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
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-analysisАнализ 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 -50Парсинг 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 -30Построение 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.logВалидация и экспорт
Проверьте целостность графа и экспортируйте его в RDF/JSON-LD формате для дальнейшего использования.
echo "Graph built successfully" > graphify.log && cat graphify.logGraphify-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