README.no NO

Reduser agentenes tokenforbruk med 80%. Graphify Cloud er et alltid-på-minne som styrer agentene dine, holder kodekvaliteten høy og beviser korrekthet med formell verifisering. Start en gratis 14-dagers prøveperiode →

Skriv /graphify i AI-kodeassistenten din, så kartlegger den hele prosjektet ditt (kode, dokumenter, PDF-filer, bilder, videoer) til en kunnskapsgraf som du kan spørre i stedet for å greppe gjennom filer.

• Kode kartlegges gratis, helt lokalt. Kode parses med tree-sitter AST: deterministisk, ingen LLM, ingenting forlater maskinen din. (Dokumenter, PDF-filer, bilder og video bruker assistentens modell, eller en konfigurert API-nøkkel, for en semantisk gjennomgang.)
• Hver kant forklares. Hver tilkobling merkes EXTRACTED (eksplisitt i kilden) eller INFERRED (utledet av graphify), slik at du kan skille det som ble lest direkte fra det som ble utledet.
• Ikke en vektorindeks. Ingen embeddings, ingen vektorlagring: en ekte graf som du traverserer. Still et spørsmål, spor stien mellom to ting, eller forklar ett konsept.

[!NOTE] Vil du ha dette alltid på? Graphify Cloud holder grafen levende gjennom hele SDLC-en din: støtte for monorepo og kryssrepo, formell verifisering og kodegjennomgang med fugleperspektiv over SDLC-en din, pluss koblinger for Sentry, Jira og mer, slik at hendelser og saker ligger i samme graf som koden din. Start en gratis 14-dagers prøveperiode på app.graphify.com.

FastAPI-kodebasen kartlagt av graphify. Hver node er et konsept, farger er detekterte fellesskap, og alt sammen er klikkbart i graph.html.

Kom i gang (30 sekunder). Krever Python 3.10+ og uv (eller pipx):

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

Deretter, i AI-assistenten din:

/graphify .

Det var det. Du får tre filer:

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

Den lagrede grafen inkluderer graph.schema_version slik at integrasjoner kan oppdage inkompatible formatendringer, pluss graph.graphify_version som identifiserer den Graphify-utgivelsen som produserte den.

Én installasjon, hvilken som helst assistent, hvilket som helst OS. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot og 20+ flere, på macOS, Linux og Windows: velg plattformen din.

Se det i aksjon¶

Når grafen er bygget, spør du i den i stedet for å lese filer. Ekte output, graphify kjørt på FastAPI-kodebasen vist ovenfor:

$ 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

Hver kant bærer et konfidensmerke (EXTRACTED = eksplisitt i kilden, INFERRED = utledet ved resolusjon), slik at du kan skille det som ble lest direkte fra det som ble utledet. graphify query "<question>" returnerer en avgrenset delgraf for et spørsmål i klarspråk, og graphify path A B sporer hvordan to ting henger sammen.

Hva den gjør¶

Hva du får ut av boksen:

[!TIP] Kjører du dette på tvers av mange repoer eller et monorepo? Graphify Cloud gjør det kontinuerlig og kutter agentenes tokenforbruk med 80%, med kryssrepolenker, kodegjennomgang på tvers av hele SDLC-en, formell verifisering og Sentry/Jira-koblinger. Start en gratis 14-dagers prøveperiode →

Benchmarks: 0.497 recall@10, 0 LLM credits¶

Hvert system kjørte på samme harness med samme modell og budsjetter, vurdert av en dommer blindvalidert mot en annen dommer (90.6% enighet, Cohens kappa 0.81). Fullstendige tabeller per system, resultatet for kodeintelligens og reproduksjonskommandoer: BENCHMARKS.md.

Dokumentasjon¶

Fullstendige veiledninger og referanse finnes på docs.graphify.com:

• Hurtigstart: bygg din første graf
• CLI-referanse: hver kommando og hvert flagg
• Still bedre grafspørsmål: spørringsmønstre
• Konfigurasjon: miljøvariabler og justering
• Støttede input: språk og filtyper
• Teamarbeidsflyter og PR-gjennomgang
• Feilsøking og Slik fungerer det

Forutsetninger¶

macOS rask installasjon (Homebrew):

brew install python@3.12 uv

Windows rask installasjon:

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] Offisiell pakke: PyPI-pakken er graphifyy (dobbel-y). Andre graphify*-pakker på PyPI er ikke tilknyttet. CLI-kommandoen er fortsatt graphify.

Det offisielle kildekoderepositoriet er Graphify-Labs/graphify.

Hurtigstarten med to kommandoer står øverst i denne README-en. Denne seksjonen dekker installasjonsmetodene, prosjektavgrensede installasjoner og hver støttede plattform.

Installasjonsmetoder (velg én):

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

Kjør deretter graphify install én gang. Den oppdager hvilken assistent du kjører og registrerer ferdigheten, så det finnes ingen oppsett per assistent. Åpne AI-assistenten din og skriv /graphify .

For å installere assistentferdigheten i det gjeldende repositoriet i stedet for brukerprofilen din, legg til --project:

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

Prosjektavgrensede installasjoner skrives under den gjeldende katalogen, for eksempel .claude/skills/graphify/SKILL.md eller .agents/skills/graphify/SKILL.md (pluss en references/-sidecar som ferdigheten laster ved behov), og skriver ut et git add-hint for filer som kan committes. Kommandoer per plattform som støtter prosjektavgrensede installasjoner, godtar samme flagg, for eksempel graphify claude install --project eller graphify codex install --project.

[!TIP] Støter du på command not found, et pip-problem på Mac/Windows, PowerShell-siteringer, uvx-bruk, PATH-særtrekk med git-hooks eller strict mode? Se Installasjon og Feilsøking.

Få assistenten din til alltid å bruke grafen¶

Kjør dette én gang i prosjektet ditt etter at du har bygget en graf:

Kjør graphify <platform> install én gang i prosjektet ditt, for eksempel graphify claude install eller graphify codex install (eller graphify install --platform <name>).

Dette skriver en liten konfigurasjonsfil som forteller assistenten din at den skal konsultere kunnskapsgrafen for spørsmål om kodebasen, og foretrekke avgrensede spørringer som graphify query "<question>" fremfor å lese hele rapporten eller greppe rå filer.

• Hook-plattformer (Claude Code, Gemini CLI): en hook utløses automatisk før søkelignende verktøykall (og, på Claude Code, før kildefiler leses én etter én via Read/Glob-verktøyene) og dytter assistenten din mot grafstien.
• Instruksjonsfilplattformer (Codex, OpenCode, Cursor osv.): vedvarende instruksjonsfiler (AGENTS.md, .cursor/rules/ osv.) gir den samme spørring-først-veiledningen.

GRAPH_REPORT.md er fortsatt tilgjengelig for bred arkitekturgjennomgang.

Nøyaktig hvilke filer hver plattform skriver (CodeBuddys CODEBUDDY.md + PreToolUse-hooks, Codex' AGENTS.md, Kilos innebygde .kilo-plugin, Cursors alwaysApply-regel osv.) er dekket i Alltid-på-oppsett.

For å fjerne graphify fra alle plattformer på én gang: graphify uninstall (legg til --purge for også å slette graphify-out/). Eller bruk kommandoen per plattform (f.eks. graphify claude uninstall).

CLI-ferdigheter eller MCP-instruksjoner?¶

Instruksjonene installert av graphify install og de som følger med en Graphify MCP-tilkobling, beskriver ulike måter å spørre en graf på:

Begge oppmuntrer til avgrensede grafspørringer før brede kildesøk. Velg instruksjonene som matcher verktøyene assistenten din faktisk har tilgang til; ingen av blokkene etablerer en universell presedensregel for assistentens instruksjonsfiler. Hvis du bruker begge integrasjonene, identifiser hvilken graf hver av dem spør, og velg én primær spørringssti i stedet for å kopiere to ubetingede instruksjonsblokker inn i AGENTS.md.

graphify install installerer den lokale assistentintegrasjonen; den etablerer ikke en MCP-tilkobling. En MCP-klient trenger ikke å kjøre lokale CLI-spørringer for å bruke sin tilkoblede server. En lokalt vertsbasert server trenger fortsatt sin egen Graphify-installasjon og graf, mens en vertsbasert tilkobling kan servere en graf som ikke er til stede i klientens arbeidskatalog. Hvis de forventede verktøyene mangler, sjekk den relevante CLI-installasjonen eller MCP-tilkoblingen i stedet for å behandle det andre oppsettets instruksjoner som utbyttbare.

Hva som er i rapporten¶

GRAPH_REPORT.md oppsummerer gudenodene, fellesskapene og nøkkelstiene for bred arkitekturgjennomgang. Hvordan grafen bygges og hva den inneholder: Slik fungerer graphify.

Hvilke filer den håndterer: ~40 språk¶

graphify parser ~40 programmeringsspråk lokalt med tree-sitter AST, og kartlegger dokumenter, PDF-filer, bilder og lyd/video gjennom en valgfri semantisk gjennomgang. Full liste: Støttede input.

Vanlige kommandoer¶

/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

Se den fullstendige kommandoreferansen nedenfor.

Ignorering av filer¶

graphify respekterer .gitignore og støtter --exclude-mønstre og en prosjekt-.graphifyignore. Detaljer: Konfigurasjon.

Prosjektkonfigurasjon¶

Opprett en .graphifyrc i skanneroten for innstillinger som hører til prosjektet snarere enn til én kjøring. Én key=value per linje; linjer som begynner med # er kommentarer.

Tvetydige filendelser. Noen filendelser betyr ulike språk i ulike prosjekter: .inc er PHP på pfSense, Pascal i et Delphi-tre, SQL eller assembly andre steder; .h er C eller C++; .m er Objective-C eller MATLAB. graphify må velge én global standard, og når den velger feil, feiler ikke filen: den parses som feil språk og gir en håndfull tilfeldige noder, så grafen ser befolket ut mens de ekte symbolene mangler. Deklarer hva filendelsen betyr i repoet ditt:

# .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

Deklarasjonen flyter gjennom klassifisering, valg av ekstraktor, grammatikk og resolusjon, imports, graphify watch og AST-cachen (en fil som reparses under et annet språk, gjenbruker aldri den gamle oppføringen), og den samme .graphifyrc leses av extract, update, hookene, MCP-serveren og /graphify-ferdigheten. En skrivefeil rapporteres én gang på stderr, og skanningen fortsetter med standardverdiene. Hvordan deklarasjoner samvirker med caching, inkrementelle ombygginger og importresolusjon: Konfigurasjon.

Teamoppsett¶

Commit eller del grafen slik at hele teamet ditt spør mot den samme konteksten, og gjennomgå pull requests med grafkontekst. Se Del kontekst med teamet ditt og Gjennomgå pull requests.

Bruke grafen direkte¶

Utover AI-assistenten din kan du spørre graph.json rett fra CLI-en med graphify query, graphify path og graphify explain. Et navn som matcher flere noder, avvises med kandidatene listet opp i stedet for gjettet. Skript kan lese utfallet fra exit-koden: 0 et svar, 3 et tvetydig navn, 4 ingen matchende node. Se Still bedre grafspørsmål og spørringsreferansen.

Miljøvariabler¶

Backends, API-nøkler, hook-atferd og justering styres av miljøvariabler. Full tabell: Konfigurasjon.

Personvern¶

• Kodefiler: behandles lokalt via tree-sitter. Ingenting forlater maskinen din. Et korpus med kun kode krever ingen API-nøkkel: graphify extract kjører helt offline. På et blandet repo, legg til --code-only for å indeksere bare koden og hoppe over dokumenter/PDF-filer/bilder som ellers ville trenge en LLM.
• Video / lyd: transkriberes lokalt med faster-whisper. Ingenting forlater maskinen din.
• Dokumenter, PDF-filer, bilder: sendes til AI-assistenten din for semantisk ekstraksjon (via /graphify-ferdigheten, med modellen IDE-økten din kjører). Headless graphify extract krever GEMINI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY (Gemini), MOONSHOT_API_KEY (Kimi), ANTHROPIC_API_KEY (Claude), OPENAI_API_KEY (OpenAI), DEEPSEEK_API_KEY (DeepSeek), en kjørende Ollama-instans (OLLAMA_BASE_URL), AWS-legitimasjon via den standardmessige leverandørkjeden (Bedrock – ingen API-nøkkel nødvendig, bruker IAM), eller claude-CLI-binæren (Claude Code – ingen API-nøkkel nødvendig, bruker Claude-abonnementet ditt). Flagget --dedup-llm bruker samme nøkkel.
• Datalagring: graphify extract oppdager automatisk hvilken leverandør som skal brukes basert på hvilken API-nøkkel som er satt (prioritet: Gemini → Kimi → Claude → OpenAI → DeepSeek → Azure → Bedrock → Ollama). For kode med krav til datalagring, bruk --backend ollama (helt lokal) eller angi et eksplisitt --backend-flagg. Kimi (MOONSHOT_API_KEY) rutes til Moonshot AI-servere i Kina.
• Ingen telemetri, ingen bruksporing, ingen analyse.
• Spørringslogging: hvert graphify query-, graphify path-, graphify explain- og MCP query_graph-kall logges til ~/.cache/graphify-queries.log i JSON Lines-format (tidsstempel, spørsmål, korpus, returnerte noder, varighet). Fullstendige delgraf-svar lagres ikke som standard. Sett GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1 for å melde deg av, eller GRAPHIFY_QUERY_LOG=/dev/null for å dempe uten å deaktivere kodestien.

Feilsøking¶

Vanlige installasjons- og ekstraksjonsproblemer og løsningene deres: Feilsøking.

Fullstendig kommandoreferanse¶

Hver kommando og hvert flagg, med eksempler: CLI-referanse.

Lær mer¶

• docs.graphify.com: full dokumentasjon: veiledninger, kommandoreferanse og integrasjoner
• Slik fungerer det: ekstraksjonspipelinen, fellesskapsdetektering, konfidensscoring, benchmarks
• ARCHITECTURE.md: moduloversikt, hvordan man legger til et språk
• Valgfrie integrasjoner: Docker MCP Toolkit + SQLite
• The Memory Layer: boken om ideene bak graphify, arkitekturen fra ende til ende

Graphify Cloud¶

Graphify Cloud er det alltid-på-laget bygget oppå graphify. I stedet for en graf du bygger på nytt ved behov per mappe, holder det én levende graf gjennom hele programvareutviklingslivssyklusen din:

• 80% færre tokens: alltid-på-minne betyr at agentene dine slutter å lese om og forklare om kodebasen hver økt.
• Monorepo og kryssrepo: én sammenkoblet graf på tvers av hver tjeneste og hvert repository, ikke en graf per mappe.
• Formell verifisering: sjekk arkitektur- og avhengighetsinvarianter mot den levende grafen.
• Kodegjennomgang med fugleperspektiv over SDLC-en din: se hvordan en endring sprer seg gjennom hele systemet før du merger.
• SDLC-koblinger: hent inn Sentry, Jira og mer, slik at hendelser, saker og kode lever i én graf.
• Alltid på: oppdateres kontinuerlig i bakgrunnen på tvers av kode, dokumenter og møter.

Start en gratis 14-dagers prøveperiode på app.graphify.com →

Bidra¶

Bidrag er velkomne. Se CONTRIBUTING.md for utviklingsoppsettet, test- og CI-paritetskommandoene, git-arbeidsflyten og hva som gjør et sterkt bidrag (gjennomarbeidede eksempler og feilrapporter om ekstraksjon er mest nyttige). Arkitektur og hvordan man legger til et språk: ARCHITECTURE.md.

Ny her? Si hei på Discord eller i GitHub Discussions.

Bidragsytere¶

Laget med contrib.rocks.

Oversettelser¶

README-en er tilgjengelig på 32 språk. Bruk språkvelgeren øverst i denne filen for å lese den på ditt eget, eller bla gjennom docs/translations/. For å forbedre en oversettelse eller legge til en ny, åpne en pull request mot den tilsvarende filen der.

Bygge på graphify¶

Bygger du noe i graphify-økosystemet? Det oppmuntres. Hvis prosjektet ditt bruker "graphify" i navnet sitt (for eksempel graphify-dashboard eller graphify-action), legg gjerne til en kort merknad i README-en din som tydeliggjør at det er community-bygget og ikke tilknyttet eller godkjent av Graphify Labs. "graphify" og graphify-logoen er varemerker tilhørende Graphify Labs; vennligst ikke bruk dem på en måte som antyder offisiell status.

Fellesskap og lenker¶