graphify 实测：1.3 秒把代码库变成知识图谱，0 token
让编程 Agent 读一个陌生项目，它通常先 grep，再一个个文件打开看，token 大多花在「找东西」上。graphify 先把代码解析成一张图，函数、文件、调用和引用都是节点和边，Agent 之后直接查这张图。我们 10 月 21 日拿本站自己的 17 个构建脚本试了一下：1.3 秒建完图，没有调用任何大模型。
它是什么
一句话：把代码库（也可以加上文档、PDF）变成一张可以查询的知识图谱，同时以 Skill 的形式装进 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 等 Agent，在 Agent 里输入 /graphify 就能用。
| 仓库 | github.com/Graphify-Labs/graphify（PyPI 包名 graphifyy，两个 y） |
|---|---|
| 作者 | Graphify Labs（作者 Safi Shamsi 及贡献者） |
| 许可证 | Apache-2.0（改许可证之前贡献的代码仍按 MIT，见仓库 NOTICE） |
| 热度 | GitHub 130,349 星；PyPI 近 30 天下载约 163 万次（pypistats，截至 2026-10-21） |
| 语言 | Python ≥ 3.10 |
| 最新版本 | 0.9.93（PyPI 发布于 2026-10-21 00:30，北京时间） |
解决什么问题
向量检索擅长回答「哪段代码跟这句话像」，回答不了「A 怎么一路调到 B」。graphify 选的是图：每条边都标明来源，EXTRACTED 表示代码里明写着，INFERRED 表示工具推断出来的，看结果的人能分清哪些是事实、哪些是推测。适合的人：接手老项目的开发者，以及想给 Agent 省掉反复读文件那部分 token 的人。
怎么用
uv tool install graphifyy # 或 pipx install graphifyy
cd 你的项目
graphify update . # 只解析代码，本地完成，不需要 Key
graphify explain "check_tags" # 某个节点的上下游
graphify path "batch-news.py" "check_tags"
graphify query "how are tags validated"
graphify install --platform opencode # 把 Skill 装给 Agent，之后在 Agent 里用 /graphify .输出在 graphify-out/：graph.json（完整的图）、graph.html（浏览器里可以点开的可视化）、GRAPH_REPORT.md（核心节点、意外连接、建议问的问题）。
实测：本站 17 个脚本，1.3 秒出图
环境：2026-10-21，Debian 13，Python 3.13.5，graphify 0.9.93。对象是本站 scripts/ 下的 17 个文件，约 9,200 词。
- 建图：
graphify update .用了 1.29 秒，得到 163 个节点、428 条边、8 个社区。98% 的边是 EXTRACTED，推断出来的只有 7 条（平均置信度 0.85）。报告写着Token cost: 0 input · 0 output。 - 查询准不准：
explain "check_tags"返回 11 条连接，带文件名和行号：被 new-article.py、add-card.py、batch-news.py、apply-tags.py 引用，内部调用by_name()。我们对照源码核过，都对得上。 - 坑 1：社区名没有意义。不配模型时，8 个社区叫
re、json、sys……，用的是标准库模块名。想要能看懂的名字，得配模型重新跑命名。 - 坑 2：重名节点。
path "main" ...提示'main' matches 15 nodes，要改用它给的完整 ID。 - 坑 3：结果比预算大。
query返回 41 个节点、129 条边，约 4,953 token，超出默认 2,000 的预算。它会提示你缩小范围，但不会自动截断。 - 装给 Agent：
graphify install --platform opencode写入~/.config/opencode/skills/graphify/，包括 SKILL.md 和 8 份参考文档。opencode debug skill能看到它。SKILL.md 有 46,991 字节，上下文小的本地模型带它会比较吃力。 - 未实测：在 Agent 里跑
/graphify，以及对文档、PDF 做语义抽取。这两项要用大模型（Agent 自己的模型或 Gemini、Claude 等的 Key），我们没开付费账号。README 说查询会记录到~/.cache/graphify-queries.log，我们跑完 explain、path、query 后没找到这个文件，只看到graphify-out/cache/last_query_stamp。
只建代码图的话，这个工具完全离线、不花钱。要调用模型的是文档、PDF 这类内容的语义抽取。
适合谁，不适合谁
| graphify | grep / 让 Agent 直接读文件 | 向量检索（RAG） | |
|---|---|---|---|
| 擅长 | 调用链、影响范围、模块划分 | 小项目、精确查字符串 | 按意思找相似段落 |
| 成本 | 代码部分 0 token | 每次都要读原文件 | 要算 embedding、要部署向量库 |
| 不适合 | 几个文件的小脚本，建图不值得 | 大仓库 | 需要说清依赖关系的问题 |
README 里有不少推广 Graphify Cloud（14 天试用）的内容，基准测试数据也是官方自己测的。本地用开源版就够了，不用注册。
最后
在你最常改的那个仓库里跑一次 graphify update .，打开 GRAPH_REPORT.md，看「God Nodes」里排前几位的函数是不是你心里认为最核心的那几个。
- GitHub Graphify-Labs/graphify：README（安装、命令、隐私、Graph Cloud 说明）
- graphify NOTICE：Apache-2.0 与 MIT 说明
- PyPI graphifyy：0.9.93 版本与发布时间
- pypistats：graphifyy 下载量
- Graphify 官方文档
- 本文实测：graphify 0.9.93，Python 3.13.5，OpenCode 1.19.3，Debian 13，2026-10-21