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Graphify-Labs /

graphify

编程 Skill搜索与知识库 SkillAgent Skill
趋势观察中

Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.

原始仓库简介 · 中文摘要待补充 · ai-agents / antigravity / ast / claude-code / code-analysis / code-search

GitHub 仓库 ↗项目主页 ↗

README / 项目原文

docs/translations/README.zh-CN.md ↗抓取于 2026/10/26 13:02:07

Graphify

Graphify-Labs%2Fgraphify | Trendshift

PyPI CI License: Apache-2.0 Downloads Docs Graphify Cloud Discord YouTube LinkedIn YC S26

将代理的 token 花费削减 80%。 Graphify Cloud 是常驻在线的记忆层，为你的代理提供治理、保持高代码质量，并以形式化验证证明正确性。开始 14 天免费试用 →

在你的 AI 编码助手中输入 /graphify，它就会把你的整个项目（代码、文档、PDF、图片、视频）映射成一张知识图谱，让你可以用查询取代逐文件 grep。

  • 代码映射免费，完全在本地进行。 代码以 tree-sitter AST 解析：具确定性、不使用 LLM、没有任何东西离开你的机器。（文档、PDF、图片与视频会使用你助手的模型，或你所配置的 API key，进行一次语义处理。）
  • 每条边都有解释。 每个连接都会被标记为 EXTRACTED（源代码中明确存在）或 INFERRED（由 graphify 推断得出），所以你能分辨哪些是直接读到的、哪些是推断出来的。
  • 不是向量索引。 没有嵌入、没有向量存储：这是一张你可以真正遍历的图。问一个问题、追踪两个事物之间的路径，或解释某一个概念。

[!NOTE] 想让它常驻在线吗？ Graphify Cloud 会在你整个 SDLC 中保持图谱实时更新：支持 monorepo 与跨 repo、形式化验证，以及以鸟瞰视角审视 SDLC 的代码审查，还有 Sentry、Jira 等连接器，让事故与工单和你的代码落在同一张图谱中。在 app.graphify.com 开始 14 天免费试用。

graphify 的交互式 graph.html，将 FastAPI 代码库显示为力导向知识图谱，并附上检测到的社区图例

由 graphify 映射出的 FastAPI 代码库。每个节点都是一个概念，颜色代表检测到的社区，而整张图在 graph.html 中都可点击。

开始使用（30 seconds）。需要 Python 3.10+ 与 uv（或 pipx）：

uv tool install graphifyy      # install the CLI (or: pipx install graphifyy)
graphify install               # detects your assistant and registers the skill

然后，在你的 AI 助手中：

/graphify .

就这样。你会得到三个文件：

graphify-out/
├── graph.html       open in any browser: click nodes, filter, search
├── GRAPH_REPORT.md  the highlights: key concepts, surprising connections, suggested questions
└── graph.json       the full graph: query it anytime without re-reading your files

持久化的图谱包含 graph.schema_version，让集成方可以检测不兼容的格式变更，另外还有 graph.graphify_version，用来标识生成它的 Graphify 版本。

一次安装，适用任何助手、任何操作系统。 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot，以及 20+ 更多，涵盖 macOS、Linux 与 Windows：挑选你的平台。

实际演示

graphify 路径查询：终端询问 FastAPI 与 ModelField 之间的最短路径，答案在知识图谱上逐跳点亮

图谱建好后，你就用查询取代读文件。这是真实输出，graphify 在上面展示的 FastAPI 代码库上运行：

$ graphify explain "APIRouter"
Node: APIRouter
  Source:    routing.py L2210
  Community: 2
  Degree:    47

Connections (47):
  --> RequestValidationError [uses] [INFERRED]
  --> Dependant [uses] [INFERRED]
  --> .get() [method] [EXTRACTED]
  <-- __init__.py [imports] [EXTRACTED]
  ...

$ graphify path "FastAPI" "ModelField"
Shortest path (3 hops):
  FastAPI --uses--> DefaultPlaceholder <--references-- get_request_handler() --references--> ModelField

每条边都带有一个置信度标记（EXTRACTED = 源代码中明确存在，INFERRED = 由解析推导得出），所以你能分辨哪些是直接读到的、哪些是推断出来的。graphify query "<question>" 会针对一个以自然语言表达的问题返回一个限定范围的子图，而 graphify path A B 则会追踪任意两个事物如何相连。

它能做什么

你开箱即得的内容：

能力 你会得到什么
God nodes 连接数最多的概念，让你看出一切都流经哪里
Communities 将图谱拆分为子系统（Leiden），并附上不需 LLM 的标签
Cross-file links calls / imports / inherits / mixes_in 通过 tree-sitter AST 在 ~40 languages 间解析
Query, path, explain 问一个问题、追踪两个事物之间的路径，或解释某一个概念，全都针对 graph.json 进行
Rationale + doc refs # NOTE: / # WHY: 注释以及 ADR/RFC 引用会成为一等节点，并链接到代码
Beyond code 文档、PDF、图片以及视频/音频都会映射进同一张图谱
Local-first 代码在本地以 tree-sitter 解析（不使用 LLM，没有任何东西离开你的机器）；只有针对文档/媒体的语义处理会调用后端，而且仅在你有配置时

[!TIP] 要在许多 repo 或 monorepo 上运行吗？Graphify Cloud 会持续不断地执行此事，并将代理的 token 花费削减 80%，提供跨 repo 链接、覆盖整个 SDLC 的代码审查、形式化验证，以及 Sentry/Jira 连接器。开始 14 天免费试用 →

基准测试：0.497 recall@10，0 LLM credits

Benchmark Metric graphify Field
LOCOMO (n=300) recall@10 0.497 mem0 0.048, supermemory 0.149
LOCOMO (n=300) QA accuracy 45.3% supermemory 49.7%, mem0 27.3%
LongMemEval-S (n=50) QA accuracy 76% tied with dense RAG
ERPNext cross-tool (n=6) key-fact coverage 82.0% grep/read baseline 70.8%
Graph build LLM credits 0 per-token for most systems

每个系统都在同一个测试框架上、使用相同的模型与预算运行，并由一位评审评分，该评审经过与第二位评审盲测验证（90.6% agreement，Cohen's kappa 0.81）。完整的逐系统表格、代码智能结果，以及复现命令：BENCHMARKS.md。

文档

完整的指南与参考文档位于 docs.graphify.com：

前置条件

需求 最低版本 检查 安装
Python 3.10+ python --version python.org
uv (recommended) any uv --version curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
pipx (alternative) any pipx --version pip install pipx

macOS 快速安装（Homebrew）：

brew install python@3.12 uv

Windows 快速安装：

winget install astral-sh.uv

Ubuntu/Debian：

sudo apt install python3.12 python3-pip pipx
# or install uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Install

[!IMPORTANT] 官方包： PyPI 包是 graphifyy（双 y）。PyPI 上其他的 graphify* 包与本项目无关。CLI 命令仍然是 graphify。

官方源代码仓库是 Graphify-Labs/graphify。

两个命令的快速上手位于本 README 的最上方。本节涵盖安装方式、以项目为范围的安装，以及每一个支持的平台。

安装方式（择一）：

uv tool install graphifyy   # recommended, isolated env (if 'graphify' isn't found after, run: uv tool update-shell)
pipx install graphifyy      # alternative
pip install graphifyy       # may need PATH setup, see Troubleshooting below

然后运行一次 graphify install。它会检测你运行的是哪个助手并注册该技能，因此不需要针对每个助手单独配置。打开你的 AI 助手并输入 /graphify .

若要把助手技能安装到当前仓库，而不是你的用户配置文件，请加上 --project：

graphify install --project
graphify install --project --platform codex

以项目为范围的安装会写入当前目录之下，例如 .claude/skills/graphify/SKILL.md 或 .agents/skills/graphify/SKILL.md（外加一个技能会按需加载的 references/ 附属文件），并会针对可提交的文件打印一条 git add 提示。支持以项目为范围安装的各平台命令都接受同一个标志，例如 graphify claude install --project 或 graphify codex install --project。

[!TIP] 遇到 command not found、Mac/Windows 上的 pip 问题、PowerShell 引号问题、uvx 用法、git-hook 的 PATH 怪象，或严格模式吗？请见 Installation 与 Troubleshooting。

Pick your platform (20+ assistants, click to expand)
Platform Install command
Claude Code (Linux/Mac) graphify install
Claude Code (Windows) graphify install (auto-detected) or graphify install --platform windows
CodeBuddy graphify install --platform codebuddy
Codex graphify install --platform codex
OpenCode graphify install --platform opencode
Kilo Code graphify install --platform kilo
GitHub Copilot CLI graphify install --platform copilot
VS Code Copilot Chat graphify vscode install
Aider graphify install --platform aider
OpenClaw graphify install --platform claw
Factory Droid graphify install --platform droid
Trae graphify install --platform trae
Trae CN graphify install --platform trae-cn
Gemini CLI graphify install --platform gemini
Hermes graphify install --platform hermes
Kimi Code graphify install --platform kimi
Amp graphify amp install
Agent Skills (cross-framework) graphify install --platform agents (alias --platform skills)
Kiro IDE/CLI graphify kiro install
Pi coding agent graphify install --platform pi, plus graphify pi guard install for the native guard
Cursor graphify cursor install
Devin CLI graphify devin install
Google Antigravity graphify antigravity install

Codex 用户还需要在 ~/.codex/config.toml 的 [features] 下设置 multi_agent = true 以进行并行提取。CodeBuddy 使用与 Claude Code 相同的 Agent tool 与 PreToolUse hook 机制。Factory Droid 使用 Task tool 进行并行子代理派发。OpenClaw 与 Aider 使用顺序提取（这些平台上的并行代理支持仍处于早期阶段）。Trae 使用 Agent tool 进行并行子代理派发，且不支持 PreToolUse hook，因此 AGENTS.md 是常驻在线的机制。

--platform agents（别名 --platform skills）会指向通用的跨框架 Agent-Skills 位置：规范中以用户为全局的 ~/.agents/skills/（由 npx skills 与符合规范的框架读取）用于全局安装，而 ./.agents/skills/ 用于项目（--project）安装。裸运行的 graphify install 按设计保持单一平台（Claude Code）：当你希望该技能可被任何读取 .agents/skills 的框架发现时，请使用具名的 agents 平台。

Pi 没有 PreToolUse hook，因此 graphify pi guard install 会注册一个原生 Pi 扩展（通过 Pi 自己的 pi install <package directory>），它会在 Pi 的 read、grep、find 以及搜索式 bash 调用之前运行已安装的 graphify hook-guard。新鲜/陈旧图谱的判定，以及 GRAPHIFY_HOOK_STRICT=1 每会话一次的已索引读取拒绝，都来自同一套策略，因此 Pi 与 Claude Code 的 hook 行为一致；指引会以 <system-reminder source="graphify"> 引导消息送达。它需要 Pi 0.58.4 或更新版本：较早的版本会让一条引导消息跳过并行工具调用批次中其余的部分。该包随附在 Graphify 安装中，因此请持久安装 Graphify（uv tool install graphifyy 或 pipx install graphifyy，而非 uvx），在安装或升级后重启 Pi，并以 graphify pi guard uninstall 移除它。只有本地文件目标会被检查；该 hook 需要 graphify 位于项目外部的绝对 PATH 条目上，被限定在两秒、256 KiB 输入/64 KiB 输出的调用范围内，并会在失败时放行。同一个包也会加载到 Oh My Pi：omp plugin install "$(graphify pi guard path)"。所注册的路径包含 Python 版本与 venv，因此在变更任一者之后请重新运行 graphify pi guard install，并以 pi remove <old path> 移除旧条目。

Codex 使用 $graphify 而非 /graphify。

Optional extras (install only what you need)
Extra What it adds Install
pdf PDF extraction uv tool install "graphifyy[pdf]"
office .docx and .xlsx support uv tool install "graphifyy[office]"
google Google Sheets rendering uv tool install "graphifyy[google]"
video Video/audio transcription (faster-whisper + yt-dlp) uv tool install "graphifyy[video]"
mcp MCP stdio server uv tool install "graphifyy[mcp]"
neo4j Neo4j push support uv tool install "graphifyy[neo4j]"
falkordb FalkorDB push support uv tool install "graphifyy[falkordb]"
svg SVG graph export uv tool install "graphifyy[svg]"
leiden Leiden community detection (graspologic on Python < 3.13; native backend on 3.13+) uv tool install "graphifyy[leiden]"
ollama Ollama local inference uv tool install "graphifyy[ollama]"
openai OpenAI / OpenAI-compatible APIs uv tool install "graphifyy[openai]"
gemini Google Gemini API uv tool install "graphifyy[gemini]"
anthropic Anthropic Claude API (--backend claude, uses ANTHROPIC_API_KEY) uv tool install "graphifyy[anthropic]"
bedrock AWS Bedrock (uses IAM, no API key) uv tool install "graphifyy[bedrock]"
azure Azure OpenAI Service (--backend azure, uses AZURE_OPENAI_API_KEY + AZURE_OPENAI_ENDPOINT) uv tool install "graphifyy[openai]"
sql SQL schema extraction uv tool install "graphifyy[sql]"
postgres Live PostgreSQL introspection (--postgres DSN) uv tool install "graphifyy[postgres]"
dm BYOND DreamMaker .dm/.dme AST extraction (may need a C compiler + python3-dev if no wheel matches your platform) uv tool install "graphifyy[dm]"
terraform Terraform / HCL .tf/.tfvars/.hcl AST extraction uv tool install "graphifyy[terraform]"
pascal Pascal / Delphi .pas/.dpr/.dpk/.inc AST extraction (more accurate calls/inherits edges; falls back to a regex extractor when absent) uv tool install "graphifyy[pascal]"
ocaml OCaml .ml/.mli AST extraction uv tool install "graphifyy[ocaml]"
commonlisp Common Lisp .lisp/.cl/.lsp/.asd AST extraction uv tool install "graphifyy[commonlisp]"
robot Robot Framework .robot/.resource extraction (suites, test cases, keywords, keyword-call and resource/library import edges) uv tool install "graphifyy[robot]"
chinese Chinese query segmentation (jieba) uv tool install "graphifyy[chinese]"
all Everything above uv tool install "graphifyy[all]"

让你的助手始终使用图谱

在构建图谱之后，在你的项目中运行一次这个：

在你的项目中运行一次 graphify <platform> install，例如 graphify claude install 或 graphify codex install（或 graphify install --platform <name>）。

这会写入一个小型配置文件，告诉你的助手在回答代码库问题时去查询知识图谱，偏好像 graphify query "<question>" 这类限定范围的查询，而非读取整份报告或 grep 原始文件。

  • Hook 平台（Claude Code、Gemini CLI）：一个 hook 会在搜索式工具调用之前（在 Claude Code 上，还会在通过 Read/Glob 工具逐一读取源文件之前）自动触发，将你的助手推向图谱路径。
  • 指令文件平台（Codex、OpenCode、Cursor 等）：持久化的指令文件（AGENTS.md、.cursor/rules/ 等）提供相同的「查询优先」指引。

GRAPH_REPORT.md 仍可用于广泛的架构审查。

各平台究竟会写入哪些文件（CodeBuddy 的 CODEBUDDY.md + PreToolUse hooks、Codex 的 AGENTS.md、Kilo 的原生 .kilo 插件、Cursor 的 alwaysApply 规则等），在 Always-on setup 中有说明。

若要一次从所有平台移除 graphify：graphify uninstall（加上 --purge 也会删除 graphify-out/）。或使用各平台的命令（例如 graphify claude uninstall）。

用 CLI 技能还是 MCP 说明？

由 graphify install 安装的指令，与随 Graphify MCP 连接所提供的指令，描述的是查询图谱的不同方式：

Setup Guidance to use Query access
本地 CLI 与已安装的助手技能 由 graphify install 写入的平台指令 对本地图谱（默认为 graphify-out/）运行 graphify query、graphify path 与 graphify explain。
已连接的 Graphify MCP 服务器 该连接的指令与该服务器所列出的工具 针对该连接所服务的图谱调用所列出的 MCP 工具。工具名称与说明来自该服务器。

两者都鼓励在广泛的源代码搜索之前先进行限定范围的图谱查询。请选择与你助手实际可访问之工具相符的指令；两个区块都没有为你助手的指令文件建立一条普适的优先级规则。如果你同时使用这两种集成，请辨明各自查询的是哪张图谱，并选定一条主要查询路径，而不是把两个无条件的指令区块都复制进 AGENTS.md。

graphify install 安装的是本地助手集成；它并不会建立 MCP 连接。一个 MCP 客户端不需要运行本地 CLI 查询即可使用其所连接的服务器。本地托管的服务器仍需要它自己的 Graphify 安装与图谱，而托管的连接所服务的图谱可能并不存在于客户端的工作目录中。如果预期的工具不见了，请检查相关的 CLI 安装或 MCP 连接，而不是把另一种设置的指令当成可互换的来用。

报告里有什么

GRAPH_REPORT.md 汇总了 god nodes、社区与关键路径，供广泛的架构审查之用。图谱如何构建以及它包含什么：How graphify works。

它能处理哪些文件：~40 languages

graphify 在本地以 tree-sitter AST 解析 ~40 programming languages，并通过一次可选的语义处理映射文档、PDF、图片与音频/视频。完整清单：Supported inputs。

常用命令

/graphify .                        # build graph for current folder
/graphify ./docs --update          # re-extract only changed files
/graphify . --cluster-only         # rerun clustering without re-extracting
/graphify . --cluster-only --resolution 1.5      # more granular communities
/graphify . --cluster-only --exclude-hubs 99     # suppress utility super-hubs from god-node rankings
/graphify . --no-viz               # skip the HTML, just the report + JSON
/graphify . --wiki                 # build a markdown wiki from the graph
graphify export callflow-html      # Mermaid architecture/call-flow HTML (auto-regenerates on every git commit if hook is installed)

/graphify query "what connects auth to the database?"
/graphify path "UserService" "DatabasePool"
/graphify explain "RateLimiter"

/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762   # fetch a paper and add it
/graphify add <youtube-url>                       # transcribe and add a video

graphify hook install              # auto-rebuild on commit + branch checkout (run `graphify update .` after `git pull`: see "Recommended workflow" below)
graphify merge-graphs a.json b.json              # combine two graphs

graphify prs                       # PR dashboard: CI state, review status, worktree mapping
graphify prs 42                    # deep dive on PR #42 with graph impact
graphify prs --triage              # AI ranks your review queue (uses whatever backend is configured)
graphify prs --conflicts           # PRs sharing graph communities: merge-order risk

请见下方的完整命令参考。

忽略文件

graphify 会遵循 .gitignore，并支持 --exclude 模式以及项目级别的 .graphifyignore。细节：Configuration。

项目配置

在扫描根目录创建一个 .graphifyrc，用来存放属于项目而非单次运行的设置。每行一个 key=value；以 # 开头的行是注释。

有歧义的扩展名。 有些扩展名在不同项目中代表不同语言：.inc 在 pfSense 上是 PHP、在 Delphi 树中是 Pascal、在别处则是 SQL 或汇编；.h 是 C 或 C++；.m 是 Objective-C 或 MATLAB。graphify 必须选定一个全局默认值，而当它选错时，文件并不会失败：它会以错误的语言解析并产生少数附带的节点，因此图谱看起来像是有内容，但真正的符号却缺失了。请声明该扩展名在你 repo 中的含义：

# .graphifyrc
# A language name:
language.inc=php
# Or an extension graphify already knows:
language.tpl=.ts
# Baked into the git hooks (see Team setup):
viz_node_limit=0

这项声明会贯穿分类、提取器选择、文法与解析、导入、graphify watch 以及 AST 缓存（在不同语言下重新解析的文件绝不会重用旧条目），而 extract、update、hooks、MCP 服务器以及 /graphify 技能都会读取同一份 .graphifyrc。输入错误会在 stderr 上被报告一次，然后扫描会以默认值继续进行。声明如何与缓存、增量重建以及导入解析交互：Configuration。

团队设置

提交或分享图谱，让你的整个团队查询相同的上下文，并在有图谱上下文的情况下审查 pull request。请见 Share context with your team 与 Review pull requests。

直接使用图谱

除了你的 AI 助手之外，你也可以用 graphify query、graphify path 与 graphify explain 直接从 CLI 查询 graph.json。一个符合多个节点的名称会被拒绝，并列出候选项而非擅自猜测。脚本可以从退出码读取结果：0 代表有答案，3 代表名称有歧义，4 代表没有符合的节点。请见 Ask better graph questions 与 query reference。

环境变量

后端、API key、hook 行为与调优都由环境变量控制。完整表格：Configuration。

隐私

  • 代码文件：通过 tree-sitter 在本地处理。没有任何东西离开你的机器。纯代码的语料不需要 API key：graphify extract 会完全离线运行。在混合的 repo 上，加上 --code-only 就能只索引代码，并跳过那些原本会需要 LLM 的文档/PDF/图片。
  • 视频 / 音频：以 faster-whisper 在本地转录。没有任何东西离开你的机器。
  • 文档、PDF、图片：会送往你的 AI 助手做语义提取（通过 /graphify 技能，使用你 IDE 会话所运行的任何模型）。无头的 graphify extract 需要 GEMINI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY（Gemini）、MOONSHOT_API_KEY（Kimi）、ANTHROPIC_API_KEY（Claude）、OPENAI_API_KEY（OpenAI）、DEEPSEEK_API_KEY（DeepSeek）、一个运行中的 Ollama 实例（OLLAMA_BASE_URL）、通过标准提供者链获取的 AWS 凭证（Bedrock，不需 API key，使用 IAM），或是 claude CLI 二进制文件（Claude Code，不需 API key，使用你的 Claude 订阅）。--dedup-llm 标志使用同一把 key。
  • 数据驻留：graphify extract 会根据设置了哪一把 API key 自动检测要使用哪个提供者（优先级：Gemini → Kimi → Claude → OpenAI → DeepSeek → Azure → Bedrock → Ollama）。对于有数据驻留要求的代码，请使用 --backend ollama（完全在本地）或传入一个明确的 --backend 标志。Kimi（MOONSHOT_API_KEY）会路由到位于中国的 Moonshot AI 服务器。
  • 没有遥测，没有使用情况追踪，没有分析。
  • 查询日志：每一次 graphify query、graphify path、graphify explain 以及 MCP query_graph 调用都会以 JSON Lines 格式记录到 ~/.cache/graphify-queries.log（时间戳、问题、语料、返回的节点、耗时）。完整的子图响应默认不会被存储。设置 GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1 以退出，或设置 GRAPHIFY_QUERY_LOG=/dev/null 以在不停用代码路径的情况下静音。

疑难解答

常见的安装与提取问题及其修正：Troubleshooting。

完整命令参考

每一个命令与标志，附带示例：CLI reference。

了解更多

Graphify Cloud

Graphify Cloud 是构建在 graphify 之上、常驻在线的那一层。它不是一张你按文件夹、按需重建的图，而是在你整个软件开发生命周期中保持一张实时的图：

  • 减少 80% 的 token：常驻在线的记忆层意味着你的代理不再在每个会话都重新读取与重新解释代码库。
  • Monorepo 与跨 repo：一张横跨每一个服务与仓库的连通图，而不是每个文件夹一张图。
  • 形式化验证：针对实时的图检查架构与依赖不变式。
  • 以鸟瞰视角审视 SDLC 的代码审查：在你合并之前，就看出一项变更如何在整个系统中扩散。
  • SDLC 连接器：拉入 Sentry、Jira 等，让事故、工单与代码存在于同一张图中。
  • 常驻在线：在后台横跨代码、文档与会议持续更新。

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贡献

欢迎贡献。请见 CONTRIBUTING.md 以了解开发环境设置、测试与 CI-parity 命令、git 工作流，以及什么构成一次出色的贡献（可运行的示例与提取错误报告是最有用的）。架构与如何新增一种语言：ARCHITECTURE.md。

刚来吗？在 Discord 或 GitHub Discussions 打声招呼。

贡献者

graphify contributors

Made with contrib.rocks.

翻译

本 README 提供 32 种语言版本。请使用本文件最上方的语言切换器以你的语言阅读，或浏览 docs/translations/。若要改善某个翻译或新增一个翻译，请针对那里对应的文件开启一个 pull request。

基于 graphify 构建

在 graphify 生态系中打造某些东西吗？这是受到鼓励的。如果你的项目在名称中使用「graphify」（例如 graphify-dashboard 或 graphify-action），请在你的 README 中加上一条简短说明，阐明它是社区打造、与 Graphify Labs 并无关联也未获其背书。「graphify」与 graphify 标志是 Graphify Labs 的标记；请勿以暗示官方身份的方式使用它们。

社区与链接

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