1安装 uv 工具
uv 是官方推荐的安装与运行方式，先在本机装上；已安装过可跳过此步。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh2安装 graphify 命令行
注意 PyPI 包名是双 y 的 graphifyy，装完后命令仍是 graphify，别装错同名包。
uv tool install graphifyy3确认命令可用
若终端提示找不到 graphify，执行 update-shell 刷新工具路径后重开终端。
uv tool update-shell4团队共享图谱产物
graphify-out/ 目录设计为可提交到 git，让同事一开始就有同一份图谱。
5开发环境（可选）
需要改源码或跑测试时，克隆仓库并切到 v8 开发分支，用 uv 管理虚拟环境。
git clone https://github.com/safishamsi/graphify.git
cd graphify
git checkout v86运行测试（可选）
开发模式下用 uv run pytest 执行测试套件，可加 -k 按名称过滤。
uv run pytest tests/ -q| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
graphify-out/cost.json | 否 | 本地成本记录文件，建议加入 .gitignore 不提交 | graphify-out/cost.json |
graphify-out/ | 否 | 图谱输出目录，建议提交到 git 供团队共用 | graphify-out/ |
在终端执行 graphify，能正常输出命令行帮助信息即表示安装成功；若报找不到命令，先执行 uv tool update-shell。
Q：装完提示找不到 graphify 命令怎么办？
A：执行 uv tool update-shell 刷新 shell 路径配置，然后重开终端再试；确认安装的是双 y 的 graphifyy 包。
Q：PyPI 上有很多 graphify 开头的包，该装哪个？
A：官方包是 graphifyy（双 y），README 明确说明其他 graphify* 包与本项目无关，CLI 命令名仍为 graphify。
Q：团队成员怎么共享同一份知识图谱？
A：把 graphify-out/ 目录提交到 git，其他人克隆后即可直接使用同一份图谱，只把 graphify-out/cost.json 加入 .gitignore。
Q：怎么参与开发或跑测试？
A：克隆仓库后 git checkout v8 切到开发分支，项目用 uv 管理依赖，执行 uv run pytest tests/ -q 可跑完整测试。
microsoft/graphrag、neo4j/llm-graph-builder、ast-grep
graphify 是搜索知识领域的开源项目，由 Graphify-Labs 开发，是 2026 年新上线的项目。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（120,493）位列前 1%，在搜索知识分类的 581 个项目里位列前 1%。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 104,543 增加到 120,493，净增 15,950。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：将大型代码库构建为可查询知识图谱，辅助AIAgent理解项目结构。同类可对比的替代方案包括 microsoft/graphrag、neo4j/llm-graph-builder、ast-grep。
firecrawl
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网页抓取像喝水一样简单，开发者省下整周加班
The web data API to search, scrape, and interact at scale.
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