把整个项目映射成可查询的知识图谱，而不是 grep
Graphify-Labs/graphify
YC S26，Apache-2.0，12 万 star，主语言 Python 3.10+。/graphify . 把代码、文档、PDF、图片、视频映射成一张图，产出可点击的 graph.html、人类可读的 GRAPH_REPORT.md 与机器可读的 graph.json；代码走 tree-sitter AST 解析（约 40 种语言），确定性、不调 LLM、不出机器。
我们的判断最有价值的设计是每条边都标 EXTRACTED 或 INFERRED——你能分清哪些是源码里显式存在的、哪些是它推断出来的，agent 的结论因此可以被审计，这在生产环境是硬需求。它不是向量索引：没有 embedding、没有向量库，是一张真图，可以 explain、path、query。自测 benchmark 里建图零 LLM 花费、ingest 便宜一个量级，那是本地解析带来的结构性优势。
uv tool install graphifyy && graphify install一句话：把项目变成可以查询的图，而不是 grep
在 AI 编码助手里输入 /graphify .，它把整个项目——代码、文档、PDF、图片、视频——映射成一张知识图谱，之后你可以查它，而不是在文件里 grep。119,837 stars / 11,587 forks，Apache-2.0，YC S26，主语言 Python（3.10+）。
三条设计决策把它和「又一个 RAG」区分开，README 自己写得很硬：
- 代码映射免费且完全本地：代码走 tree-sitter AST 解析，确定性、不调 LLM、不出机器（约 40 种语言）。文档 / PDF / 图片 / 视频才用助手的模型或配置的 API key 做语义处理。
- 每条边都可解释：连接被标为
EXTRACTED（源码里显式存在）或INFERRED（graphify 推断出来的），你能分清哪些是读到的、哪些是猜的。 - 不是向量索引：没有 embedding，没有向量库，是一张真的可遍历的图。可以提问、可以追两个东西之间的路径、可以解释单个概念。
第二条是我们最看重的。多数知识索引给你的是相似度分数，你无法追问「凭什么」；EXTRACTED/INFERRED 的二分让 agent 的结论可以被审计——这在生产环境里是硬需求。
产出物与 CLI
graphify-out/
├── graph.html # 力导向图，可点击，带社区图例
├── GRAPH_REPORT.md # 人类可读的项目结构报告
└── graph.json # 机器可读，给下游工具用CLI 三个主要动词：explain（解释一个概念）、path（追两个节点之间的路径）、query（提问）。图分析侧它会找 god nodes（超高入度的枢纽，通常就是架构风险点），用 Leiden 做社区发现并给出不依赖 LLM 的社区标签。一个细节我很喜欢：源码里的 # NOTE:、# WHY: 注释和 ADR 引用会被提升成图节点——也就是把设计意图纳入可检索结构，而不只是把符号表建出来。
它自己公布的 benchmark（含口径）
| 指标 | graphify | 对照 |
|---|---|---|
| LOCOMO recall@10 | 0.497 | mem0 0.048 · BM25 0.362 |
| LOCOMO QA | 45.3% | — |
| LongMemEval-S | 76% | 与最优并列 |
| 建图 LLM 花费 | $0 | — |
| ingest 成本 | $1.40 | supermemory $15.67 |
口径也写了（BENCHMARKS.md）：同一套 harness、Kimi K2.6、盲评、评审一致性 κ=0.81。这是厂商自测，我们照实转述不当独立验证，但它至少把评测条件公开了——比只贴一张柱状图的强得多。真正有意思的数字是最后两行：建图零 LLM 花费、ingest 便宜一个量级，这是 tree-sitter 本地解析带来的结构性优势，不是调参调出来的。
安装
uv tool install graphifyy && graphify install注意 PyPI 包名是 graphifyy（两个 y）。graphify install 会把 /graphify 注册进你各个 AI 编码助手；支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI。
商业模式要说清楚：仓库本身 Apache-2.0 可用，同时它在推 app.graphify.com 的托管平台（early access），卖点是「常驻后台、跨代码/文档/会议持续更新」，而 CLI 是按需触发。想要 always-on 就得用平台，想要本地免费就用 CLI。