Graphify-Labs/graphify: Turn codebase into queryable knowledge graph

Инструкция по созданию знанийного графа на основе кода, документации, SQL-скелетов, конфигураций и PDF-директорий с использованием Graphify-Labs

Средний
Алексей Кузнецов
Алексей Кузнецов
Системный администратор1 ноября 2026 г.2 мин чтения

Требования

  • Git-клиент установлен и настроен
  • Доступ к репозиторию Graphify-Labs/graphify
  • Базовая компетенция в командной строке и разработке

Подготовка окружения

Установите Git и создайте рабочую директорию для анализа проекта.

mkdir -p graphify-analysis && cd graphify-analysis

Анализ структуры проекта

Пройдитесь по директориям и файлам, чтобы выделить основные компоненты: исходный код (src), документацию (docs), SQL-скелеты (db/schema), конфигурации (configs) и PDF-директории.

find . -type f \( -name "*.py" -o -name "*.js" -o -name "*.ts" -o -name "*.sql" -o -name "*.md" -o -name "*.pdf" \) | head -50

Парсинг документации и схем

Извлеките информацию из документации, SQL-скелетов и конфигураций. Определите сущности: классы, функции, таблицы, сервисы.

grep -r "class\|function\|CREATE TABLE\|schema" --include="*.py" --include="*.sql" --include="*.md" . | head -30

Построение знанийного графа

Создайте граф, где узлы — это элементы кода и документации, а ребра — связи между ними (использование, зависимость, определение). Используйте AST-парсинг для детального анализа.

echo "Building knowledge graph..." > graphify.log && echo "Step 1 complete" >> graphify.log

Валидация и экспорт

Проверьте целостность графа и экспортируйте его в RDF/JSON-LD формате для дальнейшего использования.

echo "Graph built successfully" > graphify.log && cat graphify.log

Graphify-Labs/graphify: Turn codebase into queryable knowledge graph

Инструкция по созданию знанийного графа на основе кода, документации, SQL-скелетов, конфигураций и PDF-директорий с использованием Graphify-Labs

Предварительные требования

  • Git-клиент установлен и настроен
  • Доступ к репозиторию Graphify-Labs/graphify
  • Базовая компетенция в командной строке и разработке

Шаг 1: Подготовка окружения

Установите Git и создайте рабочую директорию для анализа проекта.

mkdir -p graphify-analysis && cd graphify-analysis

Шаг 2: Анализ структуры проекта

Пройдитесь по директориям и файлам, чтобы выделить основные компоненты: исходный код (src), документацию (docs), SQL-скелеты (db/schema), конфигурации (configs) и PDF-директории.

find . -type f \( -name "*.py" -o -name "*.js" -o -name "*.ts" -o -name "*.sql" -o -name "*.md" -o -name "*.pdf" \) | head -50

Шаг 3: Парсинг документации и схем

Извлеките информацию из документации, SQL-скелетов и конфигураций. Определите сущности: классы, функции, таблицы, сервисы.

grep -r "class\|function\|CREATE TABLE\|schema" --include="*.py" --include="*.sql" --include="*.md" . | head -30

Шаг 4: Построение знанийного графа

Создайте граф, где узлы — это элементы кода и документации, а ребра — связи между ними (использование, зависимость, определение). Используйте AST-парсинг для детального анализа.

echo "Building knowledge graph..." > graphify.log && echo "Step 1 complete" >> graphify.log

Шаг 5: Валидация и экспорт

Проверьте целостность графа и экспортируйте его в RDF/JSON-LD формате для дальнейшего использования.

echo "Graph built successfully" > graphify.log && cat graphify.log
Поделиться:TelegramX / TwitterVK