graphify:把代码与文档变成可查询的项目地图

项目简介

接手陌生代码库，找到文件不难，弄清“各部分怎么联系”才费时间。graphify 帮助开发者和维护者把代码、文档整理成一张可查询的项目地图：概念是点，调用、引用等关系是连接线。

例如，接手一个旧项目时，可以先在图里找到一个熟悉的函数，再沿着连接查看它调用或引用了哪些部分，给阅读源码排一个顺序。

核心特性

先看项目全貌。 生成的关系图能在浏览器里点击、筛选和搜索，配套报告整理关键概念与连接，适合先确定阅读方向。

沿着问题找线索。 可以用日常语言提问，也可以查询两个概念如何相连，或查看一个概念的相关连接，不必只围着关键词逐个翻文件。

分清明确连接与推断。 每条连接带有标记：EXTRACTED 表示来源中明确存在，INFERRED 表示经解析推断得到，方便决定哪些线索需要回到源码核查。代码解析在本机完成，不使用大语言模型；文档、PDF、图片的语义提取则使用助手模型或配置的后端，处理前应确认数据去向。

快速开始

选一条本地路径，以已经能使用的 Claude Code 为例。电脑还需准备 Python 3.10+ 和 uv；缺少环境时，先参考文末的安装指南补齐。

1. 在系统终端安装并注册技能。 执行以下两行，第一行安装工具，第二行把技能注册给助手，此时还没有为项目建图。包名是双 y 的 graphifyy，命令名仍是 graphify。

uv tool install graphifyy
graphify install

2. 处理一个小项目的当前目录。 用 Claude Code 打开该项目，在助手对话中输入，而不是在系统终端执行：

/graphify .

3. 首次只找一个熟悉的函数或类。 建图完成后，用浏览器打开项目下的 graphify-out/graph.html，搜索它的名字并点击节点，查看相连的对象。能在图中找到该节点及其连接，就是这次小任务要检查的结果。

为什么火了

graphify 位列 GitHub Trending 日榜第 7。它值得关注的吸引点，是把阅读项目的成果保留下来，供后续继续查询，而不是每次都从文件列表重新找起；这对频繁借助 AI 理解旧代码的人尤其有吸引力。

适合谁

适合已经使用 AI 编程助手、需要接手旧代码或梳理模块关系的开发者与维护者。如果只是查找一处已知文本，直接搜索更省事。项目含有含义不明确的文件扩展名时，先核对语言识别设置，再决定是否用于梳理代码关系，相关说明见文末的配置说明。

来源：README⁠^[2] · 安装指南⁠^[3] · GitHub Trending⁠^[4] · 配置说明⁠^[5]。

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