graphify: 어떤 코드베이스든 쿼리 가능한 지식 그래프로 바꿔 Claude Code에 제공

Orca: Claude Code, Codex, Cursor를 병렬로 실행하는 ADE

graphify란 무엇인가? #

graphify는 모든 AI 코딩 에이전트가 언젠가 부딪히는 문제에 답한다: 코드베이스가 커지면 프롬프트마다 grep하고 파일을 다시 읽는 방식은 느려지고 정확성도 떨어진다. graphify의 해법은 프로젝트 전체 — 코드, 문서, SQL 스키마, 설정, PDF, 이미지, 심지어 영상까지 — 를 한 번 지식 그래프로 만들고, 에이전트가 매번 모든 파일을 다시 읽는 대신 그 그래프를 쿼리하게 하는 것이다.

🔗 GitHub: https://github.com/Graphify-Labs/graphify 🌐 홈페이지: https://www.graphify.com

Graphify Labs(YC S26)가 만들었고 2026년 4월 첫 커밋 이후 2026년 7월 말 기준 9만 7700개 이상의 GitHub 스타를 기록했다 — 올해 가장 빠르게 성장한 개발 도구 중 하나이며, GitHub 자체 트렌딩 페이지가 한때 실제 API 검증 수치보다 거의 10배 낮은 약 8590개로 표시했을 정도다.

프로젝트가 명확히 강조하는 세 가지:

• 코드 파싱은 완전히 로컬에서 — tree-sitter AST 파싱, 결정적, LLM 미호출, 그 무엇도 컴퓨터를 벗어나지 않는다. 문서/PDF/미디어에 대한 선택적 의미론적 처리를 할 때만 백엔드 모델을 호출한다.
• 모든 엣지에 라벨이 붙는다 — EXTRACTED(소스에 명시적) 또는 INFERRED(graphify가 추론), 확실한 것과 추론된 것을 구분할 수 있다.
• 벡터 인덱스가 아니다 — 임베딩도, 벡터 저장소도 없다. 실제로 순회하고 경로를 추적하며 “무엇이 무엇과 연결되는지” 물을 수 있는 그래프다.

30초 시작(프로젝트 자체 설명 기준) #

uv tool install graphifyy      # CLI 설치(또는 pipx install graphifyy)
graphify install               # AI 어시스턴트에 이 스킬 등록

그다음 AI 어시스턴트 안에서:

/graphify .

이게 전부다. 세 가지 산출물이 생긴다:

graphify-out/
├── graph.html       아무 브라우저에서나 열기 — 노드 클릭, 필터, 검색
├── GRAPH_REPORT.md  핵심 개념, 뜻밖의 연결, 제안 질문
└── graph.json       전체 그래프 — 파일을 다시 읽지 않고 언제든 쿼리 가능

Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot을 포함해 15개 이상의 어시스턴트에서 작동한다.

이름 주의: PyPI 패키지명은 graphifyy(y 두 개)이고 CLI 명령어 자체는 여전히 graphify다. 프로젝트는 PyPI의 다른 graphify* 패키지는 무관하다고 명시적으로 경고한다.

그래프 쿼리하기 #

그래프가 만들어지면 파일을 읽는 대신 질문한다:

graphify explain "APIRouter"
graphify path "FastAPI" "ModelField"
graphify query "what connects auth to the database?"

FastAPI 코드베이스에서 프로젝트가 직접 실행한 예시는, 소스 위치·소속 커뮤니티·연결 수를 가진 노드 하나를 반환하며 각 연결에는 EXTRACTED나 INFERRED가 표시된다. 두 클래스 사이의 3홉 경로도 각 홉마다 추적해 보여준다.

무엇을 할 수 있나 #

자주 쓰는 명령 #

/graphify .                        # 현재 폴더의 그래프 생성
/graphify ./docs --update          # 변경된 파일만 다시 추출
/graphify . --cluster-only         # 재추출 없이 클러스터링만 다시 실행
/graphify . --wiki                 # 그래프에서 마크다운 위키 생성

/graphify query "what connects auth to the database?"
/graphify path "UserService" "DatabasePool"
/graphify explain "RateLimiter"

/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762   # 논문을 가져와 그래프에 추가

graphify hook install              # 매 git commit마다 그래프 자동 재구축
graphify prs --triage              # 그래프 기준으로 AI가 PR 검토 순서 정렬
graphify prs --conflicts           # 같은 그래프 커뮤니티를 공유하는 PR 표시 — 병합 순서 위험

벤치마크(프로젝트 자체 발표 결과) #

프로젝트는 모든 시스템을 같은 하네스, 같은 모델, 같은 예산으로 실행했고 LLM 심사관이 평가한 뒤 두 번째 심사관으로 교차 검증했다고 밝힌다(90.6% 일치율, Cohen’s kappa 0.81). 전체 방법론과 재현 명령은 프로젝트 자체 BENCHMARKS.md에 있다 — 이 수치는 자체 발표된 것으로 본 글에서 독립 재현하지 않았다.

설치 #

Python 3.10 이상 필요.

# macOS (Homebrew)
brew install python@3.12 uv

# Ubuntu/Debian
sudo apt install python3.12 python3-pip pipx

# Windows
winget install astral-sh.uv

그다음 패키지 자체 설치:

uv tool install graphifyy
graphify install

파일 제외하기 #

graphify는 .gitignore를 자동으로 따르고, 선택적인 .graphifyignore(같은 문법, ! 부정 지원)를 병합할 수 있다 — 규칙은 항상 더 많이 제외할 뿐, .gitignore가 이미 제외한 파일을 다시 포함시키지 않는다:

# .graphifyignore
node_modules/
dist/
*.generated.py

# src/만 인덱싱, 나머지는 모두 무시
*
!src/
!src/**

사용 사례 #

1. AI 에이전트가 낯선 코드베이스를 빠르게 파악하게 하기 #

대형 저장소에서 /graphify .를 한 번 실행해두면, 에이전트가 세션 내내 파일을 반복해서 다시 읽는 대신 graph.json으로 구조를 파악한다.

2. 두 시스템 사이의 연결 추적 #

graphify path "ModuleA" "ModuleB"가 import를 수동으로 쫓아가지 않아도 명확한 홉 단위 경로를 알려준다.

3. PR 병합 순서 위험 점검 #

graphify prs --conflicts가 같은 그래프 커뮤니티를 건드리는 열린 PR을 표시해 병합 전에 충돌 가능성을 미리 드러낸다.

4. 코드베이스 자체로부터 문서 만들기 #

/graphify . --wiki가 추출된 그래프에서 곧바로 마크다운 위키를 생성해, 손으로 쓴 문서가 서서히 어긋나는 문제를 피한다.

관련 저장소 #

관련 글 #

• Orca: Claude Code, Codex, Cursor를 병렬로 실행하는 ADE — AI 코딩 인프라의 또 다른 층위(오케스트레이션 vs 코드베이스 이해)

결론 #

graphify는 “AI가 이 코드베이스를 정말 이해하고 있는가"를 검색 문제가 아니라 그래프 문제로 다룬다 — 로컬에서 결정적으로 이루어지는 tree-sitter 파싱이 실제로 순회 가능한 그래프를 만들고, 모든 엣지에 확실성 라벨이 붙는다. 4개월 만에 거의 10만 스타에 도달했고, GitHub 트렌딩 페이지가 한때 이를 거의 10배 낮게 표시했다는 사실 모두, 일반 RAG/벡터 검색보다 이런 접근에 대한 진짜 수요가 빠르게 성장하고 있음을 보여준다.

추천 대상: 크거나 낯선 코드베이스에서 AI 코딩 어시스턴트와 함께 작업하며, 어시스턴트가 파일을 반복해서 다시 읽는 대신 구조화된 프로젝트 지도를 쿼리하길 원하는 개발자.

GitHub: https://github.com/Graphify-Labs/graphify

셀프 호스팅 추천 인프라 #

팀이 개발자마다 로컬에서 graphify를 돌리는 대신 HTTP로 공유 그래프 하나를 서빙하고 싶다면:

• DigitalOcean — 14개 이상의 글로벌 리전, 60일간 200달러 무료 크레딧, 팀 공유 그래프 서버로 적합하다.
• HTStack — 중국 본토에서 지연 시간이 짧은 홍콩 VPS. dibi8.com이 호스팅되는 것과 같은 IDC로, 프로덕션에서 검증됐다.

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최종 업데이트: 2026-07-29

참고 자료 #

• graphify
• graphify 홈페이지
• graphify 벤치마크
• Claude Code
• tree-sitter