Graphifyはプロジェクトを読み、ナレッジグラフを作ります。すべてのクラス、関数、ファイルと、それらがimport、呼び出し、継承でどうつながっているかです。AIコーディングツールはグラフに質問し、ファイルを次々に開く代わりに、小さく絞り込まれた答えを受け取れます。
Apache 2.0ライセンスのオープンソースで、Pythonで書かれています。Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、GitHub Copilotなど、20以上のアシスタントで動きます。2026年10月20日時点で、リポジトリのGitHubスターは約129,000、最新バージョンは2026年10月16日の0.9.92でした。
作られるもの
フォルダに対して一度実行すると、graphify-outというフォルダに3つのファイルを書き出します。
- graph.htmlは、どのブラウザでも開けるグラフの図です。クリック、絞り込み、検索ができます。
- GRAPH_REPORT.mdは短いレポートです。コードの中で最もつながりの多い部分、コードが分かれるグループ、聞く価値のある質問が載っています。
- graph.jsonはグラフそのものです。エージェントが問い合わせるのはこのファイルです。
グラフのつながりにはすべて印が付いています。EXTRACTEDは、importのようにコードに書かれていること。INFERREDは、Graphifyが推測したことです。何が読み取られ、何が推測されたかが分かります。
パソコンに残るもの
コードはtree-sitterで読みます。パソコン上で動くパーサーです。この段階ではAIモデルを使わず、どこにも何も送らず、APIキーも要りません。約40のプログラミング言語に対応しています。
ドキュメント、PDF、画像は違います。これらをグラフに加えるため、Graphifyはアシスタントが使うAIモデルにそれらを送り、その分トークンがかかります。コードだけでよければ、下で紹介する更新コマンドはコードファイルだけを読みます。
同じチームは、無料トライアル付きのホスト版Graphify Cloudも販売しています。GitHubのオープンソース版にはそれは必要ありません。
エージェントの使い方
ターミナルから自分でグラフに問い合わせることもできます。
graphify query "how is a signature checked?"
graphify path "UserService" "DatabasePool"
graphify explain "RateLimiter"1つ目のコマンドは、質問に合うグラフの部分を返します。初期設定では約2,000トークンまでです。2つ目は、2つのものがどうつながっているかを示します。3つ目は、1つのものにつながるすべてを、つながりごとのファイルと行番号付きで一覧にします。
Claude Codeが自分からグラフを使うようにするには、プロジェクト内でこれを実行します。
graphify claude installCLAUDE.mdにセクションを、.claude/settings.jsonにフックを追加します。Claude Codeが検索したりソースファイルを開いたりする前に、フックがまずグラフに聞くよう促します。Cursor、Codexなどのツールには、それぞれのルールファイルで同じ指示が入ります。
地図を最新に保つ
graphify update .
graphify hook install
graphify watch .1つ目のコマンドはコードを読み直し、変わった部分だけを更新します。AIモデルは使いません。2つ目は、コミット、チェックアウト、マージのたびにグラフを作り直すgitフックを追加します。git pullのあとは、更新コマンドを自分で実行してください。3つ目はフォルダを監視し、作業中に作り直します。
トークンの数字について
「トークンが71.5分の1」「79分の1」といった主張を見かけるでしょう。その出どころはこうです。
71.5倍はプロジェクト自身の例です。52ファイル（小さなGPTのコードプロジェクト3つ、論文5本、画像4枚）の組み合わせで、グラフへの1回の質問は、すべてのファイルを読む場合の71.5分の1のトークンで済みました。同じページには、4ファイルのプロジェクトで5.4倍、6ファイルで約1倍という結果も載っています。プロジェクトははっきり書いています。節約の幅はプロジェクトの大きさとともに増えます。
79倍は、約496,000トークンの大きなコードベースで試した1人のユーザーの結果です。質問によって、結果は約48倍から約714倍まで幅がありました。プロジェクトが行ったテストではなく、ユーザーの報告です。
どちらの数字も、グラフへの質問とすべてのファイルを読むことを比べたもので、グラフを作るコストは含まれていません。プロジェクトのサイトには、Obsidianを使ったユーザーの環境で「1セッションあたり」71.5倍という引用もあります。Obsidianは、グラフをノートとして書き出せる場所の1つにすぎません。節約を生んでいるのはObsidianではありません。
小さなPythonライブラリitsdangerousで試したところ、APIキーなしで、コードだけのグラフが約1秒でできました。点が244、つながりが567です。内蔵のベンチマークでは、質問あたりのトークンは5.7分の1でした。小さなプロジェクトでは、これが正直な数字です。大きなプロジェクトでは、はるかに大きくなることがあります。
インストール方法
Python 3.10以降とuvが必要です。PyPIのパッケージ名は最後にyが2つ付きます。似た名前の別のパッケージは、このプロジェクトのものではありません。
uv tool install graphifyy
graphify install2つ目のコマンドで、Claude CodeにGraphifyのスキルが追加されます。別のツールでは名前で指定します。たとえばgraphify install --platform codexやgraphify cursor installです。そのあと、アシスタントでこう入力します。
/graphify .Codexでは、コマンドがスラッシュではなくドル記号で始まります。