v0.9.32 更新重點

這個 correctness release 修正了增量抽取與 rebuild 的分層合併：AST 層更新不再誤刪 semantic 層，舊圖譜載入時也會補回 _origin provenance。另修正 graphify update 保留 directed flag、query 顯示所有已訪問節點間的邊、manifest.json 寫入正確輸出目錄，以及 C#、Kotlin、Ruby 等語言的解析與解析度問題。¹

一句話說清楚

Graphify 是一個把 codebase 建成可查詢知識圖譜的工具。打 /graphify . 之後，你得到三個檔：

• graphify-out/graph.json — 完整 JSON 圖譜
• graphify-out/graph.html — 互動式 force-directed 視覺化
• graphify-out/GRAPH_REPORT.md — god nodes、communities、建議問題

你的 AI 助理改用 graphify query / path / explain 找答案，而不是 grep 原始檔。

⚠️ 與舊版（已刪除）差異：上一版文件把 graphify 描述為「LLM + Neo4j 知識圖譜資料庫」。這完全錯誤：graphify 不使用 Neo4j，圖譜就是一個 JSON 檔；而且 graphify 的核心是 AST 本地解析，不是 LLM。

為什麼 grep 與 RAG 都不夠用

開發者要理解一個 codebase，傳統做法有兩條路：

Grep 的局限

Vector RAG 的局限

把 codebase 切 chunk、算 embedding、推向量庫：

• 每次都要付 embedding 成本
• 相似度是黑盒子，無法精準回答「兩節點的 path」
• 容易幻覺（similarity ≠ truth）

Graphify 的定位

graphify 是第三條路：把 codebase 變成 graph（六類邊 + 信心標籤），自然語言問問題時 graphify BFS 出子圖。三個關鍵：

1. AST-first：程式碼用 tree-sitter 本地解析，零 LLM、零 token
2. 結構化關係：每條邊是 calls/imports/inherits/references/re_exports/contains，不是模糊 similarity
3. 可追溯：每條邊標 source_file + 行號 + EXTRACTED/INFERRED/AMBIGUOUS

AST-first：graphify 的核心

graphify 對程式碼的解析跟 grep 與 vector RAG 完全不同：

graphify 把程式碼本身當一等公民，不用 LLM 去猜呼叫關係。

LLM 語意層（可選）

對 docs、PDF、圖片、video 這類非程式碼資源，AST 沒用，graphify 才會呼叫 LLM：

• README / RFC / ADR → concept / rationale 節點
• PDF → paper 節點
• 圖片（schema、diagram）→ image 節點

這些節點再透過 references 邊連回到 codebase 的程式碼節點。

💡 你可以完全不開 LLM（--code-only）就使用 graphify 80% 的價值。

graphify 出來的三個檔

graph.json

完整 JSON 圖譜。schema 大致：

{
  "nodes": [
    { "id": "auth:login", "label": "login", "source_file": "auth.py", "source_location": 1, "community": 2 }
  ],
  "edges": [
    { "source": "auth:login", "target": "auth:verify_password", "relation": "calls", "confidence": "EXTRACTED" }
  ]
}

可直接用 jq 檢視、或用 graphify CLI 查。

graph.html

開瀏覽器即可看到：

• Force-directed 視覺化
• 每個節點可點開看 connections
• 可按 community 過濾顏色
• 可文字搜尋

GRAPH_REPORT.md

graphify 自動為你問的好問題：

• 🌟 God nodes — degree 最高的節點，這個 codebase 的核心
• 🎨 Communities — Leiden 分群，子系統邊界
• 🔗 Surprising connections — 跨檔的、不直覺的連結
• 💡 Suggested questions — 4-5 個可以問圖譜的問題

助理讀這份報告比讀 README 還快上手 codebase。

與傳統 RAG 的比較

graphify 官方 v0.9.32 README 的 BENCHMARKS.md：¹

graphify 不一定要贏所有 benchmark，但 graph build 零 token 這點對 CI / 大 monorepo 極具價值。

graphify 不適合做什麼

• ❌ 取代你的 IDE：graphify 是查詢層，不是編輯器
• ❌ 即時 lint / format：那不是它的職責
• ❌ Vector similarity search：graphify 是 graph 不是 vector index
• ❌ 2 GB 以上單檔 PDF：LLM chunk 成本過高，建議切小

開始用 graphify

3 步驟：

# 1. 安裝（PyPI 套件名 graphifyy，雙 y）
uv tool install graphifyy

# 2. 對助理註冊
cd ~/your-project
graphify claude install --project    # 或 cursor/codex/gemini...

# 3. 建圖
/graphify .                          # 在助理內
# 或
graphify extract . --code-only       # 終端

內部連結

• graphify build 指令詳解
• graphify query 指令詳解
• 快速入門工作流
• 探索陌生 codebase 範例
• 官方 README What it does

下一步

1. 快速入門工作流
2. graphify build 指令詳解
3. 探索陌生 codebase 範例