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代码知识图谱 Roarpeng/GraphFlow

MCPv3.8.0
Roarpeng1 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力兼容 / 相关生态

面向编码 agent 的省 Token 外科手术引擎v3.9.0。 四个确定性 MCP 工具加 0-LLM…

46.2/100
综合分
30
GitHub 星标
4,666
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/11/1 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

相关生态插件(非 dsh 原生,按其对应运行时安装)
git clone https://github.com/Roarpeng/GraphFlow.git

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:已验证
是什么
生态插件
可安装,未声明 dsh 能力
装得上吗
本站已在 dsh 0.2.1-rc.5 下真实安装成功
非静态推断
L5 · 运行时冒烟等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
活跃:最近一次提交在 1 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查✓ 自动检查通过
展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✓npm 包@roarpeng/graphflow @ 3.8.0
✓Node 引擎要求 >=18 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/30 04:31:45

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/3(0 天前) · 范围 入口闭包 + 全包扫描 · 来源 npm 发布包

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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功能亮点

  • 本地优先代码知识图谱
  • 服务编码智能体
  • MCP与dsh插件

本地优先的代码知识图谱与上下文工具,服务编码智能体。MCP + DeepSeek Harness(dsh)插件。

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
GraphFlow 面向编码 agent 的省 Token 外科手术引擎(v3.9.0)。 四个确定性 MCP 工具加 0-LLM 提示词反射——全本地执行,引擎环内无 LLM。 四个外科手术工具 | 工具 | 能力 | | gf_read | 精确切片符号(file.ts#fn),自动跨文件类型闭合 + 爆炸半径调用点;中英双语关键词检索(q: "启动 / launch");AST 骨架折叠(−93% token)。 | | gf_edit | 符号/行级就地编辑、自底向上原子批改、跨仓重命名——带 AST 语法回滚、调用方参数个数与结构体字段守卫。 | | gf_exec | affected-tests 路由(两跳反向导入)或任意命令的脱水执行:1 行 PASS 回执、5 行失败源码窗口、三连败熔断。run:true 执行,否则预览。 | | gf_macro | 习惯挖掘的确定性宏:重复读取 → 上下文捆绑;重复命令 → 单步 pipeline / 参数化模板;同构编辑 → codemod。回放零 LLM。 | Prompt Reflex(0-LLM 本地反射) 短命令式输入(如 启动项目)命中宏触发词 → 本地执行宏并阻断 prompt 进入模型;长句降级为注入提示;其余静默放行。总闸:GRAPHFLOW_PROMPT_REFLEX=0。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
GraphFlow

面向编码 agent 的省 Token 外科手术引擎(v3.9.0)。 四个确定性 MCP 工具加 0-LLM 提示词反射——全本地执行,引擎环内无 LLM。

四个外科手术工具

| 工具 | 能力 |
| gf_read | 精确切片符号(file.ts#fn),自动跨文件类型闭合 + 爆炸半径调用点;中英双语关键词检索(q: "启动 / launch");AST 骨架折叠(−93% token)。 |
| gf_edit | 符号/行级就地编辑、自底向上原子批改、跨仓重命名——带 AST 语法回滚、调用方参数个数与结构体字段守卫。 |
| gf_exec | affected-tests 路由(两跳反向导入)或任意命令的脱水执行:1 行 PASS 回执、5 行失败源码窗口、三连败熔断。run:true 执行,否则预览。 |
| gf_macro | 习惯挖掘的确定性宏:重复读取 → 上下文捆绑;重复命令 → 单步 pipeline / 参数化模板;同构编辑 → codemod。回放零 LLM。 |

Prompt Reflex(0-LLM 本地反射)

短命令式输入(如 启动项目)命中宏触发词 → 本地执行宏并阻断 prompt 进入模型;长句降级为注入提示;其余静默放行。总闸:GRAPHFLOW_PROMPT_REFLEX=0。

- 第一档 —— 完整阻断(自动注册):ZCode、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、Trae、Qoder、Kimi Code、Continue CLI。
- 第二档 —— 注入/改写:OpenCode、Kilo Code、Cline(Unix)、DeepSeek Harness。
- 第三档 —— 回退(gf_macro MCP):VS Code Copilot、Zed、Claude Desktop、PearAI、Antigravity、Roo Code(已归档)。

逐宿主配置与安全说明:docs/prompt-reflex.md。

快速开始

npm install -g @roarpeng/graphflow # Node 18+
graphflow install # 一键注册 MCP + Skill + Rules + Hooks 到检测到的 agent graphflow status # 各 agent 注册状态 graphflow-mcp # stdio MCP 服务器

仅装技能:npx skills add Roarpeng/GraphFlow。读 mcpServers JSON 的宿主手动注册:{ "mcpServers": { "graphflow": { "command": "graphflow-mcp" } } }。

支持语言

| 语言 | 后端 |
| TypeScript / JavaScript | 真 AST(@babel/parser) |
| Python / Go / Rust / C / C++ / C# | 可选 tree-sitter-* 语法的真 AST(缺失时结构化兜底;GRAPHFLOW_TREE_SITTER=0 关闭) |

运行时依赖:@babel/parser、@modelcontextprotocol/sdk、tree-sitter + 可选语法包。tree-sitter 仅做语法;跨文件类型推断保持启发式(有已记录的边界)。

22-agent 自动安装器

graphflow install 检测已装 agent 并注册 MCP + Skill + Rules + Hooks——钩子合并幂等且保留用户条目;graphflow uninstall 只移除 GraphFlow 拥有的注册。用 --agents <id1,id2> / --all / --workspace 收窄范围。

覆盖:Cursor、VS Code、Windsurf、Trae、Zed、Claude Code、Codex、Gemini CLI、Antigravity、Kimi Code、DeepSeek Harness、OpenCode、ZCode、Cline、Roo Code、Kilo Code、Continue、PearAI、Qoder、Claude Desktop、Amazon Q、WorkBuddy。

DeepSeek Harness(DSH)

DSH 读 Cordis patch 而非 mcp.json。graphflow install 在 ~/.dsh/cordis.patch.yml 写入托管块(# GRAPHFLOW-DSH-BEGIN/END)并把 cwd 钉到你的工作区——请在工作区里运行以保证相对目标可解析。替代方案:纯配置 bundle @roarpeng/graphflow-dsh(二选一,同时用会产生重复行)。

VS Code 扩展

Marketplace / Open VSX 搜索 "GraphFlow"(roarpeng.graphflow)——预构建启动器:安装 / 挖掘 git / 查看状态三个命令。手动 VSIX:VSIX-INSTALL.md。

CLI 参考

| 命令 | 用途 |
| graphflow install [--workspace] [--agents <id1,id2>] | 注册 MCP + Skill + Rules + Hooks(钩子合并,保留用户条目) |
| graphflow uninstall [--agents <id1,id2>] [--all] | 移除 GraphFlow 注册(仅自有条目);默认检测到的 agent,--all 清理全部 |
| graphflow status [--agents <id1,id2>] [--all] | 各 agent 注册状态([MCP ✓] [Skill ✓] [Rule -] [Hook ✓]) |
| graphflow read [targets...] [-q <query>] [--skeleton] [--dedup] | 终端外科读取 |
| graphflow edit <file> [--symbol <sym>] [--new ] [--rename <name>] | 外科编辑 / 重命名 |
| graphflow exec [cmd] [--run] [--root <dir>] | affected-tests 路由或任意命令脱水执行(--run 才执行) |
| graphflow macro <list\|run\|save\|mine\|mine-git> [id] [args...] | 宏与 git 共变挖掘 |
| graphflow task <list\|show\|record\|run\|log\|harvest> | 本地任务反射:记录、提升重复指令、离线回放 |
| graphflow reflect "<instruction>" [args...] | 本地运行已记录/近似的任务指令(未知返回 MISS) |
| graphflow hook [--protocol generic\|cursor\|gemini] | 宿主钩子拦截入口(内部) |
| graphflow graph / graphflow brief | 知识图谱 HTML 导出 / 跨 agent 交接简报 |
| graphflow doctor parsers [--strict] / graphflow parsers | tree-sitter 引擎诊断(--strict 无真 AST 时非零退出) |
| graphflow version \| help | 版本 / 用法 |

环境变量与调优

| 变量 | 默认 | 作用 |
| GRAPHFLOW_EXEC_TIMEOUT_MS | 600000 | 单条 gf_exec 命令的墙钟预算。被预算截断时返回 TIMEOUT(exit 124)并附最后输出与 handle,不会伪装成普通 FAIL。 |
| GRAPHFLOW_MAX_FILES | 20000 | 工作区扫描上限。旧版硬编码 5000,会静默截断更大的仓库。 |
| GRAPHFLOW_SEMANTIC_CACHE | 开 | 持久化 L0 语义索引(semantic-index.json 及其 semantic-index-delta.json 覆盖层)。=0 关闭。 |
| GRAPHFLOW_SEMANTIC_FRESH_MS | 50 | 语义索引的新鲜度复检窗口;0 表示每次查询都复检。 |
| GRAPHFLOW_NAME_INDEX | 开 | 逐文件标识符集合,用于在不读源码的情况下预过滤爆炸半径候选。=0 回退为原文扫描。 |
| GRAPHFLOW_AST_CACHE | 开 | .graphflow/ast-cache/ 下的 AST 分片持久化。 |
| GRAPHFLOW_GRAPH_DEBUG | 关 | 打印知识图谱构建的分阶段耗时。 |

在 9 902 文件的合成工作区实测:单符号读取(含爆炸半径)0.62–0.69 s,知识图谱无改动重建 0.17–0.28 s、改 1 个文件 约 1.7 s、全冷建 约 30 s。

开发

npm install && npm test # 40 个测试文件(含 MCP stdio e2e)
npm run build # tsc → dist/
npm run bench # 本地基准 → benchmarks/latest.md
npm run verify:parsers # 真 AST vs 结构化矩阵
npm run preflight # 发布前静态检查

文档

- Prompt Reflex —— 宿主矩阵与配置
- VSIX 安装
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面向编码 agent 的省 Token 外科手术引擎v3.9.0。 四个确定性 MCP 工具加 0-LLM…

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