대규모 프로젝트에서 원하는 코드와 문서를 찾는 작업은 번거롭습니다. grep이나 단순 키워드 검색으로는 복잡한 의존성을 파악하기 어렵습니다. graphify는 프로젝트 전체를 지식 그래프로 만들어 질문으로 탐색하게 돕는 도구입니다.

로컬 AST 파싱 기반 지식 그래프 구축

graphify는 별도의 벡터 데이터베이스나 임베딩 없이 추적 가능한 지식 그래프를 생성합니다. 코드는 로컬 환경에서 tree-sitter AST로 파싱하여 외부 유출 우려 없이 결정론적으로 분석합니다. 반면 문서, PDF, 이미지 같은 비구조화 파일은 AI 모델의 시맨틱 분석을 거쳐 그래프에 통합합니다.

연결선인 에지에는 관계의 출처가 투명하게 남습니다. 소스 코드에 명시된 관계에는 EXTRACTED 가 붙고, 모델이 추론한 관계는 INFERRED 로 표시됩니다. 개발자는 추론 결과와 실제 코드 구조를 명확히 분리하여 검증합니다.

CLI 명령어와 결과물 구조

설치와 AI 어시스턴트 연동 절차는 간결합니다. uv tool install graphifyy 명령어로 CLI를 설치한 뒤 graphify install을 실행하면 Claude Code나 Cursor 같은 도구에 스킬로 등록됩니다. AI 어시스턴트에서 /graphify를 입력하면 바로 분석을 시작합니다.

분석을 완료하면 graphify-out/ 디렉터리에 세 가지 결과 파일이 생성됩니다.

  1. graph.html: 브라우저에서 노드를 클릭하고 검색하는 시각화 파일입니다.
  2. GRAPH_REPORT.md: 핵심 개념과 주요 연결점을 정리한 요약 보고서입니다.
  3. graph.json: 재분석 없이 언제든 질의할 수 있는 전체 그래프 데이터입니다.

터미널에서 graphify explain "APIRouter" 같은 명령을 실행하면 특정 노드의 연결 상태와 커뮤니티 정보를 한눈에 보여줍니다. 파일을 일일이 열어보지 않고도 코드의 영향 범위를 파악합니다.

추천 사용 대상

기존 코드베이스 분석 도구와 달리 온디바이스 파싱을 기본 제공합니다. 복잡한 SQL 스키마나 설정 파일, 설계 문서가 얽혀 있는 대형 프로젝트에 적합합니다. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI 등 15개 이상의 개발 환경을 지원합니다.

문서와 코드가 파편화되어 맥락 파악에 시간을 많이 쓰는 개발팀에 실질적인 도움을 줍니다.

요약

  • 벡터 임베딩 없이 tree-sitter AST 파싱을 활용해 로컬 환경에서 결정론적으로 코드 구조를 분석합니다.
  • 그래프 에지를 명시적 추출(EXTRACTED)과 추론(INFERRED)으로 명확히 구분하여 신뢰도를 검증할 수 있습니다.
  • Claude Code, Cursor, Gemini CLI 등 15개 이상의 AI 코딩 어시스턴트에 스킬 형태로 쉽게 연동됩니다.