graphify
将任意文件转换为交互式知识图谱的 Claude 技能
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：graphify。 它的用途是：将任意文件转换为交互式知识图谱的 Claude 技能 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/graphify-safishamsi/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
`/graphify ./my_research_papers`，它会自动读取该文件夹下的所有论文、笔记和截图，构建一个交互式知识图谱，帮你发现不同论文中‘注意力机制’与‘优化器’之间的隐藏联系。你也可以说`/graphify query ‘Transformer 和 CNN 有什么共同点？’`，它会基于已构建的图谱给出基于证据的答案。
介绍
Graphify 是一个 Claude Code 技能，它解决了信息过载和知识碎片化的问题。当你在 Claude Code 中键入 /graphify 命令时，它会读取你指定目录下的所有文件（包括代码、PDF、Markdown、截图、图表甚至多语言图片），利用 Claude 的视觉和多模态能力，从中提取核心概念和关系，并构建成一个统一、可交互的知识图谱。
使用方式极其简单。在 Claude Code 中打开任意项目或笔记文件夹，输入 /graphify . 即可。它会生成一个包含交互式 HTML 图谱、Obsidian 格式文件、维基百科式文章和详细报告的输出文件夹。你还可以使用 --watch 参数让它监控文件变化自动更新图谱，或使用 --wiki 参数生成供 AI Agent 导航的维基知识库。
这个工具非常适合研究人员、软件工程师、知识管理爱好者和任何需要处理大量异构文档的人。例如，AI 研究员可以快速梳理论文集中的核心思想关联，开发者可以可视化复杂代码库的架构，学生可以将课程资料整合成知识网络。
与传统的文档分析或思维导图工具相比，Graphify 的核心优势在于其强大的多模态理解和自动化关联能力。它不仅能处理纯文本，还能“看懂”图片和图表中的信息，并利用大模型智能推断概念间的潜在联系，将零散的信息点编织成结构化的知识网络，实现“1+1>2”的信息整合效果。
核心特点
其核心区别在于强大的多模态文件处理能力（能直接解析PDF、截图、图表甚至手写笔记中的信息）和智能的关系推断，能够跨文件、跨格式自动构建概念间的连接，而不仅仅是简单的关键词提取或文件索引。
注意事项
不适合处理高度敏感或需要完全离线处理的机密文件，因为其核心分析能力依赖于 Claude 的云端模型。
常见问题
graphify 支持哪些文件格式？
支持代码文件、PDF、Markdown、图片（截图、图表、照片）、甚至包含其他语言的图像，利用 Claude 视觉进行内容提取。
生成的图谱数据可以持久化吗？
可以，它会生成 graph.json 文件持久化存储图谱，支持后续查询而无需重新处理原始文件，并通过缓存机制仅处理有变动的文件。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/graphify-safishamsi/raw/index.md 读取 graphify 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/graphify-safishamsi/raw/index.md（查看排版版本）