Graphify는 무엇인가요?

코드·SQL 스키마·R/셸 스크립트·문서·논문·이미지·동영상이 섞인 임의의 폴더를 읽어 질의 가능한 지식 그래프로 변환하는 Claude Code 스킬입니다. 앱 코드·DB 스키마·인프라를 하나의 그래프로 묶어 보는 것이 핵심 사용 사례입니다.

어떤 환경에서 동작하나요?

Claude Code 외에 Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI에서 동작합니다. Python 3.10 이상이 필요합니다.

어떻게 설치하나요?

`uv tool install graphifyy && graphify install` 한 줄이면 됩니다. pipx·pip도 동일한 패턴으로 사용 가능합니다. PyPI 패키지명이 임시로 `graphifyy`인 것에 주의하세요(원래 이름 회수 진행 중).

어떻게 호출하나요?

에이전트에서 `/graphify .`를 실행하면 현재 폴더에 대한 그래프가 빌드되어 `graph.html`(인터랙티브 시각화), `GRAPH_REPORT.md`(하이라이트), `graph.json`(질의 가능한 그래프 데이터)으로 출력됩니다.

MCP 서버로도 쓸 수 있나요?

예. `--mcp` 플래그로 MCP 모드로 띄우면 다른 에이전트나 클라이언트가 그래프를 도구로 호출할 수 있습니다.

라이선스는 어떻게 되나요?

MIT 라이선스로 공개되어 있습니다.

Graphify — ClaudeKit

왜 필요한가?

규모가 큰 코드베이스나 문서 더미를 에이전트에게 그대로 주면, 매 질문마다 같은 파일들을 다시 읽어 토큰을 빠르게 소진합니다. Graphify는 폴더를 한 번 스캔해 개념과 관계를 추출한 지식 그래프를 만들고, 이후 질의는 그래프 위에서 처리합니다. 저장소 측 README는 큰 코퍼스에서 “원시 파일을 매번 읽는 방식 대비 질문당 토큰을 71.5배 절감”한다고 표기합니다.

사용 예시

설치 후 /graphify 슬래시 명령군으로 폴더에서 그래프를 만들고, 같은 명령군으로 그래프에 질문하거나 외부 리소스를 추가합니다.

# 1. 그래프 빌드 — 현재 폴더 또는 특정 경로
/graphify .
/graphify ./raw                                       # 특정 폴더에서 실행

# 2. 두 개념 사이의 연결고리 묻기
/graphify query "what connects attention to the optimizer?"

# 3. 두 노드 사이의 경로 추적
/graphify path "DigestAuth" "Response"

# 4. 특정 개념을 그래프 맥락으로 설명
/graphify explain "SwinTransformer"

# 5. 외부 리소스(논문·웹 페이지)를 가져와 그래프에 추가
/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762        # 논문 fetch → 저장 → 그래프 갱신

대표 시나리오는 README가 인용하는 Andrej Karpathy의 /raw 폴더 워크플로입니다 — 한 폴더에 논문·트윗·스크린샷·노트를 모아 두면 graphify가 이를 통합 그래프로 묶고, 이후엔 “attention과 optimizer는 어떤 경로로 이어지지?”, “DigestAuth부터 Response까지 추적해줘” 같은 질문이 원시 파일을 다시 읽지 않고 그래프 위에서 답해집니다. 큰 토큰 절감이 여기서 나옵니다.

핵심 기능

멀티모달 입력

코드, SQL 스키마, R·셸 스크립트, PDF, 마크다운, 스크린샷, 다이어그램, 이미지, 동영상까지 한 폴더 안의 다양한 파일을 동시에 처리합니다. Claude의 비전 능력을 사용해 시각 자료에서도 개념과 관계를 추출합니다.
앱 + DB + 인프라 통합 그래프

애플리케이션 코드, 데이터베이스 스키마, 인프라 정의를 하나의 그래프 안에 묶어 표현합니다. 함수가 어떤 테이블을 읽는지, 어떤 컨테이너에서 실행되는지를 같은 뷰에서 추적할 수 있습니다.
세션 간 영속 그래프

결과가 graph.json에 저장되어 다음 세션에서도 다시 빌드할 필요 없이 이어서 질의할 수 있습니다. 파일 변경은 SHA256 해시로 추적해 변경분만 다시 처리합니다.
다중 출력 포맷

HTML 인터랙티브 시각화, Obsidian 볼트, 위키피디아 스타일 글, GraphML, Neo4j Cypher, SVG로 내보낼 수 있습니다. 다른 도구에 그대로 흘려보낼 수 있는 포맷이 함께 제공됩니다.
자동 동기화

Watch 모드와 git hook 통합을 제공해 코드·문서가 바뀔 때마다 그래프가 갱신됩니다. 별도 수동 빌드 단계가 필요하지 않습니다.
간선 출처 투명성

각 간선(edge)은 EXTRACTED(추출), INFERRED(추론), AMBIGUOUS(모호) 레이블로 태깅됩니다. 어디까지가 명시적 사실이고 어디부터가 모델 추론인지 구분해 검증을 돕습니다.
MCP 서버 모드

--mcp 플래그로 MCP 서버로 띄우면 다른 에이전트·클라이언트가 그래프를 도구로 호출할 수 있습니다. 스킬 단독 사용을 넘어 멀티 에이전트 환경에 통합 가능합니다.

출력 파일

파일	설명
`graph.html`	인터랙티브 시각화 — 노드·간선 클릭으로 탐색
`GRAPH_REPORT.md`	핵심 발견·하이라이트가 정리된 마크다운 리포트
`graph.json`	질의 가능한 전체 그래프 데이터

알아두면 좋은 점

PyPI 임시 패키지명 graphifyy — 원래 이름은 회수 절차 진행 중이라 패키지명에 y가 하나 더 붙습니다. 슬래시 명령은 /graphify로 동일.
Python 3.10 이상 필요 — graphify install 단계에서 시스템 환경에 스킬을 설치합니다.
그래프 신뢰도 표기 활용 — INFERRED·AMBIGUOUS 간선이 많은 영역은 사람이 한 번 검증한 뒤 사용하는 것이 안전합니다.
MIT 라이선스

Graphify