让 AI 先看懂你的项目全貌,再动手改代码

graphify:把整个项目变成一张能问的地图

一句话说清:它把你的代码、文档、PDF、图片全部读一遍,画成一张"谁连着谁"的关系图。以后积木不用再一个个翻文件找线索,直接问这张图就行。

上面这张就是 FastAPI 的源码被它画出来的样子。每个点是一个概念,颜色是它自动分出来的"子系统",在浏览器里能点开看。


现在的 AI 是怎么读项目的

你让积木改一个功能,它通常是这样干的:搜关键词、打开一个文件、发现线索指向另一个文件、再打开、再搜……像在一柜子抽屉里逐个翻找。

翻得越多,上下文越乱,最后经常出现两种情况:改漏了一处,或者改了不该改的地方。

这个技能换了个思路:先花一次功夫把整个项目的地图画出来,之后每次问路,直接看地图。


用它能做到什么

装好技能包之后,直接跟积木说"用 graphify 给这个项目建图",它会给你三个东西:一个能点的网页图、一份重点摘要、一份完整的图数据,全部放在项目里的 graphify-out/ 目录下。

然后你可以这样问:

  • “认证和数据库之间是怎么连起来的?” —— 它直接给你这条链路,不用自己顺着代码爬
  • “这两个东西有什么关系?” —— 它告诉你中间隔了几层、经过谁
  • “这个类到底管什么?” —— 它列出所有连着它的东西

还有几个我觉得挺妙的设计:

它会指出"最关键的那几个点"。项目里连线最多的概念会被挑出来,这些就是一动就可能出事的地方。改之前先看一眼,心里有底。

它会指出"意外的连接"。两个看起来八竿子打不着的模块,其实暗中有关联——这种坑平时最难发现,它主动帮你捞出来。

每条线都标了来源。是代码里明写的,还是它自己推断的,分得很清楚。推断错了你能一眼看出来,不会被糊弄。

代码里的注释也算数。你写的 // NOTE: // WHY:、还有设计文档里的决策记录,都会被单独提出来挂在对应代码旁边。以后问"为什么这么写",能找到答案,而不是瞎猜。


它为什么值得用

1. 代码不出本机,也不花一分钱

代码是本地解析的(tree-sitter 语法树),不调用任何大模型,纯离线。只有文档、PDF、图片这类需要"读懂内容"的才会走模型。做政企内网项目的话,这点很关键。

2. 不是那种"搜个大概"的方案

它没有用向量库、没有做嵌入。是一张真正的关系图,可以顺着线一步步走。所以它能回答"这两个东西怎么连起来的"这种问题,而不是给你几段看起来相关的文字。

3. 团队可以共用一张图

生成的结果就是几个文件,提交到 git,别人拉下来就直接有了地图。也可以挂个 git 钩子,每次提交自动更新——这一步是纯本地解析,不花钱。

4. 什么文件都能吃

40 来种编程语言,加上 Markdown、Word、Excel、PDF、图片、视频,甚至能直接读线上数据库的表结构。丢一篇论文链接或者一个视频链接进去,也能变成图里的节点。


适合谁

  • 接手了别人写的老项目,看不懂整体结构的人
  • 项目大到自己都记不清模块之间怎么牵连的团队
  • 天天让 AI 改代码,但受不了它改漏、改错的人
  • 做知识图谱、RAG 相关方向,想看看不用向量库怎么做的人

如果你不写代码,也能用它读一堆资料——把文档、PDF、会议录像丢进去,它一样给你画成图。


技能包下载

graphify-skill.zip (33 KB,解压后放进 skills 目录即可使用)

技能本身只是提示词,实际干活的解析器需要在本机装一次,在积木里让它执行这行就行:

uv tool install graphifyy

之后跟积木说"给这个项目建知识图谱",它会自己调用这个技能跑完整个流程。

开源地址GitHub - Graphify-Labs/graphify: Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store. · GitHub (Apache-2.0,目前 10 万+ star)