graphify
将任意文件夹内容转化为知识图谱的 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：将任意文件夹内容转化为知识图谱的 Claude 技能 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/graphify/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
当你面对一个陌生的项目文件夹时，只需在 Claude Code 中输入：`/graphify ./project`。它会自动扫描文件夹内所有文件，构建知识图谱，并生成一份报告，指出关键模块（God Nodes）、意想不到的关联，并建议你可以进一步探究的问题。之后，你可以通过 `/graphify query "某个概念是如何实现的？"` 直接在构建好的图谱中进行语义查询。
介绍
Graphify 是一款专为 Claude Code 设计的 AI 技能，它解决了在信息过载时代，如何从散乱的文件（代码、文档、截图、论文等）中快速梳理出知识结构和关联的难题。用户只需在 Claude Code 中输入 /graphify 并指定文件夹路径，该工具便会自动读取其中的所有文件，利用 Claude 的视觉和多模态能力提取核心概念与关系，构建成一个交互式的知识图谱。
使用方式极其简单。在安装后，于 Claude Code 中键入 /graphify . 即可分析当前目录。它支持多种输入格式，包括代码、PDF、Markdown、截图、图表照片乃至外文图片，并能通过 --update 参数仅处理变更文件，高效更新图谱。此外，它还提供添加在线资源（如 arXiv 论文、推文链接）、路径查询、概念解释等高级功能。
该工具非常适合研究人员、软件工程师、知识管理者和任何需要处理大量异构信息的专业人士。无论是探索一个陌生代码库的结构，整理研究文献和笔记，还是将零散的会议白板照片系统化，Graphify 都能帮助用户发现隐藏的模式和联系。
与单纯的文件搜索或简单的文本分析工具不同，Graphify 的核心在于构建一个持久化、可交互、可多维度查询的知识网络。它不仅能生成可视化的图谱，还能输出 Obsidian 仓库、维基百科式的文章导航以及详细的图谱报告，将一次性的分析结果转化为可长期迭代和查询的知识资产。
核心特点
Graphify 的核心区别在于其真正的多模态文件理解能力和持久化知识图谱构建。它不仅能处理代码和文本，更能直接解析 PDF、截图、图表照片等视觉内容，并利用 Claude Vision 提取信息；其输出的不是一次性报告，而是一个包含交互式图谱、Obsidian 仓库和 JSON 持久化文件的知识体系，支持增量更新和长期查询。
注意事项
该技能需要 Claude Code 环境，且处理大量或高分辨率图像文件时可能消耗较多 tokens 与时间。
常见问题
Graphify 支持分析哪些类型的文件？
支持代码、PDF、Markdown、文本、截图、图表照片、白板照片等多种格式，甚至能处理包含其他语言的图片。
分析后的图谱数据可以导出到其他工具吗？
可以，支持导出为 SVG 图片、GraphML（用于 Gephi、yEd）、Neo4j Cypher 脚本以及 Obsidian 仓库格式。
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/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/raw/index.md（查看排版版本）