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AI / ナレッジグラフ

graphifyとは何か

作成日: 2026年6月14日

要点

  • graphify は、コード、文書、論文、画像、動画などを知識グラフに変換して探索しやすくする CLI と agent skill の組み合わせです。
  • 出力は単なるグラフ画像ではなく、`graph.json`、HTML 可視化、`GRAPH_REPORT.md` のような再利用しやすい成果物まで含みます。
  • ローカル調査では、skill ファイルのバージョン表示とインストール済みパッケージ版がずれることがあり、運用時は実際の CLI 実体を確認した方が安全です。

何をするツールか

graphify の中心は、「フォルダ内の情報を関係つきの知識グラフへ変換する」ことです。skill の説明では、コード、docs、papers、images を対象に、community detection まで行い、HTML、JSON、監査向けレポートを出力するとされています。

単に全文検索するのではなく、ノードとエッジの形にして「何と何がどうつながっているか」を後から辿れるようにするのが主目的です。

入力 code / docs images / video graphify 抽出 グラフ化 クラスタリング graph.json GRAPH_REPORT.md HTML可視化
入力された複数形式の資料を、抽出、グラフ化、クラスタリングして、再利用しやすい成果物へ落とす流れです。

主要な出力

  • graphify-out/graph.json: 永続化されるグラフ本体
  • graphify-out/GRAPH_REPORT.md: プレーンな説明レポート
  • graph.html や tree 出力: ブラウザで辿るための可視化
  • query, path, explain: 既存グラフに対して質問や経路探索を行う操作

保存用

graph.json がノードとエッジの本体になります。

読む用

GRAPH_REPORT.md が全体像の入口になります。

辿る用

HTML 可視化や query 系コマンドで探索します。

CLI で見える主要コマンド

  • graphify extract <path>: AST と semantic extraction を含むフル抽出
  • graphify update <path>: 変更分の再抽出
  • graphify query "...": グラフを辿って質問に答える
  • graphify path "A" "B": 2ノード間の最短経路を確認する
  • graphify explain "X": ノードの周辺関係を平易に説明する
  • graphify watch <path>: 監視しながら更新する
  • graphify global add: 複数プロジェクトのグラフを束ねる

どういう場面で有効か

  • 初見のコードベースで、ファイル一覧ではなく関係性から理解したいとき
  • 論文、メモ、スクリーンショット、記事などが混ざった調査コーパスを横断したいとき
  • 数週間後に同じ資料群へ戻ってきても、再読せずグラフ経由で辿りたいとき

通常の検索は「単語がある場所」を返します。graphify は「概念同士のつながり」を保存するので、あとから BFS や DFS で探索できる点が違います。

通常の検索 キーワード ↓ 出現箇所の一覧 「どこにあるか」が中心 graphify 「何と何がどうつながるか」が中心
検索は場所を返し、graphify は関係を残します。後から経路として辿れるのが差です。

運用上の注意

  • 過去の運用メモでは、`graphify` コマンドが存在しても、通常の `python3` では同じ環境を見ていないことがありました。
  • この環境でも shebang は /home/masato/.local/share/uv/tools/graphifyy/bin/python3 を指していました。
  • ローカル確認では、skill 側の .graphify_version は 0.8.18、インストール済みパッケージの metadata は 0.8.37 でした。
  • つまり、導入説明やトラブルシュートを書くときは、skill の説明文だけでなく、実際の CLI 実体と実行環境を見た方がよいです。

使い始める順番

  1. 対象フォルダを決める
  2. graphify extract <path> で最初のグラフを作る
  3. GRAPH_REPORT.md と HTML 可視化で全体像を見る
  4. query、path、explain で局所理解を深める
  5. 更新が入ったら update で差分だけ再抽出する
対象を決める extract reportを見る query update
最初は extract で全体像を作り、普段は report と query を使い、変更後に update を回すのが扱いやすい順番です。

まとめ

graphify は、ファイル群をあとで質問できる知識グラフへ変えるための実務ツールです。コード探索、調査メモ整理、混在コーパスの横断理解に向いています。特に、`graphify-out/GRAPH_REPORT.md` と `graph.json` が残るので、単発の検索よりも継続利用に強いのが価値です。

参考URL