把任何代码库、知识库、文档变成可探索、可搜索、可提问的交互式知识图谱
更新于 2026-08-10
← 返回汇总停止盲读代码，开始理解一切
多 Agent 流水线分析你的项目，为每个文件/函数/类/依赖建知识图谱，再用交互式 dashboard 可视化探索——结构图、业务域视图、知识库图谱三种模式。Egonex（Infinite Universe）出品，Trendshift Trending 上榜。
多平台：Claude Code（原生）/ Cursor / VS Code Copilot / Codex / OpenCode / OpenClaw / Gemini CLI / Pi Agent / Kiro 等 17 家；输出语言 en/zh/zh-TW/ja/ko/ru；图是纯 JSON，提交一次团队免流水线查看。
"你刚加入新团队，代码库 20 万行，从哪开始？"——逐文件读要几周，还读不出全局结构
依赖、调用链、架构分层分散在源码中，grep 只能看到文本匹配，看不到关系
业务逻辑、设计意图、导览路径全在老人脑子里，没有沉淀成可探索的资产
README 明确定调：「目标不是用复杂图谱让你惊叹，而是安静地教会你每个零件如何拼在一起」——图谱服务于理解，不服务于炫技。
每个文件/函数/类都是可点击节点——普通英语摘要、关系、导览
结构图（架构分层配色）/ 业务域图（domains→flows→steps）/ 知识库图（社区聚类）
图提交进仓库，onboarding 新人跳过流水线直接看图
静态分析与 LLM 各干最擅长的——这是图谱结构可复现、语义有意图的根本原因。
解析具体语法树提取结构事实：imports/exports、函数/类定义、调用点、继承。扫描期预解析成 importMap 传给 analyzer，避免重复推导；同输入同输出，每次运行可复现；指纹变更检测驱动增量更新
读解析结构 + 原始源码，产出解析器给不了的：普通英语摘要、标签、架构层归属、业务域映射、导览、语言概念讲解——文件「是干嘛的」，不只是「import 了什么」
| Agent | 职责 | 归属命令 |
|---|---|---|
project-scanner | 发现文件，检测语言与框架 | /understand |
file-analyzer | 提取函数/类/imports，产出图节点与边 | /understand |
architecture-analyzer | 识别架构分层 | /understand |
tour-builder | 生成引导学习导览 | /understand |
graph-reviewer | 校验图完整性与引用完整性（默认内联跑，--review 全量 LLM 审查） | /understand |
domain-analyzer | 提取业务域、流程、步骤 | /understand-domain |
article-analyzer | 从 wiki 文章提取实体、断言、隐式关系 | /understand-knowledge |
file analyzers 并行跑：5 并发、每批 20–30 文件；增量更新只重分析变更文件。
/understand # 分析代码库 → .ua/knowledge-graph.json（增量默认） /understand-dashboard # 打开交互式图谱 dashboard /understand-chat How does the payment flow work? # 问任何问题 /understand-diff # 当前改动的影响分析 /understand-explain src/auth/login.ts # 深挖某个文件/函数 /understand-onboard # 生成新成员入职导览 /understand-domain # 提取业务域（domains/flows/steps） /understand-knowledge ~/path/to/wiki # Karpathy 式 LLM wiki → 知识图谱 /understand --auto-update # post-commit hook 每次提交自动增量更新 /understand src/frontend # 大 monorepo 限定子目录 /understand --language zh # 中文输出（en/zh/zh-TW/ja/ko/ru）
| 接入方式 | 平台 |
|---|---|
| 原生插件市场 | Claude Code（/plugin install understand-anything） |
| 自动发现（克隆即用） | Cursor（.cursor-plugin/plugin.json）、VS Code + GitHub Copilot v1.108+（.copilot-plugin/plugin.json） |
| 一行安装脚本 | Codex / OpenCode / OpenClaw / Antigravity / Gemini CLI / Pi Agent / Vibe CLI / Hermes / Cline / KIMI CLI / Trae / Nanobot / Kiro |
| Copilot CLI | copilot plugin install |
细节：Codex 平台命令前缀是 $understand 而非 /understand；Kiro 还写入 ~/.kiro/agents/understand.json 定制 agent。本地模型（Ollama）可用作隐私/企业部署。
图谱是纯 JSON——提交一次，队友跳过整个分析流水线。适合 onboarding、PR 评审、docs-as-code。
# 提交 .ua/ 除 scratch 外的全部（推荐 git-lfs 管大图） git lfs install git lfs track ".ua/*.json" git add .gitattributes .ua/ # 队友无 Claude Code / 无 LLM / 无 key 直接看图（只需 Node 18+） npx https://github.com/Egonex-AI/Understand-Anything/releases/latest/download/understand-anything-viewer.tgz /path/to/project # → 打印带 token 的 URL，浏览器打开 http://127.0.0.1:5173/?token=…（纯本地只读）
参考案例：GoogleCloudPlatform/microservices-demo（Go/Java/Python/Node 多语言）已提交图谱。.gitignore 建议排除 .ua/intermediate/ 与 .ua/diff-overlay.json。
# 1. Claude Code 安装插件 /plugin marketplace add Egonex-AI/Understand-Anything /plugin install understand-anything # 2. 分析代码库（首次消耗 token 较多，建议订阅计划或本地模型） /understand # 3. 打开交互式 dashboard /understand-dashboard
⚠️ 首次 /understand 全量分析可能消耗可观 token——README 明确建议 token 订阅或用本地模型（Ollama）做初始化；后续默认增量只重分析变更文件，token 消耗大幅下降。
/understand-onboard 生成导览，onboarding 从数周压到数小时
/understand-domain 把老系统代码映射成业务流程，快速定位改哪
Karpathy 式 LLM wiki → 力导向图 + 社区聚类，知识可导航
/understand-diff 分析当前改动影响面，PR 前自查
图提交进仓库，文档与代码同版本演进
--language zh/ja/ko/ru 本地化摘要与 UI
「Tree-sitter 确定性结构 + LLM 语义」的混合范式是代码理解的正解——结构可复现保证可信，语义捕获保证有用。若图谱能随 Agent 工作流动态演进（不只静态快照）+ 团队分享生态扩大，有望成为 Agent 时代的代码认知标准层。
确定性结构 + 语义意图分离，同输入同输出的可复现图谱是差异化
JSON 提交 + 免 LLM viewer，图谱变成团队共享文档资产而非个人工具
17 平台 + 本地模型支持，不绑死 Claude Code 生态
本地确定性规则模拟 Understand-Anything 的 dashboard——预设一个微服务示例代码库，力导向图 + 架构分层配色，点击节点看普通英语摘要与关系，切换结构图/业务域视图，搜索过滤节点。零 LLM、零网络。
按架构分层配色，节点点击看代码摘要与关系
domains → flows → steps 横向图，看代码如何映射业务
输入关键词过滤节点，模拟 /understand-chat 定位