Graphify：把代码库、文档和 PDF 变成可查询的知识图谱
Graphify 是一个以 `/graphify` 技能形式运行的开源工具，用 tree-sitter 在本地解析代码，生成带来源标注的知识图谱，输出 `graph.html`、`GRAPH_REPORT.md` 和 `graph.json`，并提供 `query`、`path`、`explain` 命令。README 称它用图遍历而非向量库，代码语料的 `graphify extract` 可完全离线运行；文档、PDF 和图片的语义抽取才需要调用模型。本周在 GitHub 趋势榜上新增约 7,183 颗星，总星数约 136.9k。
要点
- 每条边标为 EXTRACTED（源码中明确存在）或 INFERRED（由工具推断），便于区分事实与推断
- 语义抽取可用 Gemini、Claude、OpenAI、Ollama 或 Bedrock 等后端；设置 `GRAPHIFY_BACKEND=none` 可关闭模型后端
- README 自报的评测是检索与问答类：ERPNext 关键事实覆盖率 82.0%，对比 grep/读文件基线的 70.8%；「省 80% token」的说法出现在其付费云服务宣传中，页面未给出基线和方法
- 注意：PyPI 包名是 `graphifyy`（两个 y），命令是 `graphify`；页面未显示发布版本和日期
为什么值得关注
代码部分离线可跑，语义部分可接 Ollama，适合在自部署环境里给 Agent 一张项目结构图，缓解「不了解已有组件和规范」的问题；效果数据是作者自报，建议在自己的仓库上先对比再推广。
来源
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Graphify 是一个以 `/graphify` 技能形式运行的开源工具，用 tree-sitter 在本地解析代码，生成带来源标注的知识图谱，输出 `graph.html`、`GRAPH_REPORT.md` 和 `graph.json`，并提供 `query`、`path`、`explain` 命令。README 称它用图遍历而非向量库，代码语料的 `graphify extract` 可完全离线运行；文档、PDF 和图片的语义抽取才需要调用模型。本周在 GitHub 趋势榜上新增约 7,183 颗星，总星数约 136.9k。
- 每条边标为 EXTRACTED（源码中明确存在）或 INFERRED（由工具推断），便于区分事实与推断
- 语义抽取可用 Gemini、Claude、OpenAI、Ollama 或 Bedrock 等后端；设置 `GRAPHIFY_BACKEND=none` 可关闭模型后端
- README 自报的评测是检索与问答类：ERPNext 关键事实覆盖率 82.0%，对比 grep/读文件基线的 70.8%；「省 80% token」的说法出现在其付费云服务宣传中，页面未给出基线和方法
- 注意：PyPI 包名是 `graphifyy`（两个 y），命令是 `graphify`；页面未显示发布版本和日期
**为什么值得关注**：代码部分离线可跑，语义部分可接 Ollama，适合在自部署环境里给 Agent 一张项目结构图，缓解「不了解已有组件和规范」的问题；效果数据是作者自报，建议在自己的仓库上先对比再推广。
来源：[Graphify-Labs/graphify README](https://github.com/Graphify-Labs/graphify)；[GitHub Trending（本周）](https://github.com/trending?since=weekly)