trailhq/Graft

项目概览

据项目提供的 SWE-bench Verified 对比数据（33/50 对 27/50 正确率、token 减少 23%、耗时减少 32%），graft 通过确定性 tree-sitter 构图（无需模型或密钥，约 3ms 刷新检查）直接降低编码智能体的成本与延迟，是值得关注的智能体记忆基础设施。

项目类型

MCP · AI Agent · AI 编程

应用场景

知识问答 · 编程开发

部署方式

查看项目说明

License

MIT

适合谁

• 使用编码智能体（如 Claude Code、Cursor、Codex）并希望降低重复代码探索成本的开发者。

核心能力

• graft build 使用 tree-sitter 为每个符号构建代码图、为每个文件确定性地构建接线卡片，不需要模型或密钥。
• 每次查询都会对照工作区刷新图谱（约 3ms 结构检查），使回答描述的是当前代码，包括未提交的修改。

限制与风险

• 目前仅索引 23 种语言，未列入的文件语言会被跳过。
• Crux 目前仅在代码图中按符号提供，内联到 markdown 节点的功能尚未发布。
• 选择 agents 主机时会修改用户级 ~/.codex/ 配置，该修改会应用到该用户的每个仓库，采用前需确认可接受这种机器范围的写入。

如何开始

• 先执行 npm install -g @nanonets/graft，再运行 graft init，即可完成安装与初始化，上手难度较低。

核验依据

• GitHub 项目简介: Turbocharge Claude Code, Cursor, Codex, Gemini & every coding agent: faster, cheaper, with contextual understanding specific to your codebase.
• README: Every task, your coding agent starts blind. Before it changes anything, it re-explores the repo: grep a term, open a file, follow an import, back out, try again.
• README: | Correctness | 54% | **66% (+12 pts)** |
• README: Graft builds that understanding **once** and writes it into your repo as a folder of linked markdown files, one node per system, API, or concept.
• README: npm install -g @nanonets/graft # install the CLI, once

来源更新时间：2026-09-25T05:22:32Z

打开原始 GitHub 项目