README.hi IN

एजेंट टोकन खर्च को 80% तक घटाएं। Graphify Cloud एक हमेशा-चालू मेमोरी है जो आपके एजेंट्स को नियंत्रित करती है, कोड की गुणवत्ता ऊंची बनाए रखती है, और औपचारिक सत्यापन के साथ शुद्धता को सिद्ध करती है। 14-दिन का मुफ्त ट्रायल शुरू करें →

अपने AI कोडिंग असिस्टेंट में /graphify टाइप करें और यह आपके पूरे प्रोजेक्ट (कोड, डॉक्स, PDF, इमेज, वीडियो) को एक नॉलेज ग्राफ में मैप कर देता है, जिसे आप फाइलों में grep करने के बजाय query कर सकते हैं।

• कोड मैप मुफ्त में, पूरी तरह लोकल। कोड को tree-sitter AST से पार्स किया जाता है: डिटरमिनिस्टिक, कोई LLM नहीं, कुछ भी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता। (डॉक्स, PDF, इमेज और वीडियो के लिए सिमैंटिक पास हेतु आपके असिस्टेंट का मॉडल या कॉन्फ़िगर की गई API की का उपयोग होता है।)
• हर एज की व्याख्या होती है। हर कनेक्शन को EXTRACTED (स्रोत में स्पष्ट) या INFERRED (graphify द्वारा सुलझाया गया) के रूप में टैग किया जाता है, ताकि आप बता सकें कि क्या सीधे पढ़ा गया और क्या अनुमानित किया गया।
• यह वेक्टर इंडेक्स नहीं है। कोई embeddings नहीं, कोई वेक्टर स्टोर नहीं: एक असली ग्राफ जिसमें आप ट्रैवर्स करते हैं। कोई सवाल पूछें, दो चीज़ों के बीच का रास्ता ट्रेस करें, या किसी एक अवधारणा की व्याख्या कराएं।

[!NOTE] इसे हमेशा-चालू चाहते हैं? Graphify Cloud आपके पूरे SDLC में ग्राफ को लाइव रखता है: मोनोरेपो और क्रॉस-रेपो सपोर्ट, औपचारिक सत्यापन, और आपके SDLC के विहंगम दृश्य के साथ कोड रिव्यू, साथ ही Sentry, Jira और अन्य के लिए कनेक्टर्स ताकि इंसिडेंट और टिकट उसी ग्राफ में आपके कोड के साथ रहें। app.graphify.com पर 14-दिन का मुफ्त ट्रायल शुरू करें।

graphify द्वारा मैप किया गया FastAPI कोडबेस। हर नोड एक अवधारणा है, रंग पहचाने गए समुदाय हैं, और पूरी चीज़ graph.html में क्लिक करने योग्य है।

शुरू करें (30 सेकंड)। Python 3.10+ और uv (या pipx) चाहिए:

uv tool install graphifyy      # install the CLI (or: pipx install graphifyy)
graphify install               # detects your assistant and registers the skill

फिर, अपने AI असिस्टेंट में:

/graphify .

बस इतना ही। आपको तीन फाइलें मिलती हैं:

graphify-out/
├── graph.html       open in any browser: click nodes, filter, search
├── GRAPH_REPORT.md  the highlights: key concepts, surprising connections, suggested questions
└── graph.json       the full graph: query it anytime without re-reading your files

सहेजे गए ग्राफ में graph.schema_version शामिल होता है ताकि इंटीग्रेशन असंगत फॉर्मेट बदलावों का पता लगा सकें, साथ ही graph.graphify_version जो इसे बनाने वाले Graphify रिलीज़ की पहचान करता है।

एक इंस्टॉल, कोई भी असिस्टेंट, कोई भी OS। Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, और 20+ और भी, macOS, Linux, और Windows पर: अपना प्लेटफॉर्म चुनें।

इसे काम करते देखें¶

एक बार ग्राफ बन जाने पर आप फाइलें पढ़ने के बजाय उसे query करते हैं। असली आउटपुट, ऊपर दिखाए गए FastAPI कोडबेस पर चलाया गया graphify:

$ graphify explain "APIRouter"
Node: APIRouter
  Source:    routing.py L2210
  Community: 2
  Degree:    47

Connections (47):
  --> RequestValidationError [uses] [INFERRED]
  --> Dependant [uses] [INFERRED]
  --> .get() [method] [EXTRACTED]
  <-- __init__.py [imports] [EXTRACTED]
  ...

$ graphify path "FastAPI" "ModelField"
Shortest path (3 hops):
  FastAPI --uses--> DefaultPlaceholder <--references-- get_request_handler() --references--> ModelField

हर एज एक confidence tag रखती है (EXTRACTED = स्रोत में स्पष्ट, INFERRED = resolution द्वारा निकाला गया), ताकि आप बता सकें कि क्या सीधे पढ़ा गया और क्या अनुमानित किया गया। graphify query "<question>" किसी सहज-भाषा के सवाल के लिए एक scoped subgraph लौटाता है, और graphify path A B ट्रेस करता है कि कोई दो चीज़ें कैसे जुड़ती हैं।

यह क्या करता है¶

आपको बॉक्स से बाहर क्या मिलता है:

[!TIP] इसे कई रेपो या मोनोरेपो में चला रहे हैं? Graphify Cloud इसे लगातार करता है और एजेंट टोकन खर्च को 80% तक घटाता है, क्रॉस-रेपो लिंक, SDLC-व्यापी कोड रिव्यू, औपचारिक सत्यापन, और Sentry/Jira कनेक्टर्स के साथ। 14-दिन का मुफ्त ट्रायल शुरू करें →

Benchmarks: 0.497 recall@10, 0 LLM credits¶

हर सिस्टम को एक ही हार्नेस पर, एक ही मॉडल और बजट के साथ चलाया गया, और एक जज द्वारा स्कोर किया गया जिसे दूसरे जज के विरुद्ध ब्लाइंड-वैलिडेट किया गया (90.6% सहमति, Cohen's kappa 0.81)। हर सिस्टम की पूरी तालिकाएं, कोड-इंटेलिजेंस परिणाम, और पुनरुत्पादन कमांड: BENCHMARKS.md।

दस्तावेज़¶

पूरी गाइड और संदर्भ docs.graphify.com पर मौजूद हैं:

• Quickstart: अपना पहला ग्राफ बनाएं
• CLI reference: हर कमांड और फ्लैग
• Ask better graph questions: querying पैटर्न
• Configuration: एनवायरनमेंट वेरिएबल और ट्यूनिंग
• Supported inputs: भाषाएं और फाइल प्रकार
• Team workflows और PR review
• Troubleshooting और How it works

पूर्वापेक्षाएं¶

macOS त्वरित इंस्टॉल (Homebrew):

brew install python@3.12 uv

Windows त्वरित इंस्टॉल:

winget install astral-sh.uv

Ubuntu/Debian:

sudo apt install python3.12 python3-pip pipx
# or install uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Install¶

[!IMPORTANT] आधिकारिक पैकेज: PyPI पैकेज graphifyy है (डबल-y)। PyPI पर अन्य graphify* पैकेज संबद्ध नहीं हैं। CLI कमांड अब भी graphify है।

आधिकारिक स्रोत रिपॉज़िटरी Graphify-Labs/graphify है।

दो-कमांड वाला quickstart इस README के शीर्ष पर है। यह सेक्शन इंस्टॉल विधियों, प्रोजेक्ट-स्कोप्ड इंस्टॉल, और हर समर्थित प्लेटफॉर्म को कवर करता है।

इंस्टॉल विधियां (कोई एक चुनें):

uv tool install graphifyy   # recommended, isolated env (if 'graphify' isn't found after, run: uv tool update-shell)
pipx install graphifyy      # alternative
pip install graphifyy       # may need PATH setup, see Troubleshooting below

फिर graphify install एक बार चलाएं। यह पता लगाता है कि आप कौन-सा असिस्टेंट चलाते हैं और स्किल रजिस्टर करता है, इसलिए प्रति-असिस्टेंट कोई सेटअप नहीं है। अपना AI असिस्टेंट खोलें और टाइप करें /graphify .

अपनी यूज़र प्रोफ़ाइल के बजाय मौजूदा रिपॉज़िटरी में असिस्टेंट स्किल इंस्टॉल करने के लिए, --project जोड़ें:

graphify install --project
graphify install --project --platform codex

प्रोजेक्ट-स्कोप्ड इंस्टॉल मौजूदा डायरेक्टरी के नीचे लिखते हैं, उदाहरण के लिए .claude/skills/graphify/SKILL.md या .agents/skills/graphify/SKILL.md (साथ ही एक references/ साइडकार जिसे स्किल मांग पर लोड करती है), और कमिट की जा सकने वाली फाइलों के लिए git add संकेत प्रिंट करते हैं। प्रोजेक्ट-स्कोप्ड इंस्टॉल का समर्थन करने वाली प्रति-प्लेटफॉर्म कमांड वही फ्लैग स्वीकार करती हैं, उदाहरण के लिए graphify claude install --project या graphify codex install --project।

[!TIP] command not found, Mac/Windows पर pip की समस्या, PowerShell कोटिंग, uvx उपयोग, git-hook PATH की दिक्कतें, या strict मोड से टकरा रहे हैं? देखें Installation और Troubleshooting।

अपने असिस्टेंट को हमेशा ग्राफ उपयोग करने के लिए सेट करें¶

ग्राफ बनाने के बाद अपने प्रोजेक्ट में इसे एक बार चलाएं:

अपने प्रोजेक्ट में graphify <platform> install एक बार चलाएं, उदाहरण के लिए graphify claude install या graphify codex install (या graphify install --platform <name>)।

यह एक छोटी कॉन्फ़िग फाइल लिखता है जो आपके असिस्टेंट को बताती है कि कोडबेस के सवालों के लिए नॉलेज ग्राफ से सलाह ले, पूरी रिपोर्ट पढ़ने या कच्ची फाइलें grep करने के बजाय graphify query "<question>" जैसी scoped query को प्राथमिकता दे।

• Hook प्लेटफॉर्म (Claude Code, Gemini CLI): सर्च-शैली के tool कॉल से पहले (और Claude Code पर, Read/Glob tools के ज़रिए स्रोत फाइलों को एक-एक करके पढ़ने से पहले) एक hook अपने आप चलता है और आपके असिस्टेंट को ग्राफ पथ की ओर प्रेरित करता है।
• Instruction-file प्लेटफॉर्म (Codex, OpenCode, Cursor, आदि): स्थायी इंस्ट्रक्शन फाइलें (AGENTS.md, .cursor/rules/, आदि) वही query-first मार्गदर्शन प्रदान करती हैं।

GRAPH_REPORT.md व्यापक आर्किटेक्चर समीक्षा के लिए अब भी उपलब्ध है।

हर प्लेटफॉर्म वास्तव में कौन-सी फाइलें लिखता है (CodeBuddy की CODEBUDDY.md + PreToolUse hooks, Codex की AGENTS.md, Kilo का नेटिव .kilo प्लगइन, Cursor का alwaysApply नियम, इत्यादि) यह Always-on setup में शामिल है।

सभी प्लेटफॉर्म से graphify को एक साथ हटाने के लिए: graphify uninstall (graphify-out/ को भी हटाने के लिए --purge जोड़ें)। या प्रति-प्लेटफॉर्म कमांड उपयोग करें (उदा. graphify claude uninstall)।

CLI स्किल या MCP इंस्ट्रक्शन?¶

graphify install द्वारा इंस्टॉल की गई इंस्ट्रक्शन और किसी Graphify MCP कनेक्शन के साथ दी गई इंस्ट्रक्शन एक ग्राफ को query करने के अलग-अलग तरीके बताती हैं:

दोनों व्यापक स्रोत सर्च से पहले scoped ग्राफ queries को प्रोत्साहित करते हैं। उन इंस्ट्रक्शन को चुनें जो उन tools से मेल खाती हों जिन तक आपका असिस्टेंट वास्तव में पहुंच सकता है; कोई भी ब्लॉक आपके असिस्टेंट की इंस्ट्रक्शन फाइलों के लिए कोई सार्वभौमिक प्राथमिकता नियम स्थापित नहीं करता। यदि आप दोनों इंटीग्रेशन उपयोग करते हैं, तो पहचानें कि प्रत्येक कौन-सा ग्राफ query करता है और AGENTS.md में दो बिना-शर्त इंस्ट्रक्शन ब्लॉक कॉपी करने के बजाय एक प्राथमिक query पथ चुनें।

graphify install लोकल असिस्टेंट इंटीग्रेशन इंस्टॉल करता है; यह MCP कनेक्शन स्थापित नहीं करता। किसी MCP क्लाइंट को अपने जुड़े सर्वर का उपयोग करने के लिए लोकल CLI queries चलाने की ज़रूरत नहीं होती। एक लोकली होस्ट किया गया सर्वर अब भी अपनी Graphify इंस्टॉलेशन और ग्राफ की ज़रूरत रखता है, जबकि एक होस्ट किया गया कनेक्शन ऐसा ग्राफ सर्व कर सकता है जो क्लाइंट की वर्किंग डायरेक्टरी में मौजूद नहीं है। यदि अपेक्षित tools गायब हैं, तो दूसरे सेटअप की इंस्ट्रक्शन को विनिमेय मानने के बजाय संबंधित CLI इंस्टॉलेशन या MCP कनेक्शन जांचें।

रिपोर्ट में क्या है¶

GRAPH_REPORT.md व्यापक आर्किटेक्चर समीक्षा के लिए god nodes, communities, और प्रमुख पथों का सारांश देता है। ग्राफ कैसे बनता है और इसमें क्या होता है: How graphify works।

यह कौन-सी फाइलें संभालता है: ~40 भाषाएं¶

graphify tree-sitter AST के साथ ~40 प्रोग्रामिंग भाषाओं को लोकली पार्स करता है, और डॉक्स, PDF, इमेज, और ऑडियो/वीडियो को एक वैकल्पिक सिमैंटिक पास के ज़रिए मैप करता है। पूरी सूची: Supported inputs।

सामान्य कमांड¶

/graphify .                        # build graph for current folder
/graphify ./docs --update          # re-extract only changed files
/graphify . --cluster-only         # rerun clustering without re-extracting
/graphify . --cluster-only --resolution 1.5      # more granular communities
/graphify . --cluster-only --exclude-hubs 99     # suppress utility super-hubs from god-node rankings
/graphify . --no-viz               # skip the HTML, just the report + JSON
/graphify . --wiki                 # build a markdown wiki from the graph
graphify export callflow-html      # Mermaid architecture/call-flow HTML (auto-regenerates on every git commit if hook is installed)

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

/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762   # fetch a paper and add it
/graphify add <youtube-url>                       # transcribe and add a video

graphify hook install              # auto-rebuild on commit + branch checkout (run `graphify update .` after `git pull`: see "Recommended workflow" below)
graphify merge-graphs a.json b.json              # combine two graphs

graphify prs                       # PR dashboard: CI state, review status, worktree mapping
graphify prs 42                    # deep dive on PR #42 with graph impact
graphify prs --triage              # AI ranks your review queue (uses whatever backend is configured)
graphify prs --conflicts           # PRs sharing graph communities: merge-order risk

नीचे पूर्ण कमांड संदर्भ देखें।

फाइलों को नज़रअंदाज़ करना¶

graphify .gitignore का सम्मान करता है और --exclude पैटर्न तथा एक प्रोजेक्ट .graphifyignore का समर्थन करता है। विवरण: Configuration।

Project configuration¶

स्कैन रूट में एक .graphifyrc बनाएं, उन सेटिंग्स के लिए जो किसी एक रन के बजाय प्रोजेक्ट से संबंधित हैं। प्रति पंक्ति एक key=value; # से शुरू होने वाली पंक्तियां टिप्पणियां हैं।

अस्पष्ट एक्सटेंशन। कुछ एक्सटेंशन अलग-अलग प्रोजेक्ट में अलग-अलग भाषाएं मतलब रखते हैं: .inc pfSense पर PHP है, Delphi ट्री में Pascal, और अन्यत्र SQL या असेंबली; .h C या C++ है; .m Objective-C या MATLAB है। graphify को एक ग्लोबल डिफ़ॉल्ट चुनना ही पड़ता है, और जब वह गलत चुनता है तो फाइल विफल नहीं होती: यह गलत भाषा के रूप में पार्स होती है और मुट्ठी भर आनुषंगिक नोड देती है, इसलिए ग्राफ भरा हुआ दिखता है जबकि असली सिंबल गायब रहते हैं। घोषित करें कि आपके रेपो में एक्सटेंशन का क्या मतलब है:

# .graphifyrc
# A language name:
language.inc=php
# Or an extension graphify already knows:
language.tpl=.ts
# Baked into the git hooks (see Team setup):
viz_node_limit=0

यह घोषणा वर्गीकरण, एक्सट्रैक्टर चयन, grammar और resolution, imports, graphify watch, और AST कैश (किसी अलग भाषा के तहत दोबारा पार्स की गई फाइल पुरानी प्रविष्टि कभी दोबारा उपयोग नहीं करती) के माध्यम से प्रवाहित होती है, और वही .graphifyrc extract, update, hooks, MCP सर्वर, और /graphify स्किल द्वारा पढ़ा जाता है। किसी टाइपो की रिपोर्ट stderr पर एक बार की जाती है और स्कैन डिफ़ॉल्ट के साथ जारी रहता है। घोषणाएं कैशिंग, इंक्रीमेंटल रीबिल्ड, और import resolution के साथ कैसे इंटरैक्ट करती हैं: Configuration।

टीम सेटअप¶

ग्राफ को कमिट या साझा करें ताकि आपकी पूरी टीम एक ही कॉन्टेक्स्ट query करे, और ग्राफ कॉन्टेक्स्ट के साथ pull requests की समीक्षा करें। देखें Share context with your team और Review pull requests।

ग्राफ को सीधे उपयोग करना¶

अपने AI असिस्टेंट के अलावा, graph.json को सीधे CLI से graphify query, graphify path, और graphify explain के साथ query करें। कई नोड से मेल खाने वाले नाम को अनुमान लगाने के बजाय उम्मीदवारों की सूची के साथ अस्वीकार कर दिया जाता है। स्क्रिप्ट्स परिणाम को exit code से पढ़ सकती हैं: 0 एक उत्तर, 3 एक अस्पष्ट नाम, 4 कोई मेल खाता नोड नहीं। देखें Ask better graph questions और query reference।

एनवायरनमेंट वेरिएबल¶

बैकएंड, API कीज़, hook व्यवहार, और ट्यूनिंग एनवायरनमेंट वेरिएबल द्वारा नियंत्रित होते हैं। पूरी तालिका: Configuration।

गोपनीयता¶

• कोड फाइलें: tree-sitter के ज़रिए लोकली प्रोसेस होती हैं। कुछ भी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता। केवल-कोड वाले corpus के लिए किसी API की की ज़रूरत नहीं: graphify extract पूरी तरह ऑफ़लाइन चलता है। मिश्रित रेपो पर, केवल कोड को इंडेक्स करने और उन डॉक्स/PDF/इमेज को छोड़ने के लिए जिन्हें अन्यथा LLM की ज़रूरत होती, --code-only जोड़ें।
• वीडियो / ऑडियो: faster-whisper के साथ लोकली ट्रांसक्राइब होते हैं। कुछ भी आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता।
• डॉक्स, PDF, इमेज: सिमैंटिक एक्सट्रैक्शन के लिए आपके AI असिस्टेंट को भेजे जाते हैं (/graphify स्किल के ज़रिए, आपके IDE सेशन में जो भी मॉडल चलता है उसका उपयोग करके)। हेडलेस graphify extract के लिए GEMINI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY (Gemini), MOONSHOT_API_KEY (Kimi), ANTHROPIC_API_KEY (Claude), OPENAI_API_KEY (OpenAI), DEEPSEEK_API_KEY (DeepSeek), एक चालू Ollama इंस्टेंस (OLLAMA_BASE_URL), मानक provider chain के ज़रिए AWS क्रेडेंशियल (Bedrock - कोई API की की ज़रूरत नहीं, IAM उपयोग करता है), या claude CLI बाइनरी (Claude Code - कोई API की की ज़रूरत नहीं, आपकी Claude सदस्यता उपयोग करता है) चाहिए। --dedup-llm फ्लैग वही की उपयोग करता है।
• Data residency: graphify extract अपने आप पता लगाता है कि कौन-सा provider उपयोग करना है, इस आधार पर कि कौन-सी API की सेट है (प्राथमिकता: Gemini → Kimi → Claude → OpenAI → DeepSeek → Azure → Bedrock → Ollama)। data-residency आवश्यकताओं वाले कोड के लिए, --backend ollama (पूरी तरह लोकल) उपयोग करें या एक स्पष्ट --backend फ्लैग पास करें। Kimi (MOONSHOT_API_KEY) चीन में Moonshot AI सर्वर पर रूट करता है।
• कोई telemetry नहीं, कोई उपयोग ट्रैकिंग नहीं, कोई analytics नहीं।
• Query logging: हर graphify query, graphify path, graphify explain, और MCP query_graph कॉल को ~/.cache/graphify-queries.log में JSON Lines फॉर्मेट में लॉग किया जाता है (timestamp, question, corpus, लौटाए गए nodes, duration)। पूर्ण subgraph उत्तर डिफ़ॉल्ट रूप से संग्रहीत नहीं किए जाते। ऑप्ट-आउट करने के लिए GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1 सेट करें, या कोड पथ को निष्क्रिय किए बिना चुप करने के लिए GRAPHIFY_QUERY_LOG=/dev/null।

Troubleshooting¶

सामान्य इंस्टॉल और एक्सट्रैक्शन समस्याएं और उनके समाधान: Troubleshooting।

पूर्ण कमांड संदर्भ¶

हर कमांड और फ्लैग, उदाहरणों के साथ: CLI reference।

और जानें¶

• docs.graphify.com: पूरी दस्तावेज़: गाइड, कमांड संदर्भ, और इंटीग्रेशन
• How it works: एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन, समुदाय पहचान, confidence स्कोरिंग, बेंचमार्क
• ARCHITECTURE.md: मॉड्यूल विभाजन, कोई भाषा कैसे जोड़ें
• Optional integrations: Docker MCP Toolkit + SQLite
• The Memory Layer: graphify के पीछे के विचारों पर किताब, आर्किटेक्चर आद्योपांत

Graphify Cloud¶

Graphify Cloud graphify के ऊपर बना हमेशा-चालू स्तर है। प्रति फ़ोल्डर मांग पर दोबारा बनाए जाने वाले ग्राफ के बजाय, यह आपके पूरे सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ़साइकल में एक लाइव ग्राफ बनाए रखता है:

• 80% कम टोकन: हमेशा-चालू मेमोरी का मतलब है कि आपके एजेंट्स हर सेशन में कोडबेस को दोबारा पढ़ना और दोबारा समझाना बंद कर देते हैं।
• मोनोरेपो और क्रॉस-रेपो: हर सर्विस और रिपॉज़िटरी में एक जुड़ा हुआ ग्राफ, प्रति फ़ोल्डर एक ग्राफ नहीं।
• औपचारिक सत्यापन: आर्किटेक्चरल और dependency invariants को लाइव ग्राफ के विरुद्ध जांचें।
• आपके SDLC के विहंगम दृश्य के साथ कोड रिव्यू: मर्ज करने से पहले देखें कि कोई बदलाव पूरे सिस्टम में कैसे फैलता है।
• SDLC कनेक्टर्स: Sentry, Jira, और अन्य को खींच लें, ताकि इंसिडेंट, टिकट, और कोड एक ही ग्राफ में रहें।
• हमेशा-चालू: कोड, डॉक्स, और मीटिंग्स में बैकग्राउंड में लगातार अपडेट होता है।

app.graphify.com पर 14-दिन का मुफ्त ट्रायल शुरू करें →

योगदान¶

योगदान का स्वागत है। डेवलपमेंट सेटअप, टेस्ट और CI-समतुल्य कमांड, git वर्कफ़्लो, और क्या एक मजबूत योगदान बनाता है (worked examples और एक्सट्रैक्शन बग रिपोर्ट सबसे उपयोगी हैं) के लिए CONTRIBUTING.md देखें। आर्किटेक्चर और कोई भाषा कैसे जोड़ें: ARCHITECTURE.md।

यहां नए हैं? Discord पर या GitHub Discussions में नमस्ते कहें।

योगदानकर्ता¶

contrib.rocks के साथ बनाया गया।

अनुवाद¶

README 32 भाषाओं में उपलब्ध है। अपनी भाषा में पढ़ने के लिए इस फाइल के शीर्ष पर दिए भाषा स्विचर का उपयोग करें, या docs/translations/ ब्राउज़ करें। किसी अनुवाद को बेहतर बनाने या नया जोड़ने के लिए, वहां संबंधित फाइल के विरुद्ध एक pull request खोलें।

graphify पर निर्माण¶

graphify पारिस्थितिकी तंत्र में कुछ बना रहे हैं? यह प्रोत्साहित किया जाता है। यदि आपका प्रोजेक्ट अपने नाम में "graphify" उपयोग करता है (उदाहरण के लिए graphify-dashboard या graphify-action), तो कृपया अपने README में एक छोटा नोट जोड़ें जो स्पष्ट करे कि यह समुदाय-निर्मित है और Graphify Labs से संबद्ध या इसके द्वारा समर्थित नहीं है। "graphify" और graphify लोगो Graphify Labs के मार्क हैं; कृपया इन्हें इस तरह उपयोग न करें जिससे आधिकारिक दर्जे का संकेत मिले।

समुदाय और लिंक¶