英語の原文: https://argusic.com/subject/graphify

graphify

任意のコードベースを、そのドキュメント、SQL スキーマ、設定、PDF とともに、クエリ可能な知識グラフに変換します。Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 向けの /graphify スキル: ローカルな決定論的 AST パース、すべてのエッジの説明、ベクターストアなし。

動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット 33362d969292

Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agents、antigravity、ast、claude code、code analysis、code search、codex、cursor.

graphify は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 23 分でインストールし、1 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

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.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 66.7 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
66.7 / 100
検証した実行のコスト
0.37 USD (実測)
記録された実行
3
最終テスト
スター
142,283
フォーク
13,604
未解決の Issue
1,612
ウォッチャー
413
サイズ
32 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

graphify のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • tree-sitter-dm build failure: missing Python.h (python3.12-dev headers not installed in container)5 分
インストール時間
23 分
クリーンなマシンから完了まで
36 分
遭遇したエラーと修正したエラー
1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
テストした正確なコミット
33362d969292
コンテナイメージ
sha256:33ceb71981b6

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

結果の証明方法
2026-09-07 より前の実行では、結果の確認に使ったコマンドが記録されていません
GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
使用したモデルのトークン
この実行では記録されていません
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

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…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 1 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
  • 3 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • インストールに 23 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 110 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、graphify は実行状態に達するまでの速さが 94 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner3/3動作しなかった20.000.00
Argusic Runner2/3動作した80.000.04
Argusic Runner1/3動作した100.000.37

トピック (出典: GitHub)

ai-agentsantigravityastclaude-codecode-analysiscode-searchcodexcursordeveloper-toolsgeminigraphifygraphragknowledge-graphleidenllmmcpopenclawragskillstree-sitter

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/graphify.svg)](https://argusic.com/subject/graphify)

質問

graphify は動作しますか?
はい。graphify は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 23 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は graphify をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 33362d969292 に固定)。記録された試行は 3 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
graphify のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.37 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
graphify のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 23 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
graphify には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
graphify のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
graphify は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、graphify は実行状態に達するまでの速さが 94 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
graphify の証拠はどこにありますか?
記録された 3 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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