폴더를 지식 그래프로

graphify 는 Claude Code(및 Cursor·Codex·Gemini 등) 스킬이다. /graphify . 를 치면 그 폴더의 파일을 읽어 함수·파일·개념을 노드로, 관계를 엣지로 엮은 지식 그래프를 만든다. 코드만이 아니라 문서·PDF·마크다운·스크린샷·다이어그램까지 받아(멀티모달) 하나의 그래프로 잇는다. 스타 119,111개로 이번 검수 대상 중 최대 규모다.

핵심 주장은 토큰이다. 한 번 그래프를 만들어 두면 이후 질의는 원문을 다시 읽지 않고 그래프를 보므로, 질의당 토큰이 크게 준다(README 주장 71.5배). 세션을 넘어 지속되고, "찾은 것과 추측한 것"을 감사 로그로 구분한다고 밝힌다.

설치해서 뜯어봤다

큰 주장 + 큰 스타라 실체부터 쟀다. pip install graphifyy(0.9.63) 로 격리 환경에 깔았다.

• 마케팅 스텁이 아니다. 308,000줄, 테스트 436개, 저자 189명, 어제도 푸시된 대형 활성 프로젝트
• 패키지 안에 실제 추출·그래프·캐시·LLM 코드가 있고, Claude·Cursor·Codex·Gemini·Copilot·aider 등 20종 넘는 플랫폼용 스킬 파일을 각각 담았다
• CLI(graphify)는 스킬 설치기 + 그래프 쿼리 도구(path=두 노드 최단경로, explain=노드 설명, diagnose=엣지 붕괴 위험). 실제 그래프 빌드는 AI 도구 안 /graphify 가 한다

어디에 토큰이 드나

구조를 보면 트레이드오프가 분명하다. 그래프를 만드는 단계는 AI 도구가 파일을 읽고 개념을 추출하므로 토큰이 든다. 그 대신 만든 뒤의 질의는 그래프(JSON)를 보므로 절감된다. 그래서 "71.5배"는 빌드가 아니라 질의 얘기다. 개념 추출 품질은 쓰는 모델에 달렸다.

실측: 크되, 빠르다

규모는 진짜다(태그 211·테스트 436·189 기여자·이슈 응답 중앙 4.7시간). 그런데 속도가 눈에 띈다. PyPI 릴리스가 231개인데 버전은 아직 0.9.63 이고, 패키지 이름이 graphify 가 아니라 graphifyy 다(원 이름을 아직 확보하지 못해 임시로 두 번째 y 를 붙였다고 README 가 밝힌다). 매우 빠른 pre-1.0 개발이라 버전 간 깨짐 가능성을 안고 간다.

가져올 것과 주의

• 큰 코드베이스나 흩어진 문서를 한 번에 파악하려면 지금 붙여 쓸 값이 있다. GitHub URL 을 주면 클론해서 그래프를 만들고, 여러 repo 를 하나의 교차 그래프로 합치기도 한다
• ⚠️ 패키지 이름은 graphifyy(y 두 개)다. pip install graphify 가 아니다
• ⚠️ 그래프 빌드에는 토큰이 든다(개념 추출이 LLM). 절감은 빌드 이후 질의에서 온다
• ⚠️ 0.9.x pre-1.0에 릴리스가 매우 잦다. 버전 간 동작 변화를 각오하라. 벡터 스토어 없이 결정적 파싱 + 감사 로그를 표방하는 설계는 신뢰의 근거다