用途：graphify 围绕 /raw 文件夹工作流，把放入文件夹的论文、推文、截图、代码、笔记等转换为结构化知识图谱，展示此前未知的关联。它提供三项 Claude 单独无法做到的能力：持久化图谱（关系存于 graphify-out/graph.json，跨会话保留）、诚实审计追踪（每条边标记 EXTRACTED、INFERRED 或 AMBIGUOUS）、跨文档发现（社区检测找出不同文件概念间的联系）。
主要能力：支持代码 AST 提取与文档/论文/图片的语义提取，社区聚类与命名，输出交互式 HTML、GraphRAG 就绪 JSON、GRAPH_REPORT.md，可选 SVG、GraphML、Neo4j、MCP、Obsidian、Wiki 等导出。
使用方式：命令如 /graphify <path> 运行完整流程，--mode deep 深度提取，--update 增量更新，--directed 有向图，--cluster-only 仅重聚类，--no-viz 跳过可视化，--svg/--graphml/--neo4j 导出，--mcp 启动 MCP 服务，--watch 监听重建，--wiki 生成 wiki，--obsidian 写入 Obsidian。另有 graphify add <url>、query、path、explain 等子命令。安装通过 pip 安装 graphifyy 包，并检测 Python 解释器。
适用场景：新接触的代码库、阅读清单、研究语料、个人 /raw 文件夹。
限制：需 Python 环境；语义提取依赖子代理与 sonnet 模型；超过 5000 节点的图运行 HTML 可视化前会警告；具体收费、平台支持等资料暂未提供。