No.1000318新着 Understand Anything（Egonex-AI/Understand-Anything）：コードベースをナレッジグラフ化して質問・影響確認ができるClaude Code用プラグイン

Understand Anything（Egonex-AI/Understand-Anything）は、コードベースやドキュメント群を解析し、ファイル・関数・クラス・依存関係を「ナレッジグラフ」としてまとめるClaude Code用プラグインです。生成されたグラフは対話式のダッシュボードで閲覧でき、検索や質問、変更の影響範囲の確認にも使えます。GitHubのclaude-codeトピックでは、スター数が約8.8万で上位に並んでいます（記事執筆時点）。

対象は、他人が書いたコードや、自分で書いたが中身を忘れたコードを読む機会のある人です。サーバー運営の自作スクリプト、WordPressのテーマやプラグイン、受託案件の引き継ぎなどが該当します。README上は、コード以外にMarkdownの文書群（Karpathy方式のLLM wikiと呼ばれる形式）の解析にも対応するとされています。ライセンスはMITです。

READMEに記載されている主なコマンドは次のとおりです。解析と閲覧、質問、差分の影響確認、説明生成に分かれています。

解析は二段構えと説明されています。構造の抽出にはtree-sitterによる決まった手順の構文解析を使い、要約・階層分け・ツアー（見て回る順序）の作成にはLLMエージェントを使います。出力言語は--language jaのように指定でき、日本語（ja）もサポート対象に入っています。対応環境はClaude Codeのほか、Cursor、Codex、Gemini CLI、Cline、Kiroなど十数種が挙げられています。

Claude Codeでは、プラグインのマーケットプレイスを追加してインストールします。

/plugin marketplace add Egonex-AI/Understand-Anything

/plugin install understand-anything

複数のツールにまとめて入れたい場合は、ワンライナーのインストーラも用意されています。macOS/Linux向けの例です。引数にプラットフォーム名（例：codex）を渡すと、その環境向けに入ります。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Egonex-AI/Understand-Anything/main/install.sh | bash

このインストーラは~/.understand-anything/repoにリポジトリをクローンし、シンボリックリンクを作成します。インストール後はCLIまたはIDEを再起動します。更新は./install.sh --update、削除は./install.sh --uninstall <platform>です。Windows向けにはPowerShell版（install.ps1）もあります。なお、curl ... | bashは取得したスクリプトをそのまま実行する方式です。実行前に中身を確認する手順を挟むほうが、サーバー管理者には馴染みやすいと思います。

インストール後は、解析したいプロジェクトのディレクトリでClaude Codeを起動し、次の順に進めます。

/understand

/understand-dashboard

解析結果は、対象プロジェクト内の.ua/knowledge-graph.jsonに保存されます。言語設定は.ua/config.json、途中経過は.ua/intermediate/に置かれ、READMEはこれらをgitignoreに入れることを勧めています。チームでは.ua/をコミットして共有でき、受け取った側は解析を走らせずにグラフを閲覧できます。コミットのたびにグラフを更新したい場合は、/understand --auto-updateでpost-commitフックを追加できます。

グラフの閲覧だけならClaude Codeは不要です。Node.js 18以上があれば、次のコマンドで読み取り専用のビューアを起動できます。READMEによると、このビューアはLLMを呼ばず、APIキーも要らず、データはローカルのディスクから配信されます。

npx https://github.com/Egonex-AI/Understand-Anything/releases/latest/download/understand-anything-viewer.tgz /path/to/analyzed/project

前提条件は、対応するAIコーディングツールが動くことです。ダッシュボードをClaude Codeなしで使う場合はNode.js 18以上が必要です。ソースからビルドする場合はpnpmを使い、10MBを超えるグラフを扱う場合はgit-lfsが任意で挙げられています。

費用面では、READMEが「大きなプロジェクトでは初回の解析で多くのトークンを使う」と注記しています。LLMエージェントが要約を作る設計のため、使用量は対象のファイル数に左右されると考えられます。従量課金のAPIで使う場合は、まず小さなディレクトリを指定して試すのが無難です。/understand src/frontendのように、サブディレクトリに範囲を絞る指定ができます。

外部通信の扱いは、READMEだけでは判断できません。解析にLLMエージェントを使うため、利用しているAIツールの接続先にコードの内容が送られる前提で考える必要があります。/understandが具体的にどのエンドポイントへ接続するかはREADMEに書かれていません。READMEには、プライバシーや社内ルールの都合がある場合にOllamaなどのローカルモデルを使えるとの記述があります。顧客のコードや認証情報を含むファイル（.envなど）が対象に入らないかは、解析前に確認が必要です。解析結果の.ua/をリポジトリにコミットすると、関数の要約などもそのまま共有される点にも注意が要ります。

また、/understand --auto-updateはgitのフックを書き換えます。既存のフックを使っている環境では、事前にバックアップを取ってから試してください。

今後実際に使ってみて、使い勝手を別記事で報告する予定です。

（この記事は旧サイト ai.shizuku.net から移しました。元の記事: https://ai.shizuku.net/2026/10/24/understand-anything-knowledge-graph-plugin/）