Graphify

Graphifyはコードをtree-sitterで読む。多くのエディタが使うのと同じパーサ系で、決定的な抽象構文木を組み立てる。この処理にモデルもAPIキーもネットワークも要らない。ファイル間のcalls、imports、inherits、mixes_inは約40言語にわたり解決され、多言語リポジトリも1つのグラフに収まる。データ規則が厳しいチームにとって、これがツールを使えるものにする機能だ。

各接続には信頼度のラベルが付く。EXTRACTEDは元のソースに明示されていたつながり、INFERREDはGraphifyが解決したものだ。コードが語っていることと、ツールが導いたことを見分けられる。根拠を示さず答えだけ返すブラックボックスの索引とは、ここが違う。explainの出力は両方を、ノードのファイルと行番号とともに表示する。

グラフができたら、ファイルを読む作業は終わる。graphify queryは普通の言葉の質問に対して絞り込んだ部分グラフを返し、graphify pathは2つの対象がどうつながるかを描き、graphify explainは単一ノードの位置と次数を説明する。同社は、グラフから答える方が生のファイルを読み直すよりトークン消費が大幅に少ないとし、結果はセッションをまたいで残る。

ソースファイルだけにとどまらない。Markdown、PDF、画像、SQLスキーマ、さらには動画や音声も同じグラフに入る。意味解析ではアシスタントのモデルか、設定したAPIキーが処理する。ホワイトボードの写真や論文中の図も地図の一部になる。単なるコード索引との違いはここにある。

出力を眺めると重心が見える。god nodeは最も接続の多い概念で、すべてが流れ込む点だ。コミュニティはLeidenアルゴリズムでグラフをサブシステムに分ける。ラベルにLLMは要らない。成果はgraph.htmlに落ちてクリックと絞り込みができ、GRAPH_REPORT.mdに要点が残り、graph.jsonがクエリとツールを支える。

Model Context Protocolサーバーは、MCPを話すあらゆるアシスタントにグラフを渡す。1台ならstdio、チームならHTTPで、ネットワークに公開する場合はAPIキーも付けられる。スキル自体はClaude CodeやCursorからCodex、Gemini CLI、GitHub Copilotまで20以上のアシスタントに入り、git hookがコミットのたびにグラフを新しく保つ。

コードが変わればグラフは古くなる。Graphifyは増分の道でこれに対処する。graphify updateは変わったファイルだけを再抽出し、既存のグラフに統合する。LLMの処理もクラスタリングも飛ばす。post-commit hookに任せれば、毎回作り直さずに地図がリポジトリを追いかける。