Graft 开源代码库理解工具，准确率超越 Claude Code

每次和编码代理对话，它都会忘记你的代码库。现在有人开源了一个修复方案，它在 SWE-bench 上的表现刚刚击败了 Claude Code。它叫做 Graft。

你的代理每次启动任务都两眼一抹黑：搜索术语，打开文件，顺着导入走，退出来，再试一次。它正在重新构建一小时前已经绘制过又扔掉的代码库图景。人类只需要熟悉一次代码库，而代理每次都要重新熟悉一遍。

Graft 只构建一次这种理解，然后把它以链接化 markdown 文件的形式写入你的仓库。每个系统、API 或概念对应一个节点。用直白的英文撰写，不是简单倾倒函数名。

没有嵌入，没有向量数据库，不需要保持索引活跃。它就只是普通文件，你的代理可以像打开仓库里其他文件一样打开并浏览这些文件。

之后他们在没法造假的基准测试上测试了它：SWE-bench Verified。用真实 GitHub 问题测试。你的补丁会被应用，然后跑维护者自己的测试，过不过就是过，不过就是不过。测试一共 50 个实例，两边都用 Claude Sonnet 5，唯一变量就是有没有接入 Graft。

结果：正确率：冷启动 27/50，用 Graft 后 33/50（提升 12 个百分点）→ token 减少 23% → 工具调用减少 25% → 总耗时减少 32% → 花费从 52.34 美元降到 42.43 美元，正确率更高，花费更少。

所有提升的情况都有同一个规律： baseline 只改了一个文件，漏掉了关联文件。在 django-11532 上，冷启动 Claude Code 只改了修复所需 5 个文件中的 1 个，还弄坏了 18 个原本通过的测试。在 django-16263 上它改了 4 个中的 1 个，得分是 102/103，差一点就通过了。Graft 找到了剩下的文件，只用了一半 token 和一半时间。

不是代理笨，它只是看不到其他文件而已。他们的控制组测试也得出了相同结论：工具调用减少 46%，token 减少 42%，时间减少 60%，正确率完全相同。

只需要两条命令就能完成设置，支持接入 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Copilot、Grok、Windsurf。Tree-sitter 结构分析在本地运行，不需要密钥，不需要联网，支持 23 种语言。

过去三年我们一直认定 AI 记忆就是把一切分块存入向量数据库。Graft 把这整套东西全扔了，只输出一个 markdown 文件夹，结果表现更好。有时候答案不是更大的索引，而是一张地图。

100% 开源。