graphify — « Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store. »
Skill-Eintrag: **graphify** von **Safi Shamsi** (Graphify Labs, Y Combinator S26) verwandelt ein gesamtes Projekt — Code, Dokumentation, PDFs, Bilder, Videos — in einen **abfragbaren Knowledge Graph**, aufgerufen über `/graphify` aus Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot und rund fünfzehn weiteren Clients. Stand **6. August 2026**: **103.187 Stars**, **10.024 Forks**, Repository erstellt am **3. April 2026**. Apache-2.0, Python 3.10+, Standard-Branch **v8**. **Drei im README genannte Designentscheidungen**. *„Code maps for free, fully local"*: Der Code wird deterministisch und ohne LLM in einen **tree-sitter-AST** geparst, ohne dass etwas die Maschine verlässt. *„Every edge is explained"*: Jede Kante wird mit **`EXTRACTED`** (explizit in der Quelle) oder **`INFERRED`** (von graphify aufgelöst) gekennzeichnet, mit einem dritten Wert `AMBIGUOUS`, der im Report erscheint. *„Not a vector index"*: *„no embeddings, no vector store: a real graph you traverse"*. **Drei Ausgaben**: `graph.html` (interaktiver Graph), `GRAPH_REPORT.md` (God Nodes, überraschende Verbindungen, vorgeschlagene Fragen) und `graph.json` (persistenter Graph, Wochen später abfragbar, ohne die Dateien erneut zu lesen). **Drei Abfragemodi** als Ersatz für grep: `query` (Subgraph zu einer Frage in natürlicher Sprache), `path A B` (kürzester Pfad zwischen zwei Entitäten) und `explain` (Nachbarschaft eines Konzepts). **Abdeckung**: 36 tree-sitter-Grammatiken (~40 Sprachen), außerdem Terraform, Apex, MCP-Konfigurationen, Paketmanifeste, Office, Google Workspace, PDFs, Bilder sowie Video/Audio, lokal transkribiert von faster-whisper. Communities werden über **Leiden** erkannt, ohne LLM beschriftet. **Benchmarks**: auf LOCOMO ein recall@10 von **0,497** gegenüber 0,149 für supermemory und 0,048 für mem0, jedoch geringere QA-Genauigkeit (45,3 % gegenüber 49,7 %); auf LongMemEval-S **76 %**, auf Augenhöhe mit einem dense RAG; sowie *„Graph build — LLM credits: 0"*. **Festzuhaltende Punkte**: Der `main`-Branch trägt ein README aus der v1-Ära, das ein anderes Produkt beschreibt (Skill nur für Claude Code, die Behauptung „71.5× fewer tokens"); das PyPI-Paket heißt **`graphifyy`** mit zwei *y*, während der Name `graphify` zurückerobert wird; und ein **Query-Log** wird standardmäßig unter `~/.cache/graphify-queries.log` geschrieben, das sich über eine Umgebungsvariable deaktivieren lässt.
**Safi Shamsi** — créateur et mainteneur de graphify · et de **Graphify Labs** · société passée par **Y Combinator (promotion S26)** selon le badge du dépôt. Il maintient aussi le site d'annuaire `graphify.net` (cf. [[graphify-net-annuaire-ia-coding-2026-08-06]]) et publie un livre · *The Memory Layer* · sur les idées et l'architecture derrière le projet.