Read this in other languages
English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Deutsch | Français | Español | हिन्दी | Português | Русский | العربية | فارسی | Italiano | Polski | Nederlands | Türkçe | Українська | Tiếng Việt | Bahasa Indonesia | Svenska | Ελληνικά | Română | Čeština | Suomi | Dansk | Norsk | Magyar | ภาษาไทย | Oʻzbekcha | 繁體中文 | Filipino | עברית
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) илиINFERRED(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.
Note
Хотите, чтобы это работало постоянно? Graphify Cloud поддерживает граф в актуальном состоянии на протяжении всего вашего SDLC: поддержка монорепозиториев и межрепозиторных связей, формальная верификация и код-ревью с обзором всего вашего SDLC с высоты птичьего полёта, плюс коннекторы для Sentry, Jira и других сервисов, чтобы инциденты и тикеты находились в том же графе, что и ваш код. Начните бесплатный 14-дневный пробный период на app.graphify.com.
Кодовая база FastAPI, отображённая graphify. Каждый узел: это концепция, цвета: обнаруженные сообщества, и всё это кликабельно в graph.html.
Начало работы (30 секунд). Нужны Python 3.10+ и uv (или pipx):
uv tool install graphifyy # install the CLI (or: pipx install graphifyy)
graphify install # detects your assistant and registers the skillЗатем 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.
Одна установка, любой ассистент, любая ОС. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot и ещё 20+, на macOS, Linux и Windows: выберите свою платформу.
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»:
| Возможность | Что вы получаете |
|---|---|
| Узлы-боги | Наиболее связанные концепции, чтобы вы видели, через что всё проходит |
| Сообщества | Граф, разбитый на подсистемы (Leiden), с метками без участия LLM |
| Межфайловые связи | calls / imports / inherits / mixes_in, разрешённые для ~40 языков через AST tree-sitter |
| Query, path, explain | Задайте вопрос, проследите путь между двумя сущностями или объясните одну концепцию: всё на основе graph.json |
| Обоснование + ссылки на документацию | Комментарии # NOTE: / # WHY: и цитаты ADR/RFC становятся полноценными узлами, связанными с кодом |
| За пределами кода | Документация, PDF, изображения и видео/аудио: всё отображается в один и тот же граф |
| Локально в первую очередь | Код разбирается локально с помощью tree-sitter (без LLM, ничего не покидает вашу машину); только семантический проход по документации/медиа обращается к бэкенду, и только если вы его настроите |
Tip
Запускаете это по множеству репозиториев или на монорепозитории? Graphify Cloud делает это непрерывно и сокращает расходы агентов на токены на 80%, с межрепозиторными связями, код-ревью в масштабах всего SDLC, формальной верификацией и коннекторами Sentry/Jira. Начните бесплатный 14-дневный пробный период →
| Бенчмарк | Метрика | graphify | Область |
|---|---|---|---|
| LOCOMO (n=300) | recall@10 | 0.497 | mem0 0.048, supermemory 0.149 |
| LOCOMO (n=300) | точность QA | 45.3% | supermemory 49.7%, mem0 27.3% |
| LongMemEval-S (n=50) | точность QA | 76% | наравне с плотным RAG |
| ERPNext cross-tool (n=6) | покрытие ключевых фактов | 82.0% | базовый уровень grep/read 70.8% |
| Построение графа | кредиты LLM | 0 | потокенно для большинства систем |
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.
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
| Требование | Минимум | Проверка | Установка |
|---|---|---|---|
| Python | 3.10+ | python --version |
python.org |
| uv (рекомендуется) | любой | uv --version |
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh |
| pipx (альтернатива) | любой | pipx --version |
pip install pipx |
Быстрая установка на macOS (Homebrew):
brew install python@3.12 uvБыстрая установка на Windows:
winget install astral-sh.uvUbuntu/Debian:
sudo apt install python3.12 python3-pip pipx
# or install uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shImportant
Официальный пакет: Пакет на PyPI называется graphifyy (двойная «y»). Другие пакеты graphify* на PyPI не аффилированы. Команда CLI по-прежнему graphify.
Официальный репозиторий исходного кода: Graphify-Labs/graphify.
Быстрый старт из двух команд находится в начале этого README. Этот раздел охватывает методы установки, установки на уровне проекта и каждую поддерживаемую платформу.
Методы установки (выберите один):
uv tool install graphifyy # recommended, isolated env (if 'graphify' isn't found after, run: uv tool update-shell)
pipx install graphifyy # alternative
pip install graphifyy # may need PATH setup, see Troubleshooting belowЗатем запустите graphify install один раз. Он определяет, какого ассистента вы используете, и регистрирует навык, поэтому настройки под каждого ассистента не требуется. 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 codexУстановки 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.
Tip
Столкнулись с command not found, проблемой pip на Mac/Windows, экранированием в PowerShell, использованием uvx, странностями PATH в git-хуках или строгим режимом? Смотрите Installation и Troubleshooting.
Pick your platform (20+ assistants, click to expand)
| Платформа | Команда установки |
|---|---|
| Claude Code (Linux/Mac) | graphify install |
| Claude Code (Windows) | graphify install (определяется автоматически) или graphify install --platform windows |
| CodeBuddy | graphify install --platform codebuddy |
| Codex | graphify install --platform codex |
| OpenCode | graphify install --platform opencode |
| Kilo Code | graphify install --platform kilo |
| GitHub Copilot CLI | graphify install --platform copilot |
| VS Code Copilot Chat | graphify vscode install |
| Aider | graphify install --platform aider |
| OpenClaw | graphify install --platform claw |
| Factory Droid | graphify install --platform droid |
| Trae | graphify install --platform trae |
| Trae CN | graphify install --platform trae-cn |
| Gemini CLI | graphify install --platform gemini |
| Hermes | graphify install --platform hermes |
| Kimi Code | graphify install --platform kimi |
| Amp | graphify amp install |
| Agent Skills (кросс-фреймворк) | graphify install --platform agents (алиас --platform skills) |
| Kiro IDE/CLI | graphify kiro install |
| Pi coding agent | graphify install --platform pi, плюс graphify pi guard install для нативного стража |
| Cursor | graphify cursor install |
| Devin CLI | graphify devin install |
| Google Antigravity | graphify antigravity install |
Пользователям Codex также нужно указать multi_agent = true в разделе [features] в ~/.codex/config.toml для параллельного извлечения. CodeBuddy использует тот же механизм инструмента Agent и хука PreToolUse, что и Claude Code. Factory Droid использует инструмент Task для параллельной отправки субагентов. OpenClaw и Aider используют последовательное извлечение (поддержка параллельных агентов на этих платформах пока на ранней стадии). Trae использует инструмент Agent для параллельной отправки субагентов и не поддерживает хуки PreToolUse, поэтому AGENTS.md является постоянно работающим механизмом.
--platform agents (алиас --platform skills) нацелен на общие кросс-фреймворковые расположения Agent-Skills: пользовательско-глобальное ~/.agents/skills/ из спецификации (читается npx skills и фреймворками, совместимыми со спецификацией) для глобальной установки и ./.agents/skills/ для установки на уровне проекта (--project). Простая команда graphify install по задумке остаётся одноплатформенной (Claude Code): используйте именованную платформу agents, когда хотите, чтобы навык был обнаружим любым фреймворком, читающим .agents/skills.
У Pi нет хука PreToolUse, поэтому graphify pi guard install регистрирует нативное расширение Pi (через собственную команду Pi pi install <package directory>), которое запускает установленный graphify hook-guard перед вызовами read, grep, find и поисковыми вызовами bash в Pi. Решения о свежести/устаревании графа и отказ в индексированном чтении раз за сессию при GRAPHIFY_HOOK_STRICT=1 исходят из той же политики, поэтому Pi повторяет поведение хуков Claude Code; руководство приходит как управляющее сообщение <system-reminder source="graphify">. Требуется Pi 0.58.4 или новее: более ранние версии позволяли управляющему сообщению пропустить остаток пакета параллельных вызовов инструментов. Пакет поставляется внутри установки Graphify, поэтому устанавливайте Graphify постоянно (uv tool install graphifyy или pipx install graphifyy, не uvx), перезапускайте Pi после установки или обновления и удаляйте его командой graphify pi guard uninstall. Инспектируются только локальные файловые цели; хуку нужен graphify в абсолютной записи PATH вне проекта, он ограничен вызовом в две секунды, 256 КиБ на входе / 64 КиБ на выходе, и отказывает «открыто» (fail open). Тот же пакет также загружается в Oh My Pi: omp plugin install "$(graphify pi guard path)". Зарегистрированный путь содержит версию Python и venv, поэтому повторно запускайте graphify pi guard install после изменения любого из них и удаляйте старую запись командой pi remove <old path>.
Codex использует
$graphifyвместо/graphify.
Optional extras (install only what you need)
| Extra | Что добавляет | Установка |
|---|---|---|
pdf |
Извлечение из PDF | uv tool install "graphifyy[pdf]" |
office |
Поддержка .docx и .xlsx |
uv tool install "graphifyy[office]" |
google |
Отрисовка Google Sheets | uv tool install "graphifyy[google]" |
video |
Транскрибация видео/аудио (faster-whisper + yt-dlp) | uv tool install "graphifyy[video]" |
mcp |
Сервер MCP stdio | uv tool install "graphifyy[mcp]" |
neo4j |
Поддержка выгрузки в Neo4j | uv tool install "graphifyy[neo4j]" |
falkordb |
Поддержка выгрузки в FalkorDB | uv tool install "graphifyy[falkordb]" |
svg |
Экспорт графа в SVG | uv tool install "graphifyy[svg]" |
leiden |
Обнаружение сообществ методом Leiden (graspologic на Python < 3.13; нативный бэкенд на 3.13+) | uv tool install "graphifyy[leiden]" |
ollama |
Локальный инференс Ollama | uv tool install "graphifyy[ollama]" |
openai |
API OpenAI / OpenAI-совместимые | uv tool install "graphifyy[openai]" |
gemini |
API Google Gemini | uv tool install "graphifyy[gemini]" |
anthropic |
API Anthropic Claude (--backend claude, использует ANTHROPIC_API_KEY) |
uv tool install "graphifyy[anthropic]" |
bedrock |
AWS Bedrock (использует IAM, без API-ключа) | uv tool install "graphifyy[bedrock]" |
azure |
Azure OpenAI Service (--backend azure, использует AZURE_OPENAI_API_KEY + AZURE_OPENAI_ENDPOINT) |
uv tool install "graphifyy[openai]" |
sql |
Извлечение SQL-схемы | uv tool install "graphifyy[sql]" |
postgres |
Живая интроспекция PostgreSQL (--postgres DSN) |
uv tool install "graphifyy[postgres]" |
dm |
Извлечение AST BYOND DreamMaker .dm/.dme (может потребоваться C-компилятор + python3-dev, если под вашу платформу нет готового wheel) |
uv tool install "graphifyy[dm]" |
terraform |
Извлечение AST Terraform / HCL .tf/.tfvars/.hcl |
uv tool install "graphifyy[terraform]" |
pascal |
Извлечение AST Pascal / Delphi .pas/.dpr/.dpk/.inc (более точные рёбра calls/inherits; при отсутствии откатывается к regex-экстрактору) |
uv tool install "graphifyy[pascal]" |
ocaml |
Извлечение AST OCaml .ml/.mli |
uv tool install "graphifyy[ocaml]" |
commonlisp |
Извлечение AST Common Lisp .lisp/.cl/.lsp/.asd |
uv tool install "graphifyy[commonlisp]" |
robot |
Извлечение Robot Framework .robot/.resource (наборы, тест-кейсы, ключевые слова, рёбра вызовов ключевых слов и импортов ресурсов/библиотек) |
uv tool install "graphifyy[robot]" |
chinese |
Сегментация китайских запросов (jieba) | uv tool install "graphifyy[chinese]" |
all |
Всё вышеперечисленное | uv tool install "graphifyy[all]" |
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.
Какие именно файлы записывает каждая платформа (CODEBUDDY.md + хуки PreToolUse у CodeBuddy, AGENTS.md у Codex, нативный плагин .kilo у Kilo, правило alwaysApply у Cursor и так далее) описано в Настройка постоянной работы.
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).
Инструкции, устанавливаемые graphify install, и те, что поставляются с MCP-подключением Graphify, описывают разные способы запрашивать граф:
| Настройка | Какое руководство использовать | Доступ к запросам |
|---|---|---|
| Локальный CLI и установленный навык ассистента | Инструкции платформы, записанные graphify install |
Запускайте graphify query, graphify path и graphify explain по локальному графу (graphify-out/ по умолчанию). |
| Подключённый MCP-сервер Graphify | Инструкции подключения и инструменты, перечисленные этим сервером | Вызывайте перечисленные MCP-инструменты по графу, обслуживаемому этим подключением. Имена и описания инструментов приходят от сервера. |
Оба подхода поощряют ограниченные запросы к графу перед широким поиском по исходникам. Выбирайте те инструкции, которые соответствуют инструментам, к которым ваш ассистент действительно имеет доступ; ни один из этих блоков не устанавливает универсального правила приоритета для файлов инструкций вашего ассистента. Если вы используете обе интеграции, определите, какой граф запрашивает каждая, и выберите основной путь запросов вместо копирования двух безусловных блоков инструкций в AGENTS.md.
graphify install устанавливает локальную интеграцию с ассистентом; он не устанавливает MCP-подключение. MCP-клиенту не нужно запускать локальные CLI-запросы, чтобы использовать свой подключённый сервер. Локально размещённому серверу по-прежнему нужны собственная установка Graphify и граф, тогда как размещённое подключение может обслуживать граф, которого нет в рабочей директории клиента. Если ожидаемые инструменты отсутствуют, проверьте соответствующую установку CLI или MCP-подключение, а не считайте инструкции другой настройки взаимозаменяемыми.
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 riskСмотрите полный справочник команд ниже.
graphify учитывает .gitignore и поддерживает шаблоны --exclude и проектный файл .graphifyignore. Подробности: Конфигурация.
Создайте .graphifyrc в корне сканирования для настроек, которые относятся к проекту, а не к одному запуску. По одному key=value на строку; строки, начинающиеся с #, являются комментариями.
Неоднозначные расширения. Некоторые расширения означают разные языки в разных проектах: .inc это PHP на pfSense, Pascal в дереве Delphi, SQL или ассемблер в других местах; .h это C или C++; .m это Objective-C или MATLAB. graphify вынужден выбрать один глобальный вариант по умолчанию, и когда он выбирает неверно, файл не падает с ошибкой: он разбирается как не тот язык и даёт горстку случайных узлов, поэтому граф выглядит заполненным, в то время как реальные символы отсутствуют. Объявите, что означает расширение в вашем репозитории:
# .graphifyrc
# A language name:
language.inc=php
# Or an extension graphify already knows:
language.tpl=.ts
# Baked into the git hooks (see Team setup):
viz_node_limit=0
Объявление проходит через классификацию, выбор экстрактора, грамматику и разрешение, импорты, graphify watch и кэш AST (файл, повторно разобранный под другим языком, никогда не переиспользует старую запись), и тот же .graphifyrc читается extract, update, хуками, MCP-сервером и навыком /graphify. Опечатка один раз сообщается в stderr, и сканирование продолжается с настройками по умолчанию. Как объявления взаимодействуют с кэшированием, инкрементальными пересборками и разрешением импортов: 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. Имя, совпадающее с несколькими узлами, отклоняется с перечислением кандидатов, а не угадывается. Скрипты могут считать результат из кода выхода: 0 ответ, 3 неоднозначное имя, 4 нет подходящего узла. 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 extractработает 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). Безголовыйgraphify extractтребуетGEMINI_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 бинарникаclaudeCLI (Claude Code: API-ключ не нужен, используется ваша подписка Claude). Флаг--dedup-llmиспользует тот же ключ. - Резидентность данных:
graphify extractавтоматически 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 explainи MCPquery_graphзаписывается в~/.cache/graphify-queries.logв формате JSON Lines (метка времени, вопрос, корпус, возвращённые узлы, длительность). Полные ответы с подграфами по умолчанию не сохраняются. УстановитеGRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1, чтобы отказаться, илиGRAPHIFY_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.
