Englisches Original: https://argusic.com/subject/graphify
graphify
Verwandeln Sie jede Codebasis mit ihren Dokumentationen, SQL-Schemas, Konfigurationen und PDFs in einen abfragbaren Wissensgraph. Ein /graphify-Skill für Claude Code, Cursor, Codex und Gemini CLI: lokales deterministisches AST-Parsing, jede Kante erklärt, kein Vektor-Store.
LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit 33362d969292
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, antigravity, ast, claude code, code analysis, code search, codex und cursor.
graphify läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 23 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
graphify 0.9.53 is installed via uv, all 5299 tests pass, and graph extraction+clustering works end-to-end on the repo codebase with --code-only.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 66,7 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- tree-sitter-dm build failure: missing Python.h (python3.12-dev headers not installed in container)5 Minuten
- Installationszeit
- 23 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 36 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Genau getesteter Commit
- 33362d969292
- Container-Image
- sha256:33ceb71981b6
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Läufe vor dem 2026-09-07 haben den Befehl zur Prüfung des Ergebnisses nicht aufgezeichnet
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verbrauchte Modell-Tokens
- für diesen Lauf nicht aufgezeichnet
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
7. `uv run pytest tests/ -q --tb=short` - 3min 4sec, all passed
8. End-to-end `graphify . --code-only` - worked
9. `graphify cluster-only .` - worked
Total elapsed is about 25-30 minutes of work, but the actual "install" (downloading, waiting for bu…
exec
/bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$HOME/.local/share/uv/bin:$PATH" && echo "ARGUSIC_RESULT…
succeeded in 0ms:
ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 23, "error…
ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 23, "error…
tokens used
270,025
ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 23, "error…Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 3-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 23 Minuten, langsamer als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte graphify Platz 94 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
ai-agentsantigravityastclaude-codecode-analysiscode-searchcodexcursordeveloper-toolsgeminigraphifygraphragknowledge-graphleidenllmmcpopenclawragskillstree-sitter
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/graphify)Fragen
- Läuft graphify?
- Ja. graphify läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 23 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic graphify getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 33362d969292. 3 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von graphify gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,37 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von graphify?
- 23 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht graphify eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von graphify schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet graphify im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte graphify Platz 94 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für graphify?
- Alle 3 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.