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【爆款 Skill 實測】Graphify 教學：把程式碼變成知識關聯圖，讓 AI 幫你快速理解專案

Graphify Skill 完整教學！透過知識圖譜快速理解專案架構與功能關聯，從程式碼分析、修改影響評估，到自動產生 Wiki、PR 審查，帶你了解 Graphify 的核心功能、實際操作方式，以及如何應用在日常工作中。

Graphify 是近期很受關注的 GitHub Skill，2026 年 11 月初約有 14 萬顆 Stars。這次我用 Chrome 小恐龍做了一個簡單測試，但如果只單看我的測試「把程式碼畫成圖」，其實會錯過它不少功能。以下整理官方提供的能力，以及可以怎麼用在實際工作上。

01｜Graphify 是什麼？可以做哪些事？

Graphify 是一款可以搭配 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 工具使用的 Skill。它可以分析程式碼、文件、PDF、資料庫結構，甚至圖片及影音內容，將資料中的資訊與關係整理成一張可以查詢的知識關聯圖。

你可以把它想成一個幫忙梳理資訊的工具。當一個專案裡有大量檔案、功能、規格和流程時，Graphify 可以協助找出這些內容之間的關係，方便後續搜尋、分析與整理。

例如，你可以拿它分析網站的功能架構，也可以將需求文件、技術規格及資料庫結構納入分析，了解不同資訊之間有哪些關聯。

目前最成熟的應用仍然是程式碼分析；文件、圖片和影音則需要依格式設定額外的解析工具或 AI 模型。

1. 自動整理專案架構與功能關係

Graphify 可以解析專案中的檔案、模組、函式及相互關係，找出核心節點，並將關聯密切的內容分成不同群組。

除了技術架構，也可以用來輔助理解產品的功能組成。例如分析一個購物網站時，可以從會員、商品、購物車、訂單等功能出發，查看它們在程式中如何互相連接。

如果同時提供需求文件及相關資料，也可以進一步探索文件概念與程式實作之間的關係。

適合用在：產品功能盤點、既有專案交接、系統架構理解、功能模組整理。

2.直接提問，查詢不同功能或資料之間的關係

Graphify 支援 query、path、explain 三種查詢方式，不需要每次都手動在關聯圖上尋找節點。

例如想知道會員登入與訂單功能之間有哪些關係，可以直接提出問題，讓 Graphify 找出符合問題的節點及連線。

也可以指定兩個節點，追蹤它們之間的路徑，或查看某個節點的詳細資訊。

常見查詢方式：

graphify query "what connects auth to the database?"

graphify path "UserService" "DatabasePool"

graphify explain "RateLimiter"

其中，query 適合從問題找相關資訊；path 適合查看兩個節點如何連接；explain 則可以查看指定節點及其關係。

適合用在：功能關聯查詢、跨模組分析、需求釐清、尋找資料來源。

3. 分析修改需求可能影響哪些功能

假設你是 PM，今天要調整會員登入流程，新增一道驗證步驟。

除了登入畫面，可能還要考慮登入狀態、驗證逾時、API 串接，以及登入成功後的頁面導向。

這時可以利用 Graphify 查詢登入功能涉及的模組、函式及上下游依賴，先找出程式中有哪些直接關聯。

同樣的方式，也可以套用到訂單狀態調整、付款流程修改、會員權限變更等需求。

Graphify 提供的是依據現有資料找出的關係與影響線索。像是沒有記錄在程式或文件裡的業務規則、人工流程，仍需要另外確認。

適合用在：需求變更影響評估、PRD 前期盤點、功能調整、測試範圍討論。

4. 自動產生 Wiki、架構圖與流程圖

Graphify 可以將分析結果整理成 Markdown Wiki，也能輸出架構圖及函式呼叫流程圖。

例如接手一個已經開發多年的網站，過去沒有完整的系統文件，就可以先讓 Graphify 分析現有專案，整理主要模組、相互關係及核心功能。

若分析資料包含需求文件，也能將這些資訊作為後續撰寫產品或功能說明的參考，但不代表能直接產生完整且正確的 PRD。

操作指令：

/graphify . --wiki

graphify export callflow-html

產出的文件可以提供團隊閱讀，再根據實際的業務規則和系統運作方式補充內容。

適合用在：技術文件整理、系統交接、功能文件初稿、團隊知識庫建立。

5. 協助 GitHub Pull Request 審查

如果團隊使用 GitHub 管理程式碼，Graphify 也能協助分析 Pull Request（PR）。

例如當兩位工程師同時開發不同功能，可以先查看他們修改的內容是否涉及相同模組，或某個 PR 可能影響哪些程式關聯。

它也能整理 PR 的審查狀態及相關檢查結果，協助團隊安排審查工作。

操作指令：

graphify prs

graphify prs 42

graphify prs --conflicts

需要注意，Graphify 提示的潛在衝突不代表 Git 一定會發生合併衝突，仍需要工程師確認。

適合用在：程式碼審查、多人協作、版本整合、修改影響分析。

6. 讓知識圖譜隨著專案持續更新

專案不會永遠維持同一個版本。當程式碼或功能持續調整，原本建立的關聯圖也需要更新。

Graphify 支援增量更新，也可以透過 Git Hook，在程式提交等情境中自動更新分析資料。

操作指令：

/graphify . --update

graphify hook install

例如一個網站持續新增會員、訂單或行銷活動功能，就可以在程式變更後更新圖譜，減少反覆從頭分析的工作。

適合用在：長期專案維護、功能迭代、交接資料更新、持續追蹤系統變更。

7. 整合不同類型的資料，建立跨文件關聯

Graphify 能處理的資料不限於程式碼，也包含 Markdown 文件、PDF、SQL Schema、圖片，以及影音逐字稿等內容。

例如一個產品專案可能有需求文件、API 規格、資料庫結構和程式碼。如果這些資料都能被正確解析，便可以放在同一套圖譜中探索關係。

你可以進一步研究某項需求涉及哪些技術元件、某張資料表與哪些程式有關，或文件中提到的概念是否能找到對應的實作。

這類應用需要留意資料格式、模型設定與來源品質。Graphify 能協助建立關聯，但不會自動驗證文件中的所有需求是否已經實作。

適合用在：需求文件研究、跨文件分析、知識庫整理、產品與技術資訊整合。

8. 讓 AI 重複使用既有的專案知識

Graphify 產生的 graph.json 可以保存分析結果，讓 AI 後續透過查詢圖譜取得相關資訊。

例如前一天已經分析完會員系統，隔天又要研究訂單流程，就可以沿用既有圖譜，不必每次都重新搜尋所有原始檔案。

Graphify 也提供整合設定，讓 Claude Code 等工具在處理專案問題時，優先參考既有圖譜。

這對長期維護的專案很方便，尤其是經常需要回頭查看不同功能、追查相依關係的工作。

適合用在： AI 輔助開發、長期專案研究、重複查詢、團隊知識累積。

02｜這些功能怎麼用在工作中？

情境 A｜接手舊專案：快速整理要先讀哪些程式

新進團隊或接手別人的系統時，常常遇到文件不完整、資料夾很多、不知道從哪個檔案開始看的問題。可以先跑一次 Graphify，再用功能群組和核心節點整理閱讀順序。

例如先找應用程式入口、登入模組、資料處理與主要 API，再讓 Claude 列出五個優先閱讀的檔案。和工程師交接時，能直接帶著檔案及函式名稱討論。

請用 Graphify 分析這個專案。列出主要入口、核心功能群組、依賴最多的模組，以及我應該先讀的五個檔案。每一項請附上原始碼位置與判斷依據。

情境 B｜PM 修改需求：盤點影響，再找工程師確認

假設產品要新增登入後的二次驗證。使用者只看到多一個步驟，但程式端可能牽涉登入狀態、逾時、API、錯誤處理與回跳。這時可以用 Graphify 先定位登入模組，查相關函式的呼叫路徑。

整理時，建議分成「圖譜已確認的程式關聯」和「需要向工程師確認的影響」。像外部銀行介面、法遵規定、人工核對流程，如果沒有完整反映在原始碼裡，Graphify 不會知道全部答案。

我們想在登入流程加一道驗證。請查詢 Graphify，列出相關函式、API、狀態處理與上下游路徑，附來源位置。再列出可能涉及的逾時、失敗重試及登入後回跳情境，把已確認關聯與推測分開。不要直接修改程式。

情境 C｜工程師改程式：先查依賴，再安排測試

工程師準備修改一個共用函式時，可以先看哪些地方會呼叫它，是否會牽動其他模組。遇到異常，也可以從功能對應的函式一路往上、往下追。這能縮小搜尋範圍，錯誤根因還是需要靠執行紀錄、重現和測試確認。

請找出［函式名稱］所有可解析到的呼叫者、相依模組與相關路徑，並標出來源。建議我修改前應該檢查的測試情境。

情境 D｜把舊系統整理成文件，交接或開會可以直接用

很多系統做了好幾年，文件早已跟不上程式。可以先產生 Wiki、架構圖和函式呼叫圖，再讓工程師補上業務背景、外部介面及例外流程。對 PM 來說，這些資料也能拿來對照 PRD、UX Flow 或 API 規格，確認需求討論時有沒有漏掉重要的處理環節。

例如登入流程的 Wiki 可以說明主要函式與模組，呼叫圖可以輔助找出流程經過哪些地方。要做正式交接文件，仍需核對內容並維持版本更新。

情境 E｜多人開發：幫工程團隊排 PR 審查順序

當很多功能同時開發，光看 PR 標題不容易判斷哪些改動互相接近。Graphify 的 PR 儀表板和圖譜影響資訊，可以協助找出碰到相近模組的 PR，再請負責工程師優先檢查整合風險。

這項功能主要適合有 GitHub 開發流程的工程團隊；需要對應 Repository、PR 權限與執行環境，並不是一般 PM 安裝後就能直接看到公司的所有 PR。

影片實測：Chrome 小恐龍只是其中一個例子

這次我挑的是公開 GitHub 專案 wayou/t-rex-runner，問題很簡單：「如果要讓小恐龍跳得更高，需要查看哪些程式？」

小恐龍主要的遊戲邏輯在 index.js，適合拿來練習查跳躍速度、重力和跳躍控制函式。流程就是下載專案、建立圖譜、向 Claude 提問，再回到程式碼確認。它示範的是 Graphify 的查詢和關聯分析能力，並沒有涵蓋上面所有功能。

如果想跟著試，先準備 Python 3.10 以上及 uv，再執行：

v tool install graphifyy
graphify install
git clone https://github.com/wayou/t-rex-runner.git
cd t-rex-runner

接著在 Claude Code 的專案資料夾執行：

/graphify .
請用 Graphify 查出小恐龍跳躍速度、重力和跳躍控制相關的設定及函式，附上檔案位置與關聯路徑。先不要修改程式。

完成後可以打開 graphify-out/graph.html 查看互動圖、閱讀 GRAPH_REPORT.md 分析摘要，或保留 graph.json 繼續查詢。不要預期所有功能都能被自動辨識；這個小專案也不一定會生成非常複雜的跨檔案圖。

03｜其他玩法：讓專案分析資料持續累積

除了逐一分析專案，還能合併多份圖譜、整合文件與影片逐字稿，或把圖譜提供給其他工具使用。例如用 graphify merge-graphs 整合兩份資料；需要更長期的跨 Repository 分析、Jira／Sentry 整合與持續更新，則可評估 Graphify Cloud。Cloud 是另外的服務，不能當作免費本機 Skill 全部內建。

如果使用公司程式或文件，請先確認資安政策和資料流向。原始碼的本機解析不需把程式碼送給外部模型；但文件、圖片和影片的語意分析可能使用額外服務。