Skill: peing111/graphify-source (version 1.0.0)

--- name: graphify description: "✏️ 小龙的 Graphify 知识图谱管理工具。使用本地 Llama.cpp (Qwen3.5-9B) 作为推理后端，完全免费，MIT-0 许可。" owner: 小龙 version: "1.0.0" homepage: https://clawhub.ai/fantox/graphify metadata: license: MIT-0 cost: Free requires_api_key: false llm_provider: "llama.cpp" local_model: "qwen3.5-9b-q4_k_m" llm_endpoint: "http://127.0.0.1:8080/v1" --- # 🧠 Graphify - 知识图谱管理工具 ## ✏️ 小龙的定制版本 - 本地 Llama.cpp 支持 这是一个将代码库、文档、图片和视频转换为**可查询的知识图谱**的工具，使用本地 Llama.cpp 服务作为推理后端。 ### 🌟 核心功能 - **代码库理解** - 将复杂代码库转换为结构化知识图谱 - **架构追踪** - 追踪设计意图和组件关系 - **自然语言查询** - 用自然语言查询代码结构 - **增量更新** - 仅处理变更文件，节省资源 - **交互式可视化** - 生成交互式 HTML 浏览器 ### 🖥️ 本地 Llama.cpp 支持 **服务地址**: `http://127.0.0.1:8080/v1` **模型**: `Qwen3.5-9B-Q4_K_M` **API Key**: `llama-localhost` **状态**: ✅ 完全本地运行，无需外部 API ### 🆓 完全免费 - License：MIT-0 - 无版本限制 - 无使用次数限制 - 本地运行，数据安全 - 使用本地 Llama.cpp 模型，无需付费 API ### 🆓 完全免费 - License：MIT-0 - 无版本限制 - 无使用次数限制 - 本地运行，数据安全 ### 🚀 小龙的定制版本 - 已安装 **安装位置**: `~/.workbuddy/skills/graphify.py` **状态**: ✅ 已安装并配置 **调用方式**: 直接在 AI 助手中使用 `/graphify` 命令 ### 💡 使用方法 #### 首次运行 - 构建知识图谱 ```bash # 解析项目代码库 graphify . ``` 执行三步处理管道： 1. **AST 提取** - 使用 tree-sitter 解析代码文件（无需 API key） 2. **转录** - 本地 Whisper 处理视频/音频 3. **语义提取** - 使用配置的 API key 分析文档和代码 #### 增量更新 - 保持图谱最新 ```bash # 仅处理变更文件（推荐） graphify . --update ``` #### 监听模式 - 文件变化自动同步 ```bash # 文件变化时自动更新图谱 graphify . --watch ``` #### 深度模式 - 增加推断边 ```bash # 深度分析，增加推断的边 graphify . --mode deep ``` ### 🔍 查询知识图谱 ```bash # 自然语言语义搜索 graphify query "where is authentication handled?" # 追踪特定路径（DFS 遍历） graphify query "how does the request reach the database?" --dfs # 两个节点间最短路径 graphify path "AuthMiddleware" "PostgresAdapter" # 解释节点功能 graphify explain "UserSessionManager" ``` ### 📊 输出产物 所有产物位于 `graphify-out/` 目录： | 文件 | 用途 | |------|------| | **GRAPH_REPORT.md** | 核心节点、社区结构、意外连接（首先阅读） | | **graph.html** | 交互式浏览器可视化 | | **graph.json** | 原始图数据，用于程序化查询 | | **cache/** | SHA-256 增量缓存 | ### 🌐 支持的格式 **编程语言：** Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java, C++, C#, Kotlin, PHP, Swift, Ruby, R, Julia, Scala, Elixir, Dart, Vue, Svelte, PowerShell **文档/媒体：** Markdown, HTML, 纯文本，PDF, 图片 (PNG/JPG/WebP/GIF), 视频 (MP4/MOV/MKV), 音频 (MP3/WAV) ### 💰 成本优化 - 使用 `GRAPH_REPORT.md` 比读取原始代码便宜 **71.5 倍** - SHA-256 缓存机制，`--update` 非常便宜 ### 🔐 安全说明 - 代码 AST 提取和语音转写完全本地运行 - 语义提取使用自己的 API key - 通过 VirusTotal、ClawScan 和静态分析扫描，安全 ### ⚠️ 注意事项 - 需要 API key：`ANTHROPIC_API_KEY` 或 `OPENAI_API_KEY` 用于语义提取 - 首次运行需要完整的 API key 配置 ### 🛠️ 推荐配置 ```bash # 设置 API key（如果需要使用 LLM） export ANTHROPIC_API_KEY="your-key" export OPENAI_API_KEY="your-key" # 或使用环境变量文件 export GRAPHIFY_API_KEY="your-key" ``` ### 📝 小龙的技能使用方式 **在 AI 助手中使用**: ``` /graphify build . # 构建当前目录的知识图谱 /graphify query "what..." # 查询知识图谱 ``` **直接运行**: ```bash cd <项目目录> python ~/.workbuddy/skills/graphify.py build . python ~/.workbuddy/skills/graphify.py query "what is the structure?" ``` ### 📚 相关资源 - [完整官方文档](https://clawhub.ai/fantox/graphify) - [Graphify 项目](~/.workbuddy/projects/knowledge-graph/) --- **版本**: 1.0.0 **所有者**: 小龙 **状态**: ✅ 已安装为技能，Python 实现位于 `~/.workbuddy/skills/graphify.py` **更新时间**: 2026-05-06


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