Graphify — это open-source (лицензия Apache 2.0) инструмент, который превращает вашу кодовую базу вместе с документацией, SQL-схемами, конфигами и PDF в knowledge graph — граф знаний, по которому можно делать запросы вместо того, чтобы вручную искать по файлам через grep.
Введите /graphify в AI-ассистенте — и он построит граф всего проекта: код, документы, PDF, изображения. Затем вы спрашиваете на естественном языке и получаете ответы с явными путями и цитатами file:line, а не обрывки файлов.
Ключевая идея: запрос вместо поиска
Обычный подход к работе AI-ассистента с большой кодовой базой — векторный поиск (RAG): ассистент «читает» фрагменты файлов по семантической близости к запросу. Проблема в том, что векторный поиск не понимает структуру кода: кто кого вызывает, что от чего зависит, как две сущности связаны через цепочку посредников.
Graphify решает это иначе — он строит настоящий граф:
- Узлы — функции, классы, модули, концепции из документации.
- Рёбра — отношения:
calls(вызывает),imports(импортирует),inherits(наследует),references(ссылается). - Сообщества — граф автоматически разбивается на подсистемы (алгоритм Leiden), чтобы вы видели «форму» кодовой базы.
По этому графу можно traverse — пройти от одной сущности до другой по кратчайшему пути, вместо того чтобы угадывать, в каком файле искать.
Что вы получаете из коробки
| Возможность | Что даёт |
|---|---|
| God nodes | Самые связные концепции — то, через что проходит всё в проекте |
| Сообщества | Граф, разбитый на подсистемы (Leiden), с метками без LLM |
| Cross-file связи | calls / imports / inherits / mixes_in — резолвятся между ~40 языками через tree-sitter AST |
| Query, path, explain | Задать вопрос, проследить путь между двумя сущностями или объяснить одну концепцию |
| Rationale и doc-refs | Комментарии # NOTE: / # WHY: и ссылки на ADR/RFC становятся полноценными узлами, связанными с кодом |
| Не только код | Документация, PDF, изображения и видео попадают в тот же граф |
| Local-first | Код парсится локально через tree-sitter (без LLM, ничего не покидает машину) |
Теги доверия: EXTRACTED vs INFERRED
Главная фишка Graphify для прагматичного разработчика — каждое ребро графа помечено тегом доверия:
EXTRACTED— связь явно видна в исходном коде (например, прямой вызов функции).INFERRED— связь выведена Graphify через разрешение (resolution).AMBIGUOUS— неоднозначно, требует проверки.
Это критически важно: вы всегда понимаете, что в ответе основано на реальном коде, а что — на догадке инструмента. В отличие от «чёрных ящиков» вроде чистого RAG, где источник уверенности непрозрачен.
Пример реального вывода Graphify для FastAPI:
$ graphify explain "APIRouter"
Node: APIRouter
Source: routing.py L2210
Community: 2
Degree: 47
Connections (47):
--> RequestValidationError [uses] [INFERRED]
--> Dependant [uses] [INFERRED]
--> .get() [method] [EXTRACTED]
<-- __init__.py [imports] [EXTRACTED]Бенчмарки: Graphify против RAG и mem0
Graphify прошёл тесты на стандартных бенчмарках памяти/поиска:
| Бенчмарк | Метрика | Graphify | Поле |
|---|---|---|---|
| LOCOMO (n=300) | recall@10 | 0.497 | mem0 0.048, supermemory 0.149 |
| LOCOMO (n=300) | QA accuracy | 45.3% | supermemory 49.7%, mem0 27.3% |
| LongMemEval-S (n=50) | QA accuracy | 76% | на уровне dense RAG |
| Построение графа | LLM-кредиты | 0 | per-token у большинства систем |
Главный вывод: на recall (полнота нахождения релевантного) Graphify многократно превосходит mem0 и supermemory, при этом построение графа не стоит ни одного LLM-токена — весь парсинг кода детерминированный, через AST.
Заметка практика: Для проектов на 1С-Битрикс, где кодовая база часто разрослась за годы, Graphify особенно полезен: вместо попыток вспомнить, через сколько прокси-модулей один компонент связан с другим, вы просто спрашиваете
graphify path "component1" "component2"и получаете цепочку вызовов. Это экономит часы при рефакторинге легаси.
Для чего подходит Graphify
- Разбор незнакомого кода — онбординг в новый проект, легаси-аудит
- Code review — анализ влияния PR на граф, поиск конфликтов до мёржа
- Рефакторинг — понимание «god nodes» и зависимостей до изменений
- Документирование —
GRAPH_REPORT.mdс ключевыми концепциями и неожиданными связями - AI-разработка — ассистент (Claude Code, Cursor) получает структурированный контекст вместо обрывков файлов
Что дальше
Это обзорная статья. В остальных статьях раздела — практические руководства: быстрый старт за 5 минут, детальный туториал по построению первого графа, справочник CLI-команд и разбор MCP-сервера.
Заметка практика: Graphify хорошо сочетается с моей связкой Claude Code + SSH для администрирования сайтов на Битрикс: граф строится один раз, а затем ассистент отвечает по структуре проекта без повторного чтения файлов. На больших проектах это заметно ускоряет работу и снижает расход токенов.
Локализованный обзор на основе официальной документации и репозитория Graphify. Оригинал (GitHub) · Сайт graphify.com.
