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. »
**Entrada de tipo skill** (no un artículo): **graphify**, de **Safi Shamsi** (Graphify Labs, **Y Combinator S26**), convierte un proyecto completo —código, documentación, PDF, imágenes, vídeos— en un **grafo de conocimiento consultable**, invocado mediante `/graphify` desde Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot y una quincena de otros clientes. Observado el **6 de agosto de 2026**: **103 187 estrellas**, **10 024 forks**, repositorio creado el **3 de abril de 2026** —una trayectoria extraordinaria en cuatro meses—. **Apache-2.0**, Python 3.10+, rama por defecto **v8**. **Los tres compromisos de diseño caben en tres líneas del README**: *« Code maps for free, fully local »* (el código se analiza en un **AST de tree-sitter**, determinista, sin LLM, **nada sale de la máquina**); *« Every edge is explained »* (cada arista se etiqueta como **`EXTRACTED`** —explícita en la fuente— o **`INFERRED`** —resuelta por graphify—, con un tercer valor `AMBIGUOUS` que aparece en el informe); y *« Not a vector index »* —*« no embeddings, no vector store: a real graph you traverse »*—. **Tres salidas**: `graph.html` (grafo interactivo), `GRAPH_REPORT.md` (nodos god, conexiones sorprendentes, preguntas sugeridas) y `graph.json` (grafo persistente, consultable semanas después sin releer los archivos). **Tres modos de consulta** sustituyen a grep: `query` (subgrafo para una pregunta en lenguaje natural), `path A B` (camino más corto entre dos entidades) y `explain` (vecindario de un concepto). **Cobertura**: 36 gramáticas de tree-sitter (~40 lenguajes), además de Terraform, Apex, **configuraciones MCP**, manifiestos de paquetes, Office, Google Workspace, PDF, imágenes y vídeo/audio transcritos **localmente** por faster-whisper. Comunidades detectadas mediante **Leiden**, etiquetadas **sin LLM**. ⭐ **El resultado de benchmark más interesante no es una victoria, sino un resultado gratuito**: en LOCOMO, graphify logra un **recall@10 de 0,497** frente a 0,149 de supermemory y 0,048 de mem0, pero **pierde en precisión de QA** (45,3 % frente a 49,7 %); en LongMemEval-S obtiene **76 %, empatado con un RAG denso**; y la línea que importa es *« Graph build — LLM credits: **0** »*, donde el sector suele facturar por token. ⚠️ **Puntos a registrar**: la rama `main` conserva un README de la era v1 que describe un producto distinto (solo skill de Claude Code, la afirmación de « 71,5× menos tokens »); el paquete PyPI se llama **`graphifyy`**, con dos *y*, hasta que se recupere el nombre `graphify`; y un **registro de consultas** se escribe por defecto en `~/.cache/graphify-queries.log`, desactivable mediante una variable de entorno.
**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.