Graphify — AI에게 코드 지도를 쥐여주면 덜 뒤진다

HOW I USE IT

⭐98,795 · Apache 2.0 · 매일 갱신. 핵심은 **AI를 안 부르고 지도를 만든다**는 것입니다 — tree-sitter로 코드의 구문 구조(AST)를 직접 파싱하기 때문에 API 키가 필요 없고, 비용이 0이고, 몇 번 돌려도 같은 결과가 나옵니다(결정론적). 저희가 leehyeok.com의 app·components·lib 87개 파일에 실제로 돌린 결과: **0.8초, 노드 309개·엣지 829개, LLM 토큰 0/0**. 결과물은 graph.json(AI 질의용)·GRAPH_REPORT.md(사람용 요약)·graph.html(관계도)이고, 모든 연결선에 '확인함/추론함/애매함' 태그가 붙어 AI가 지어낸 관계와 실제 관계를 구분해 줍니다.

⚠️ 설치 함정: PyPI 패키지명은 **graphifyy**(y가 두 개), 실행 명령은 graphify입니다. `uv tool install graphifyy` → `graphify install` → 클로드코드에서 `/graphify .`. 코드를 고친 뒤에는 `/graphify . --update`로 바뀐 파일만 다시 읽으세요(안 하면 낡은 지도로 엉뚱한 답이 나옵니다). 파일 변경 시 자동 재구축하는 watch 모드도 있습니다.

⚠️ 공개 수치는 조건이 붙습니다 — 리포 원문 기준 파일 52개 코퍼스에서 질문당 토큰 **71.5배** 감소, 파일 4개는 5.4배, **파일 6개는 약 1배(= 이득 없음)**. 원문의 설명이 정직합니다: 6개 파일은 어차피 컨텍스트에 다 들어가니 그래프의 가치는 압축이 아니라 구조의 명확성이다. 즉 **파일 수십 개 이상 프로젝트에서 의미가 있습니다.** 사장님 관점의 다른 쓸모: GRAPH_REPORT.md가 곧 '우리 사이트 구조 인수인계 문서'가 됩니다. 한계 — 노드 5,000개 초과 시 HTML 관계도가 무거워지고, 문서·PDF·이미지까지 넣으려면 별도 LLM 처리가 붙습니다(코드만이면 불필요).