Graphify

요청하신 Graphify 개념에 대한 고품질 한국어 위키 노트를 작성하여 프로젝트 지식 베이스(scratch/llm-wiki/wiki/Graphify.md)에 성공적으로 반영하였습니다.

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[작성 내역 요약]

• 문서 위치: Graphify.md
• frontmatter 메타데이터:
  • 기존 최초 생성일(created: 2026-05-09) 및 상태(status: evergreen) 보존, 최근 수정일(updated: 2026-08-28) 갱신
  • 지정된 type: tool, core: false, 유관 태그(ai-coding, vibe-coding, knowledge-graph, context-management, claude-code, llm, agent) 및 소스 목록 명시
• 핵심 통합 내용:
  1. 한 줄 정의 & 핵심 요지: Karpathy의 “컴파일된 지식 베이스” 패러다임 반영, 52개 코퍼스 기준 71.5배 토큰 절감 효과, 28개 언어 AST 파싱과 zero API 비용, 신뢰도 태그(EXTRACTED/INFERRED/AMBIGUOUS), 15개 이상 플랫폼 지원 요약.
  2. 상세 파이프라인: 3단계 파이프라인(로컬 tree-sitter AST → 로컬 faster-whisper 미디어 전사 → Claude Vision/LLM 의미 추출) 및 graphify-out/ 아티팩트 상세 구성 분석.
  3. 구체적 예시: 패키지 설치(pip install graphifyy), 다양한 CLI 커맨드 옵션, 27개 파일 규모의 실무 프로젝트(QR 코드 생성기) 실제 파싱 및 인사이트 발견 수치 사례 포함.
  4. 충돌 및 대조: 초기 지원 언어 수(19개 → 28개) 및 플랫폼 확장 분석, 유사 지식 그래프 생성 도구인 lat.md(Agent Lattice)와의 지향점(토폴로지 압축 vs 참조 무결성 검증) 차이 명시.
  5. 관련 노트 및 수치 출처: [[바이브 코딩]], [[영속적 컨텍스트]], [[적시 컨텍스트 로딩]], [[컨텍스트 윈도우 한계 극복 요령]], [[lat.md]] 등 연동 위키 링크 포함 및 문단/문장 단위 소스 표기 완료.