graphify OSS

概要

graphifyは、AIコーディングアシスタント（Claude Code・Cursor・Codex・Gemini CLIなど）向けのオープンソース「スキル」です。AIアシスタントのチャット画面で /graphify と入力するだけで、プロジェクトフォルダ内のコード・SQLスキーマ・ドキュメント・PDF・画像・動画などあらゆるファイルを「ナレッジグラフ（知識の地図）」に変換します。グラフとはノード（関数やクラスなどの概念）とエッジ（呼び出し関係や依存関係）で構成されたネットワーク図のようなもので、AIがコードベース全体の構造を把握した上で回答できるようになります。MITライセンスで公開されており、アカウント不要・完全ローカルで動作します。

なぜ注目されるかというと、AIアシスタントはファイルを1つずつ順番に読む仕組み（いわば「地図なしで街を探索する」状態）のため、大きなプロジェクトでは関係性を見失いやすく、膨大なトークン（AIが処理するテキストの単位）を消費してしまいます。graphifyは地図を事前に作ることで、同じ質問に対してトークン消費を最大71.5倍削減できた事例が報告されており、GitHub上で85,000以上のスターを獲得するほどの急速な普及を見せています。

主な機能

• マルチモーダル対応のグラフ生成: コードだけでなく、SQLスキーマ・Rスクリプト・シェルスクリプト・ドキュメント・論文・画像・動画など多様なファイルをまとめて1つのナレッジグラフに変換します。アプリコード・DBスキーマ・インフラ定義を1つのグラフで表現できます。

• 完全ローカル解析・ゼロ通信: コードの解析はTree-sitter（プログラムを構文木として読む技術）でローカルのみ実行し、ソースコードは一切外部に送信されません。送信されるのは、あなた自身がすでに設定しているAIモデルへのクエリのみです。

• エビデンス付き関係性マップ: グラフの各エッジ（つながり）には「EXTRACTED（ソースから直接読んだ）」または「INFERRED（graphifyが推定した）」のタグが付与されます。AIの回答がどこから来たのかを常に確認できます。

• 3種類の出力ファイル: 実行後、インタラクティブなグラフビューア graph.html・平易な日本語で読める GRAPH_REPORT.md・AIが機械的に読み込める graph.json の3ファイルが生成されます。

• コミュニティ検出（グループ自動分類）: Leidenアルゴリズム（グラフのまとまりを自動で発見する統計技術）でプロジェクトを意味のあるサブシステムにグルーピングし、「神ノード（すべてが通過する最重要コード）」も自動で特定します。

• 記憶と学習機能（メモリレイヤー）: graphify save-result でQ&Aの記録を蓄積し、graphify reflect で教訓をまとめた LESSONS.md を自動生成します。AIが過去のやりとりから学んだ知見を次回以降の作業に活かせます。

• 17以上のAIアシスタントに対応: Claude Code・Cursor・OpenAI Codex・Gemini CLI・GitHub Copilot・Aiderなど主要なAIコーディングツール全般にインストール可能です。拡張機能やアカウント登録は不要です。

料金プラン

> オープンソース版は「アカウントなし・クレジットカードなし・制限なし」で動作します。Enterpriseプランは現在アーリーアクセス段階にあり、料金は公式サイトからお問い合わせください。

導入方法

Step 1: CLIをインストールする

※ PyPIパッケージ名は graphifyy（yが2つ）です。コマンド名は graphify のままです。

# 推奨（uvを使う方法）
uv tool install graphifyy

# 代替手段
pipx install graphifyy
# または
pip install graphifyy

Step 2: AIアシスタントにスキルを登録する

graphify install

Step 3: AIアシスタントでグラフを生成する

Claude Code・Cursor・Codexなどのチャット画面を開き、以下を入力するだけです。

/graphify .

これでカレントディレクトリ全体がスキャンされ、graphify-out/ フォルダに graph.html・GRAPH_REPORT.md・graph.json の3ファイルが生成されます。以降はAIアシスタントがグラフを参照しながら回答します。

アップデート方法

pip install --upgrade graphifyy
graphify install  # スキルも更新

こんな人におすすめ

• 大きなコードベースをAIに理解させたい人: ファイル数が多いプロジェクトでAIに「このコードどこにある？」「この機能はどこと繋がってる？」と聞いても的外れな答えが返ってくる経験がある方。graphifyで地図を作ればAIの回答精度が格段に上がります。

• AIコーディングのコストを抑えたい人: Claude CodeやCodexなどの従量課金AIを使っているが、1回の質問で大量のトークンを消費してしまう方。ナレッジグラフ経由の回答は大幅にトークン数を削減できます。

• コードのプライバシーが気になる人: クラウドのコード解析サービスにソースコードを送りたくない方。graphifyはコード解析を完全ローカルで行い、ソースコードは一切外部送信しません。

• チームの新メンバーに素早くキャッチアップしてほしい人: 大規模プロジェクトで「どのファイルが何と繋がっているか」をAIが即座に説明できる状態を整えることで、新規参加者のオンボーディング期間を短縮できます。

よくある質問

Q. プログラミング初心者でも使えますか？ A. CLIコマンド（ターミナルに文字を打つ操作）が少し必要ですが、インストールは2ステップで完了します。AIアシスタント（Claude CodeやCursorなど）をすでに使っている方であれば問題なく導入できます。

Q. ソースコードが外部に漏れる心配はありませんか？ A. ソースコードは外部に送信されません。コード解析はすべて自分のPC上でTree-sitterを使ってローカル実行されます。送信されるのは、あなたがすでに設定している自分のAIモデルプロバイダー（例: Anthropic・OpenAI）へのクエリのみで、graphify自体はどこにもデータを送りません。

Q. 対応している言語・ファイル形式は何ですか？ A. Python・JavaScript・TypeScript・Go・Rust・Java・C/C++・Ruby・C#・Kotlin・Scala・PHP・Swiftなど20のプログラミング言語に対応しています。また、Markdown・PDF・画像・動画などのドキュメント類も同一グラフに取り込めます。

Q. 既存プロジェクトを更新したら毎回グラフを作り直す必要がありますか？ A. いいえ。graphify update コマンドで差分のみを再処理します。SHA256キャッシュ（変更のあったファイルだけを識別する仕組み）により、変更されていないファイルは再処理しないため、大規模プロジェクトでも高速に更新できます。