Graphify читает проект и строит по нему граф знаний: каждый класс, каждую функцию и каждый файл, и то, как они связаны через импорты, вызовы и наследование. Ваш ИИ-инструмент для кода может задать графу вопрос и получить короткий точный ответ, вместо того чтобы открывать файл за файлом.
Это открытый код под лицензией Apache 2.0, написанный на Python. Он работает с Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot и ещё более чем 20 ассистентами. На 20 октября 2026 года у репозитория было около 129 000 звёзд на GitHub, а последней была версия 0.9.92 от 16 октября 2026 года.
Что он строит
Запустите его один раз на папке, и он запишет три файла в папку graphify-out:
- graph.html — картинка графа, которую можно открыть в любом браузере. В ней можно кликать, фильтровать и искать.
- GRAPH_REPORT.md — короткий отчёт: самые связанные части кода, группы, на которые делится код, и вопросы, которые стоит задать.
- graph.json — сам граф. Именно этот файл спрашивает агент.
Каждая связь в графе помечена. EXTRACTED значит, что она прямо написана в коде, например импорт. INFERRED значит, что Graphify вывел её сам. Так видно, что прочитано, а что предположено.
Что остаётся на вашем компьютере
Код читается с помощью tree-sitter — парсера, который работает на вашем компьютере. На этом шаге нет ИИ-модели, ничего никуда не отправляется и не нужен API-ключ. Он знает около 40 языков программирования.
С документами, PDF и картинками иначе. Чтобы добавить их в граф, Graphify отправляет их в ИИ-модель, которой пользуется ваш ассистент, и это стоит токенов. Если нужен только код, команда обновления ниже читает только файлы с кодом.
Та же команда продаёт и Graphify Cloud — облачную версию с бесплатным пробным периодом. Открытому инструменту на GitHub она не нужна.
Как им пользуется агент
Вы можете спросить граф и сами, из терминала:
graphify query "how is a signature checked?"
graphify path "UserService" "DatabasePool"
graphify explain "RateLimiter"Первая команда возвращает часть графа, подходящую под вопрос, по умолчанию не больше примерно 2 000 токенов. Вторая показывает, как связаны две вещи. Третья перечисляет всё, что связано с одной вещью, с файлом и строкой для каждой связи.
Чтобы Claude Code сам пользовался графом, выполните это внутри проекта:
graphify claude installКоманда добавляет раздел в CLAUDE.md и хук в .claude/settings.json. Прежде чем Claude Code начнёт искать или открывать исходные файлы, хук напоминает ему сначала спросить граф. Cursor, Codex и другие инструменты получают тот же совет через свои файлы правил.
Как держать карту свежей
graphify update .
graphify hook install
graphify watch .Первая команда заново читает код и меняет только то, что изменилось. ИИ-модель она не использует. Вторая добавляет git-хуки, которые пересобирают граф после каждого commit, checkout и merge. После git pull запустите команду обновления сами. Третья следит за папкой и пересобирает граф, пока вы работаете.
О цифрах экономии токенов
Вы встретите обещания вроде «в 71,5 раза» или «в 79 раз меньше токенов». Вот откуда они берутся.
71,5 раза — собственный пример проекта. На наборе из 52 файлов (три небольших проекта с кодом GPT, пять статей и четыре картинки) один вопрос к графу потребовал в 71,5 раза меньше токенов, чем чтение всех файлов. На той же странице указано 5,4 раза для проекта из 4 файлов и около 1 раза для 6 файлов. Проект прямо об этом пишет: экономия растёт вместе с размером проекта.
79 раз — результат одного пользователя, который запустил его на большой кодовой базе примерно в 496 000 токенов. В зависимости от вопроса выходило примерно от 48 до 714 раз. Это отчёт пользователя, а не тест самого проекта.
Обе цифры сравнивают вопрос к графу с чтением всех файлов, и обе не учитывают стоимость построения графа. Сайт проекта ещё цитирует 71,5 раза «за сессию» из настройки одного пользователя с Obsidian. Obsidian — лишь дополнительное место, куда можно выгрузить граф в виде заметок. Экономию даёт не он.
Пробный запуск на itsdangerous, небольшой библиотеке на Python, построил граф только по коду примерно за секунду и без API-ключа: 244 точки и 567 связей. Встроенный бенчмарк показал в 5,7 раза меньше токенов на вопрос. Для маленького проекта это честная цифра. Для большого может быть намного больше.
Как установить
Нужны Python 3.10 или новее и uv. Название пакета на PyPI заканчивается на две буквы y. Другие пакеты с похожими названиями не от этого проекта.
uv tool install graphifyy
graphify installВторая команда добавляет скилл Graphify в Claude Code. Для другого инструмента укажите его по имени, например graphify install --platform codex или graphify cursor install. Затем введите это в ассистенте:
/graphify .В Codex команда начинается со знака доллара, а не с косой черты.