Graft 将代码理解写入仓库，声称可让 Claude Code 更快更省钱

Graft 是由 NanoNets 发布的开源工具，目标是把对代码库的“理解”构建一次并写入仓库，从而让 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini 等编程代理在后续任务中复用。Graft 在仓库内生成 graft/ 目录，里面是一组链接的 Markdown 节点，每个节点用自然语言解释系统、API 或概念如何相互连接。工具通过 CLI（如 npm install -g @nanonets/graft + graft init）将 graft 的接入配置写入代理的配置目录（示例为 .claude/），并可通过 graft build 生成本地图并把 graft/ 自动加入 .gitignore。作者强调图是可重建的本地缓存，分享时只需提交 .claude 的接入配置，其他人 clone 后各自运行 graft build 生成自己的图。Graft 的代码图构建不依赖模型：结构性图由 tree-sitter 决定，摘要则可由用户选择的任意提供者生成（例如 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 等），并使用用户自己的密钥。 在性能和正确性评估方面，作者进行了多组测试。受控基准里对同一代理的 162 次运行显示，相比“从零开始”的冷启动方式，Graft 能减少检索代价并提高效率；在 SWE-bench 的 50 个实例上，使用 Claude Sonnet 5 时，graft 在 50 个实例中解决了 33 个，而 Cold Claude Code 解决了 27 个。报告指出，graft 在这些实例中实现了 25% 更少的工具调用、23% 更少的 tokens 和 32% 更少的墙钟时间。作者还给出不同接入模式的对比：push（在提示中预先注入 bundle）以速度见长，pull（按需让代理调用 graft 工具检索）以正确率见长；在某些对比中，pull 变体将正确率提高到 98%。 文中还描述了实际使用场景的运作方式：每次代理运行前若没有图，都要重复探索仓库，浪费调用、tokens 和延迟；Graft 把对仓库的解释性映射保存在 graft/，使代理可以直接打开、grep 和跟随这些文件来跳过重复探索，减轻每次任务的开销。