별하는 graph.graphify_version도 함께 포함됩니다.

지원 환경: Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot 및 15개 이상 —— 플랫폼을 선택하세요.

전체 가이드와 레퍼런스는 docs.graphify.com 에 있습니다:

• Quickstart —— 첫 번째 그래프 만들기
• CLI reference —— 모든 명령과 플래그
• Ask better graph questions —— 쿼리 패턴
• Configuration —— 환경 변수와 튜닝
• Supported inputs —— 언어와 파일 형식
• Team workflows 및 PR review
• Troubleshooting 및 How it works

그래프가 구축되면 파일을 읽는 대신 그래프를 쿼리합니다. 위에 표시된 FastAPI 코드베이스에서 graphify를 실행한 실제 출력입니다:

$ graphify explain "APIRouter"
Node: APIRouter
  Source:    routing.py L2210
  Community: 2
  Degree:    47

Connections (47):
  --> RequestValidationError [uses] [INFERRED]
  --> Dependant [uses] [INFERRED]
  --> .get() [method] [EXTRACTED]
  <-- __init__.py [imports] [EXTRACTED]
  ...

$ graphify path "FastAPI" "ModelField"
Shortest path (3 hops):
  FastAPI --uses--> DefaultPlaceholder <--references-- get_request_handler() --references--> ModelField

모든 엣지에는 신뢰도 태그(EXTRACTED = 소스에 명시됨, INFERRED = 해석으로 도출됨)가 붙어 있어, 직접 읽은 것과 추론된 것을 구분할 수 있습니다. graphify query "<question>"는 평이한 언어의 질문에 대해 범위가 좁혀진 서브그래프를 반환하고, graphify path A B는 임의의 두 대상이 어떻게 연결되는지를 추적합니다.

기본 제공으로 얻는 것:

모든 시스템은 동일한 하니스에서 동일한 모델과 예산으로 실행되었으며, 두 번째 심사자에 대해 블라인드 검증된 심사자에 의해 채점되었습니다(일치율 90.6%, Cohen's kappa 0.81). 시스템별 전체 표, 코드 인텔리전스 결과, 재현 명령은 BENCHMARKS.md 에 있습니다.

macOS 빠른 설치(Homebrew):

brew install python@3.12 uv

Windows 빠른 설치:

winget install astral-sh.uv

Ubuntu/Debian:

sudo apt install python3.12 python3-pip pipx
# or install uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

공식 소스 리포지토리는 Graphify-Labs/graphify 입니다.

1단계 —— 패키지 설치:

# Recommended (isolated env; if 'graphify' isn't found after, run: uv tool update-shell):
uv tool install graphifyy

# Alternatives:
pipx install graphifyy
pip install graphifyy  # may need PATH setup — see note below

2단계 —— AI 어시스턴트에 스킬 등록:

graphify install

이게 전부입니다. AI 어시스턴트를 열고 /graphify .를 입력하세요.

사용자 프로필 대신 현재 리포지토리에 어시스턴트 스킬을 설치하려면 --project를 추가하세요:

graphify install --project
graphify install --project --platform codex

프로젝트 범위 설치는 현재 디렉터리 아래에 기록됩니다. 예를 들어 .claude/skills/graphify/SKILL.md 또는 .agents/skills/graphify/SKILL.md(그리고 스킬이 필요할 때 로드하는 references/ 사이드카)가 생성되며, 커밋할 수 있는 파일에 대해서는 git add 힌트를 출력합니다. 프로젝트 범위 설치를 지원하는 플랫폼별 명령도 동일한 플래그를 받습니다. 예를 들어 graphify claude install --project 또는 graphify codex install --project 입니다.

그래프를 구축한 후, 프로젝트에서 한 번 실행하세요:

프로젝트에서 graphify <platform> install을 한 번 실행하세요. 예를 들어 graphify claude install 또는 graphify codex install(또는 graphify install --platform <name>)입니다.

이것은 작은 설정 파일을 기록하여, 코드베이스 관련 질문에는 지식 그래프를 참조하고, 전체 리포트를 읽거나 원본 파일을 grep 하는 대신 graphify query "<question>"과 같이 범위가 좁혀진 쿼리를 우선하도록 어시스턴트에 지시합니다.

• 훅 플랫폼(Claude Code, Gemini CLI): 검색 유형의 도구 호출 전에(그리고 Claude Code에서는 Read/Glob 도구로 소스 파일을 하나씩 읽기 전에) 훅이 자동으로 발동하여 어시스턴트를 그래프 경로로 유도합니다.
• 지시 파일 플랫폼(Codex, OpenCode, Cursor 등): 영속적인 지시 파일(AGENTS.md, .cursor/rules/ 등)이 동일한 "쿼리 우선" 안내를 제공합니다.

GRAPH_REPORT.md는 폭넓은 아키텍처 리뷰에 여전히 사용할 수 있습니다.

CodeBuddy는 Claude Code와 동일한 두 가지를 수행합니다. 아키텍처 질문에 답하기 전에 graphify-out/GRAPH_REPORT.md를 읽도록 CodeBuddy에 지시하는 CODEBUDDY.md 섹션을 기록하고, Bash 검색 명령과 파일 읽기 전에 발동하여 graphify query 사용을 유도하는 PreToolUse 훅(.codebuddy/settings.json)을 설치합니다.

Codex는 AGENTS.md에 기록하며, 이것이 이 플랫폼에서 실제로 상시 가동 그래프 안내를 담당하는 것입니다. graphify codex install은 .codex/hooks.json에 PreToolUse 훅(graphify hook-check)도 등록하지만, 그 항목은 의도적으로 아무 동작도 하지 않습니다(no-op). Codex Desktop은 PreToolUse의 hookSpecificOutput.additionalContext를 거부하므로, 거기서 넛지를 내보내면 Bash 도구 호출이 깨지기 때문입니다. 훅(graphify hook-guard)이 넛지를 수행하는 Claude Code와 달리, Codex에서는 훅이 발동해도 의도적으로 아무것도 하지 않으며, AGENTS.md가 상시 가동 메커니즘이 됩니다.

Kilo Code는 Graphify 스킬을 ~/.config/kilo/skills/graphify/SKILL.md에, 네이티브 /graphify 명령을 ~/.config/kilo/command/graphify.md에 설치합니다. graphify kilo install은 AGENTS.md와 더불어 네이티브 tool.execute.before 플러그인(.kilo/plugins/graphify.js + .kilo/kilo.json 또는 .kilo/kilo.jsonc 등록)도 기록하므로, Kilo는 네이티브 .kilo 설정을 통해 동일한 상시 가동 그래프 리마인더 동작을 얻습니다.

Cursor는 alwaysApply: true가 설정된 .cursor/rules/graphify.mdc를 기록하므로, Cursor는 훅 없이 모든 대화에 자동으로 그것을 포함합니다.

모든 플랫폼에서 graphify를 한 번에 제거하려면: graphify uninstall(--purge를 추가하면 graphify-out/도 삭제). 또는 플랫폼별 명령(예: graphify claude uninstall)을 사용하세요.

GRAPH_REPORT.md는 폭넓은 아키텍처 리뷰를 위해 갓 노드, 커뮤니티, 주요 경로를 요약합니다. 그래프가 어떻게 구축되고 무엇을 담는지는 How graphify works 를 참조하세요.

graphify는 약 40개의 프로그래밍 언어를 tree-sitter AST로 로컬에서 파싱하고, 선택적 시맨틱 처리를 통해 문서, PDF, 이미지, 오디오/동영상을 매핑합니다. 전체 목록은 Supported inputs 에 있습니다.

/graphify .                        # build graph for current folder
/graphify ./docs --update          # re-extract only changed files
/graphify . --cluster-only         # rerun clustering without re-extracting
/graphify . --cluster-only --resolution 1.5      # more granular communities
/graphify . --cluster-only --exclude-hubs 99     # suppress utility super-hubs from god-node rankings
/graphify . --no-viz               # skip the HTML, just the report + JSON
/graphify . --wiki                 # build a markdown wiki from the graph
graphify export callflow-html      # Mermaid architecture/call-flow HTML (auto-regenerates on every git commit if hook is installed)

/graphify query "what connects auth to the database?"
/graphify path "UserService" "DatabasePool"
/graphify explain "RateLimiter"

/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762   # fetch a paper and add it
/graphify add <youtube-url>                       # transcribe and add a video

graphify hook install              # auto-rebuild on commit + branch checkout (run `graphify update .` after `git pull` — see "Recommended workflow" below)
graphify merge-graphs a.json b.json              # combine two graphs

graphify prs                       # PR dashboard: CI state, review status, worktree mapping
graphify prs 42                    # deep dive on PR #42 with graph impact
graphify prs --triage              # AI ranks your review queue (uses whatever backend is configured)
graphify prs --conflicts           # PRs sharing graph communities — merge-order risk

아래의 전체 명령 레퍼런스를 참조하세요.

graphify는 .gitignore를 존중하며 --exclude 패턴과 프로젝트의 .graphifyignore를 지원합니다. 자세한 내용: Configuration.

그래프를 커밋하거나 공유하여 팀 전체가 동일한 컨텍스트를 쿼리하게 하고, 그래프 컨텍스트로 풀 리퀘스트를 리뷰하세요. Share context with your team 와 Review pull requests 를 참조하세요.

AI 어시스턴트를 넘어, graphify query, graphify path, graphify explain을 사용해 CLI에서 직접 graph.json을 쿼리할 수 있습니다. Ask better graph questions 와 query reference 를 참조하세요.

백엔드, API 키, 훅 동작, 튜닝은 환경 변수로 제어합니다. 전체 표: Configuration.

• 코드 파일 —— tree-sitter를 통해 로컬에서 처리됩니다. 그 무엇도 기기를 떠나지 않습니다. 코드 전용 코퍼스는 API 키가 필요 없으며, graphify extract는 완전히 오프라인으로 실행됩니다. 혼합 리포지토리에서는 --code-only를 추가하면 코드만 인덱싱하고, 원래 LLM이 필요한 문서/PDF/이미지를 건너뜁니다.
• 동영상 / 오디오 —— faster-whisper로 로컬에서 전사됩니다. 그 무엇도 기기를 떠나지 않습니다.
• 문서, PDF, 이미지 —— 시맨틱 추출을 위해 AI 어시스턴트로 전송됩니다(/graphify 스킬을 통해, IDE 세션이 실행하는 모델을 사용). 헤드리스 graphify extract에는 GEMINI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY(Gemini), MOONSHOT_API_KEY(Kimi), ANTHROPIC_API_KEY(Claude), OPENAI_API_KEY(OpenAI), DEEPSEEK_API_KEY(DeepSeek), 실행 중인 Ollama 인스턴스(OLLAMA_BASE_URL), 표준 공급자 체인을 통한 AWS 자격 증명(Bedrock —— API 키 불필요, IAM 사용), 또는 claude CLI 바이너리(Claude Code —— API 키 불필요, Claude 구독 사용) 중 하나가 필요합니다. --dedup-llm 플래그는 동일한 키를 사용합니다.
• 데이터 레지던시 —— graphify extract는 설정된 API 키를 기준으로 어떤 공급자를 사용할지 자동 감지합니다(우선순위: Gemini → Kimi → Claude → OpenAI → DeepSeek → Azure → Bedrock → Ollama). 데이터 레지던시 요구 사항이 있는 코드에는 --backend ollama(완전 로컬)를 사용하거나 명시적인 --backend 플래그를 전달하세요. Kimi(MOONSHOT_API_KEY)는 중국에 있는 Moonshot AI 서버로 라우팅됩니다.
• 텔레메트리 없음, 사용량 추적 없음, 분석 없음.
• 쿼리 로깅 —— 모든 graphify query, graphify path, graphify explain, 그리고 MCP query_graph 호출은 JSON Lines 형식으로 ~/.cache/graphify-queries.log에 기록됩니다(타임스탬프, 질문, 코퍼스, 반환된 노드 수, 소요 시간). 전체 서브그래프 응답은 기본적으로 저장되지 않습니다. 옵트아웃하려면 GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1을 설정하거나, 코드 경로를 비활성화하지 않고 조용히 하려면 GRAPHIFY_QUERY_LOG=/dev/null을 설정하세요.

흔한 설치 및 추출 문제와 해결 방법: Troubleshooting.

모든 명령과 플래그, 예시 포함: CLI reference.

• docs.graphify.com —— 전체 문서: 가이드, 명령 레퍼런스, 통합
• How it works —— 추출 파이프라인, 커뮤니티 탐지, 신뢰도 점수화, 벤치마크
• ARCHITECTURE.md —— 모듈 구성, 언어 추가 방법
• Optional integrations —— Docker MCP Toolkit + SQLite
• The Memory Layer —— graphify의 바탕이 된 아이디어와 처음부터 끝까지의 아키텍처를 다룬 책

Graphify Cloud는 graphify 위에 구축된 상시 가동 계층입니다. 폴더별로 필요할 때마다 다시 구축하는 그래프 대신, 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 하나의 실시간 그래프를 유지합니다:

• 토큰 80% 절감 —— 상시 가동 메모리 덕분에 에이전트가 매 세션마다 코드베이스를 다시 읽고 다시 설명하지 않아도 됩니다.
• 모노레포와 리포지토리 간 —— 폴더별 그래프가 아니라, 모든 서비스와 리포지토리를 아우르는 하나의 연결된 그래프.
• 형식 검증 —— 아키텍처와 의존성 불변 조건을 실시간 그래프에 비추어 검사합니다.
• SDLC를 한눈에 내려다보는 코드 리뷰 —— 병합하기 전에 변경이 시스템 전체로 어떻게 파급되는지 확인합니다.
• SDLC 커넥터 —— Sentry, Jira 등을 끌어와, 인시던트, 티켓, 코드가 하나의 그래프 안에 자리합니다.
• 상시 가동 —— 코드, 문서, 미팅에 걸쳐 백그라운드에서 지속적으로 업데이트합니다.

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기여를 환영합니다. 개발 환경 설정, 테스트 및 CI 동등성 명령, git 워크플로, 그리고 무엇이 좋은 기여가 되는지(실제 예시와 추출 버그 리포트가 가장 유용합니다)에 대해서는 CONTRIBUTING.md 를 참조하세요. 아키텍처와 언어 추가 방법: ARCHITECTURE.md.

처음이신가요? Discord 또는 GitHub Discussions에서 인사를 건네 주세요.

contrib.rocks로 제작.

이 README는 32개 언어로 제공됩니다. 이 파일 상단의 언어 전환기를 사용해 원하는 언어로 읽거나, docs/translations/ 를 둘러보세요. 번역을 개선하거나 새 번역을 추가하려면 그곳의 해당 파일에 대해 풀 리퀘스트를 열어 주세요.

graphify 생태계에서 무언가를 만들고 있나요? 그것은 권장됩니다. 프로젝트 이름에 "graphify"를 사용한다면(예: graphify-dashboard 또는 graphify-action), 그것이 커뮤니티가 만든 것이며 Graphify Labs와 제휴하거나 그로부터 보증받지 않았음을 명확히 하는 짧은 안내를 README에 추가하세요. "graphify"와 graphify 로고는 Graphify Labs의 상표입니다. 공식적인 지위를 암시하는 방식으로 사용하지 마세요.