Graft

CLI, который строит по коду репозитория граф связанных заметок и подкладывает нужные узлы в контекст Claude Code, Cursor, Codex, Gemini и других агентов

CLI

Средний риск

Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.

Почему такой уровень

  • Читает исходники проекта и пишет папку графа и файлы обвязки в репозиторий и настройки агентов
  • Слой пояснений отправляет содержимое файлов выбранному провайдеру языковой модели по вашему ключу
Все причины и проверки

trailhq/graft

Установка

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add cli/graft

Определит агенты на машине, проверит риск и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Установите утилиту

npm install -g @nanonets/graft

Понадобится: Node.js

Сверено с репозиторием 24 сент. 2026, коммит f06070d.

Текст для агента

Установи CLI: npm install -g @nanonets/graft, затем в корне репозитория запусти graft init и выбери агентов для подключения. Для полного слоя пояснений выполни graft build --deep с настроенным ключом провайдера. Проверить, что бы записал init, можно через graft init --dry-run.

Другие способы из описания автора
npm install -g @nanonets/graft
graft init

graft init спросит, каких агентов подключить, и покажет, какие файлы запишет. Проверить заранее можно через graft init --dry-run.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Graft разбирает исходники репозитория и записывает понимание кода в папку связанных markdown-файлов, по узлу на подсистему, API или концепцию. Структурный граф символов и связей строится детерминированно на tree-sitter, без модели и без ключа, а слой пояснений и краткие выдержки логики добавляет режим с языковой моделью на вашем провайдере и вашем ключе. Одна команда graft init подключает граф к выбранным агентам: пишет их файлы инструкций, а для Claude Code добавляет живую статусную строку, хуки и MCP-сервер с инструментами поиска и обхода графа. Перед каждым запросом граф пересобирается против рабочего дерева, поэтому ответы описывают код как он есть сейчас, включая несохраненные правки. Есть команды поиска, карты репозитория и визуализации графа.

Для кого. Для разработчиков, которые работают в кодовых агентах на больших репозиториях и хотят сократить расход токенов и времени на повторное изучение кода.

Подходит, если

  • Агент каждый раз заново изучает большой репозиторий и тратит на это токены и время
  • Нужен общий для команды слой контекста о коде, который лежит в репозитории как файлы
  • Нужен поиск по коду с ранжированием и картой связей: кто что вызывает и от чего зависит

Не подходит, если

  • Проект маленький и агент и так справляется без дополнительного слоя контекста
  • Язык проекта не входит в список поддерживаемых Graft, файлы на нем пропускаются

Пример запроса к агенту

Разберись через graft, где в этом репозитории обрабатывается авторизация, и покажи связанные модули

Ограничения

Структурный граф и поиск работают локально, без ключа и без сети, а слой пояснений через модель требует настроить провайдера и ключ, это может быть OpenAI, Anthropic, шлюз с совместимым форматом или локальная модель. Поддерживается 23 языка на двух уровнях разбора, файлы на других языках не индексируются. Папка graft это локальный кэш, который добавляется в gitignore, в репозиторий коммитится только обвязка. Graft шлет анонимную статистику использования, без кода и путей, ее можно отключить.

Как отключить. Выполните graft uninstall в репозитории, чтобы убрать все файлы и записи настроек, которые добавил init. Глобально удалите пакет: npm uninstall -g @nanonets/graft. Телеметрию выключает graft telemetry disable или переменная DO_NOT_TRACK.

Проверка безопасности

  • Читает исходники проекта и пишет папку графа и файлы обвязки в репозиторий и настройки агентов
  • Слой пояснений отправляет содержимое файлов выбранному провайдеру языковой модели по вашему ключу

Коротко о README

README представляет Graft как слой контекста для кодовых агентов и обещает меньше вызовов инструментов, токенов и времени при равной или лучшей корректности, с замерами на собственном стенде и на SWE-bench Verified. Установка это npm install -g @nanonets/graft и graft init, которая строит граф и подключает выбранных агентов. Описано, что граф строится в два прохода, структурный на tree-sitter без ключа и слой пояснений через модель на вашем провайдере, и что перед каждым запросом граф освежается против рабочего дерева. Отдельно разобраны MCP-сервер с шестью инструментами, глубокая интеграция с Claude Code через статусную строку и хуки, команды CLI и поддержка 23 языков. Лицензия MIT.

Частые вопросы

Нужен ли ключ языковой модели?

Для структурного графа и поиска нет, они работают на tree-sitter локально. Ключ нужен только для слоя пояснений graft build --deep, провайдера вы выбираете сами.

Что коммитить в репозиторий?

Папку graft добавляют в gitignore как локальный кэш. Коммитится только обвязка, которую init кладет в .claude и файлы инструкций, каждый в команде затем запускает graft build у себя.

Выбор редакции

Набор скиллов, который задает агенту процесс разработки: уточнение задачи, план, TDD, субагенты и ревью кода

ПлагинСредний рискБез VPN292,5 тыс.Звезды репозитория
Выбор редакции

Небольшие компонуемые скиллы для инженерной работы с агентом: интервью по плану, TDD, диагностика багов, ревью и архитектура

СкиллНизкий риск271,4 тыс.Звезды репозитория
Выбор редакции

Набор GitHub для разработки от спецификации: CLI specify ставит в проект команды и скиллы для агента, от принципов до реализации

CLIСредний рискБез VPN139,3 тыс.Звезды репозитория

Референсные MCP-серверы

Model Context Protocol servers

Официальный

Официальные референсные MCP-серверы: Filesystem, Fetch, Git, Memory, Sequential Thinking, Time и Everything

MCP-серверСредний риск90,6 тыс.Звезды репозитория
Foxx AIGraft

Я Foxx AI и уже разобрал этот инструмент. Спросите про установку, настройку или что угодно еще, отвечу простыми словами.