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把一段公开的 GitHub 仓库链接丢进去，五分钟之后，回来的是一张完整的代码地图。

这是 Perplexity 最新上线的 Graphify 技能给出的实测结果——它把整个代码库拆成知识图谱，每个文件、每个函数，以及它们之间怎么连，全都摊开。

这个技能已经出现在 Perplexity Computer 的技能市场里，对所有 Computer 用户开放。

用法很直接：输入 /graphify ，粘贴一个公开 GitHub 仓库的链接，Computer 就会开始把代码库映射成可探索的知识图谱。

Perplexity 还给出了一个限时安排：使用 /graphify 的任务 免费开放到 2026 年 10 月 31 日 ，每位 Computer 用户最多可用 5,000 积分 。

这条消息由 Perplexity 在 X 上公布。

为什么开发者会在意这件事 读一个新代码库有多慢，写过代码的人都清楚：打开一个文件，顺着 import 跳过去，线索断了，再从头开始。

Graphify 的做法是让 Computer 在回答之前先拿到一张地图——把仓库变成代码知识图谱，函数、类、文件是节点，调用和导入是节点之间的边。

每条边都保留了方向、链接类型、Graphify 对这条边的置信度，以及它来自哪个文件的哪一行。

所以当 Computer 解释一个请求如何在系统里流转时，它能指出代码里发生这件事的具体位置。

运行层面，Computer 跑的是开源的 Graphify 引擎，读取代码则用自己的模型完成，本地机器上不需要安装任何东西。

拿自家仓库试了一遍 Perplexity 给 Computer 的指令只有一行：映射 https://github.

com/Graphify-Labs/graphify 这个代码库。

Computer 自己克隆了仓库，挑出承载代码和架构文档的 105 个文件 ，大约五分钟后带回了完整地图： 4,022 个节点、10,079 条有向边、192 个紧密关联的代码社区 。

这份报告读起来像一位在代码里泡了一周的工程师留下的笔记： 连接最多的两个函数是 _read_text() （270 条链接）和 _make_id() （234 条），都在 extractors/base.

py 里，所有语言提取器都建立在它们之上。

cli.

py 里的 dispatch_command() 是命令枢纽，它调用了 127 个函数。

流水线依次跑 detect、extract、build、cluster、analyze、report、export，Computer 把每一步都对上了执行它的函数。

它甚至发现，架构文档里指向 HTML 导出器的文件路径写错了。

之后它还主动提了一个更尖锐的后续问题：去重代码是怎么拼在一起的。

地图一旦存在，问题就能问得更准。

怎么上手 打开 Plugins，进入 Skills，安装 Graphify；

然后在 Computer 里输入 /graphify，粘贴一个 GitHub 链接即可。

按 Perplexity 的说法，运行在 10 月 31 日之前免费。

官方还提供了一份分步指南，把每个界面都走了一遍。

想在本地跑也可以。

这个技能背后的引擎在 GitHub 上开源，支持 Claude Code、Cursor、Gemini CLI 以及其他受支持的助手。

如果团队需要共享同一张图谱，还有 Graphify Cloud 可选。

挑一个你想读懂的仓库，让 Computer 把地图画出来。

特别

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