코드베이스를 질문 가능한 지식 그래프로 전환하는 로컬 도구
프로젝트 폴더에 명령어 하나를 치면, 흩어져 있던 코드와 문서, PDF가 하나의 지도로 그려집니다. 이 도구는 파일 내용을 직접 읽지 않고, 개념 사이의 연결고리를 따라가며 답을 찾게 해줍니다. 복잡한 구조를 한눈에 파악하고 싶은 개발자에게 필요한 작업 환경을 만들어 줍니다.
벡터 저장소 없이, 실제 그래프를 걷습니다
이 도구는 텍스트 유사도 기반의 벡터 인덱스가 아니라, 노드와 엣지로 이루어진 실제 그래프를 만듭니다. 모든 연결은 출처가 명확합니다. 소스에서 직접 읽은 연결은 EXTRACTED로, 도구가 추론한 연결은 INFERRED로 표시되어 신뢰도를 가릴 수 있습니다. 질문을 던지면 두 개념 사이의 경로를 추적하거나 특정 개념을 설명하는 방식으로 답을 얻습니다.
로컬에서 처리되는 코드 분석
코드 파일은 tree-sitter를 사용해 로컬에서 결정적으로 파싱됩니다. 이 과정에는 LLM이 개입하지 않으며, 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 약 40개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하며, 함수 호출, import, 상속 같은 관계를 파악합니다. 문서나 PDF, 이미지, 영상은 선택적으로 AI 모델을 사용해 의미론적 분석을 거치지만, 코드만 다루는 경우 API 키 없이도 완전히 오프라인으로 작동합니다.
설치와 첫 실행
Python 3.10 이상과 uv 또는 pipx가 필요합니다. uv tool install graphifyy 명령으로 CLI를 설치한 뒤, graphify install을 실행하면 현재 사용하는 AI 어시스턴트를 자동으로 감지해 스킬을 등록합니다. 결과물로는 브라우저에서 열 수 있는 graph.html, 핵심 개념을 요약한 GRAPH_REPORT.md, 그리고 전체 그래프 데이터인 graph.json이 생성됩니다.
벤치마크 결과와 주의할 점
LOCOMO 벤치마크에서 recall@10 0.497을 기록했으며, LLM 크레딧 소모는 0으로 확인되었습니다. 이는 mem0(0.048)나 supermemory(0.149)보다 높은 수치입니다. 다만, 문서나 미디어 파일의 의미론적 분석을 원할 경우 해당 백엔드 API 키 설정이 필요하며, 코드 전용 분석만 원한다면 --code-only 옵션을 사용하면 됩니다. 공식 PyPI 패키지는 graphifyy(이중 y)이므로, 다른 유사 이름 패키지와 혼동하지 않도록 주의해야 합니다.
