Сократите расходы агентов на токены на 80%. Graphify Cloud — это постоянно работающая память, которая управляет вашими агентами, поддерживает высокое качество кода и доказывает корректность с помощью формальной верификации. Начните бесплатный 14-дневный пробный период →

Введите /graphify в своём ИИ-ассистенте для программирования, и он отобразит весь ваш проект (код, документацию, PDF, изображения, видео) в виде графа знаний, который можно запрашивать вместо того, чтобы прочёсывать файлы с помощью grep.

• Карта кода бесплатно и полностью локально. Код разбирается с помощью AST tree-sitter: детерминированно, без LLM, ничего не покидает вашу машину. (Для документации, PDF, изображений и видео используется модель вашего ассистента или настроенный API-ключ для семантического прохода.)
• Каждое ребро объяснено. Каждая связь помечается как EXTRACTED (явно указана в источнике) или INFERRED (выведена graphify), поэтому вы всегда видите, что было прочитано напрямую, а что — выведено.
• Это не векторный индекс. Никаких эмбеддингов, никакого векторного хранилища: настоящий граф, по которому вы перемещаетесь. Задайте вопрос, проследите путь между двумя сущностями или объясните одну концепцию.

Кодовая база FastAPI, отображённая graphify. Каждый узел — это концепция, цвета — обнаруженные сообщества, и всё это кликабельно в graph.html.

Начало работы (30 секунд):

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

Затем в вашем ИИ-ассистенте:

/graphify .

Вот и всё. Вы получаете три файла:

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

Сохранённый граф включает graph.schema_version, чтобы интеграции могли обнаруживать несовместимые изменения формата, а также graph.graphify_version, указывающий выпуск Graphify, которым он был создан.

Работает в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot и ещё 15+ — выберите свою платформу.

Полные руководства и справочник доступны на docs.graphify.com:

• Быстрый старт — постройте свой первый граф
• Справочник CLI — каждая команда и флаг
• Как задавать графу более качественные вопросы — шаблоны запросов
• Конфигурация — переменные окружения и тонкая настройка
• Поддерживаемые входные данные — языки и типы файлов
• Командные рабочие процессы и ревью PR
• Устранение неполадок и Как это работает

После того как граф построен, вы запрашиваете его вместо чтения файлов. Реальный вывод, graphify запущен на кодовой базе FastAPI, показанной выше:

$ 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

Каждое ребро несёт метку уверенности (EXTRACTED = явно указано в источнике, INFERRED = выведено через разрешение), поэтому вы всегда видите, что было прочитано напрямую, а что — выведено. graphify query "<question>" возвращает ограниченный подграф для вопроса на естественном языке, а graphify path A B прослеживает, как связаны любые две сущности.

Что вы получаете «из коробки»:

Каждая система запускалась на одном и том же стенде с одной и той же моделью и бюджетами, оценивалась судьёй, прошедшим слепую валидацию по второму судье (90.6% согласия, каппа Коэна 0.81). Полные таблицы по каждой системе, результат по пониманию кода и команды для воспроизведения: BENCHMARKS.md.

Быстрая установка на macOS (Homebrew):

brew install python@3.12 uv

Быстрая установка на Windows:

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

Официальный репозиторий исходного кода — Graphify-Labs/graphify.

Шаг 1 — установите пакет:

# 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

Шаг 2 — зарегистрируйте навык в вашем ИИ-ассистенте:

graphify install

Вот и всё. Откройте вашего ИИ-ассистента и введите /graphify .

Чтобы установить навык ассистента в текущий репозиторий, а не в ваш пользовательский профиль, добавьте --project:

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

Установки на уровне проекта записываются в текущую директорию, например .claude/skills/graphify/SKILL.md или .agents/skills/graphify/SKILL.md (плюс вспомогательный каталог references/, который навык загружает по запросу), и выводят подсказку git add для файлов, которые можно закоммитить. Команды для конкретных платформ, поддерживающие установку на уровне проекта, принимают тот же флаг, например graphify claude install --project или graphify codex install --project.

Запустите это один раз в вашем проекте после построения графа:

Запустите graphify <platform> install один раз в вашем проекте, например graphify claude install или graphify codex install (либо graphify install --platform <name>).

Это записывает небольшой конфигурационный файл, который говорит вашему ассистенту обращаться к графу знаний при вопросах о кодовой базе, предпочитая ограниченные запросы вроде graphify query "<question>" чтению полного отчёта или grep-поиску по сырым файлам.

• Платформы с хуками (Claude Code, Gemini CLI): хук срабатывает автоматически перед вызовами инструментов поискового типа (а в Claude Code — ещё и перед чтением исходных файлов по одному через инструменты Read/Glob) и подталкивает вашего ассистента к пути через граф.
• Платформы с файлами инструкций (Codex, OpenCode, Cursor и др.): постоянные файлы инструкций (AGENTS.md, .cursor/rules/ и т. д.) дают то же самое руководство «сначала запрос».

GRAPH_REPORT.md по-прежнему доступен для широкого обзора архитектуры.

CodeBuddy делает те же две вещи, что и Claude Code: записывает раздел CODEBUDDY.md, предписывающий CodeBuddy читать graphify-out/GRAPH_REPORT.md перед ответом на вопросы об архитектуре, и устанавливает хуки PreToolUse (.codebuddy/settings.json), которые срабатывают перед поисковыми командами Bash и чтением файлов, подталкивая к graphify query.

Codex записывает в AGENTS.md — именно это на самом деле несёт постоянно работающее руководство по графу на этой платформе. graphify codex install также регистрирует хук PreToolUse в .codex/hooks.json (graphify hook-check), но эта запись намеренно является no-op: Codex Desktop отклоняет hookSpecificOutput.additionalContext на PreToolUse, поэтому выдача подсказки там сломала бы вызовы инструмента Bash. В отличие от Claude Code, где нудж делает хук (graphify hook-guard), в Codex хук срабатывает и намеренно ничего не делает, а AGENTS.md является постоянно работающим механизмом.

Kilo Code устанавливает навык Graphify в ~/.config/kilo/skills/graphify/SKILL.md и нативную команду /graphify в ~/.config/kilo/command/graphify.md. graphify kilo install также записывает AGENTS.md плюс нативный плагин tool.execute.before (.kilo/plugins/graphify.js + регистрация в .kilo/kilo.json или .kilo/kilo.jsonc), чтобы Kilo получал то же самое постоянное напоминание о графе через нативную конфигурацию .kilo.

Cursor записывает .cursor/rules/graphify.mdc с alwaysApply: true, так что Cursor включает его в каждый разговор автоматически, без хука.

Чтобы удалить graphify со всех платформ сразу: graphify uninstall (добавьте --purge, чтобы также удалить graphify-out/). Либо используйте команду для конкретной платформы (например, graphify claude uninstall).

GRAPH_REPORT.md обобщает узлы-боги, сообщества и ключевые пути для широкого обзора архитектуры. Как строится граф и что он содержит: Как работает graphify.

graphify разбирает ~40 языков программирования локально с помощью AST tree-sitter и отображает документацию, PDF, изображения и аудио/видео через необязательный семантический проход. Полный список: Поддерживаемые входные данные.

/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

Смотрите полный справочник команд ниже.

graphify учитывает .gitignore и поддерживает шаблоны --exclude и проектный файл .graphifyignore. Подробности: Конфигурация.

Закоммитьте или поделитесь графом, чтобы вся ваша команда запрашивала один и тот же контекст, и проверяйте пул-реквесты с контекстом графа. Смотрите Поделитесь контекстом с командой и Проверка пул-реквестов.

Помимо вашего ИИ-ассистента, запрашивайте graph.json прямо из CLI с помощью graphify query, graphify path и graphify explain. Смотрите Как задавать графу более качественные вопросы и справочник по запросам.

Бэкенды, API-ключи, поведение хуков и тонкая настройка управляются переменными окружения. Полная таблица: Конфигурация.

• Файлы кода — обрабатываются локально через tree-sitter. Ничего не покидает вашу машину. Корпус, состоящий только из кода, не требует API-ключа — graphify extract работает полностью офлайн. На смешанном репозитории добавьте --code-only, чтобы проиндексировать только код и пропустить документацию/PDF/изображения, которым иначе потребовался бы LLM.
• Видео / аудио — транскрибируется локально с помощью faster-whisper. Ничего не покидает вашу машину.
• Документация, PDF, изображения — отправляются вашему ИИ-ассистенту для семантического извлечения (через навык /graphify, используя ту модель, на которой работает ваша сессия IDE). Безголовый graphify extract требует GEMINI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY (Gemini), MOONSHOT_API_KEY (Kimi), ANTHROPIC_API_KEY (Claude), OPENAI_API_KEY (OpenAI), DEEPSEEK_API_KEY (DeepSeek), запущенного экземпляра Ollama (OLLAMA_BASE_URL), учётных данных AWS через стандартную цепочку провайдеров (Bedrock — API-ключ не нужен, используется IAM) или бинарника claude CLI (Claude Code — API-ключ не нужен, используется ваша подписка Claude). Флаг --dedup-llm использует тот же ключ.
• Резидентность данных — graphify extract автоматически определяет, какого провайдера использовать, по тому, какой API-ключ установлен (приоритет: Gemini → Kimi → Claude → OpenAI → DeepSeek → Azure → Bedrock → Ollama). Для кода с требованиями к резидентности данных используйте --backend ollama (полностью локально) или передавайте явный флаг --backend. Kimi (MOONSHOT_API_KEY) направляет на серверы Moonshot AI в Китае.
• Нет телеметрии, нет отслеживания использования, нет аналитики.
• Журналирование запросов — каждый вызов graphify query, graphify path, graphify explain и MCP query_graph записывается в ~/.cache/graphify-queries.log в формате JSON Lines (метка времени, вопрос, корпус, возвращённые узлы, длительность). Полные ответы с подграфами по умолчанию не сохраняются. Установите GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1, чтобы отказаться, или GRAPHIFY_QUERY_LOG=/dev/null, чтобы заглушить без отключения кода.

Распространённые проблемы установки и извлечения и способы их решения: Устранение неполадок.

Каждая команда и флаг с примерами: Справочник CLI.

• docs.graphify.com — полная документация: руководства, справочник команд и интеграции
• Как это работает — конвейер извлечения, обнаружение сообществ, оценка уверенности, бенчмарки
• ARCHITECTURE.md — разбивка по модулям, как добавить язык
• Необязательные интеграции — Docker MCP Toolkit + SQLite
• The Memory Layer — книга об идеях, лежащих в основе graphify, об архитектуре от начала до конца

Graphify Cloud — это постоянно работающий слой, построенный поверх graphify. Вместо графа, который вы пересобираете по требованию для каждой папки, он поддерживает один живой граф на протяжении всего вашего жизненного цикла разработки ПО:

• На 80% меньше токенов — постоянно работающая память означает, что ваши агенты перестают заново перечитывать и заново объяснять кодовую базу в каждой сессии.
• Монорепозиторий и межрепозиторные связи — один связный граф по всем сервисам и репозиториям, а не граф на каждую папку.
• Формальная верификация — проверяйте архитектурные и зависимостные инварианты по живому графу.
• Код-ревью с обзором вашего SDLC с высоты птичьего полёта — видите, как изменение прокатывается по всей системе, прежде чем выполнить слияние.
• Коннекторы SDLC — подключайте Sentry, Jira и другие, чтобы инциденты, тикеты и код жили в одном графе.
• Постоянно работает — непрерывно обновляется в фоновом режиме по коду, документации и встречам.

Начните бесплатный 14-дневный пробный период на app.graphify.com →

Вклад приветствуется. Смотрите CONTRIBUTING.md для настройки среды разработки, команд тестирования и паритета с CI, рабочего процесса git и того, что делает вклад сильным (проработанные примеры и отчёты об ошибках извлечения наиболее полезны). Архитектура и как добавить язык: ARCHITECTURE.md.

Впервые здесь? Поздоровайтесь в Discord или в GitHub Discussions.

Сделано с contrib.rocks.

README доступен на 32 языках. Используйте переключатель языков вверху этого файла, чтобы прочитать его на своём, или просмотрите docs/translations/. Чтобы улучшить перевод или добавить новый, откройте пул-реквест к соответствующему файлу там.

Создаёте что-то в экосистеме graphify? Это приветствуется. Если в названии вашего проекта используется «graphify» (например, graphify-dashboard или graphify-action), пожалуйста, добавьте в ваш README короткую пометку, разъясняющую, что проект создан сообществом и не аффилирован с Graphify Labs и не одобрен ею. «graphify» и логотип graphify являются знаками Graphify Labs; пожалуйста, не используйте их так, чтобы это подразумевало официальный статус.