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. »
Fiche de **Skill** (et non d'article) : **graphify** de **Safi Shamsi** (Graphify Labs, **Y Combinator S26**) transforme un projet entier — code, docs, PDF, images, vidéos — en **graphe de connaissance interrogeable**, invocable par `/graphify` depuis Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot et une quinzaine d'autres clients. Observé le **6 août 2026** : **103 187 étoiles**, **10 024 forks**, dépôt créé le **3 avril 2026** — soit une traction hors norme en quatre mois. **Apache-2.0**, Python 3.10+, branche par défaut **v8**. **Les trois partis pris de conception tiennent en trois lignes du README** : *« Code maps for free, fully local »* (le code est parsé en **AST tree-sitter**, déterministe, sans LLM, **rien ne quitte la machine**) ; *« Every edge is explained »* (chaque arête est étiquetée **`EXTRACTED`** — explicite dans la source — ou **`INFERRED`** — résolue par graphify —, une troisième valeur `AMBIGUOUS` apparaissant dans le rapport) ; et *« Not a vector index »* — *« no embeddings, no vector store: a real graph you traverse »*. **Trois sorties** : `graph.html` (graphe interactif), `GRAPH_REPORT.md` (god nodes, connexions surprenantes, questions suggérées) et `graph.json` (graphe persistant, interrogeable des semaines plus tard sans relire les fichiers). **Trois modes d'interrogation** remplacent le grep : `query` (sous-graphe pour une question en langue naturelle), `path A B` (plus court chemin entre deux entités) et `explain` (voisinage d'un concept). **Couverture** : 36 grammaires tree-sitter (~40 langages), plus Terraform, Apex, **configurations MCP**, manifestes de paquets, Office, Google Workspace, PDF, images, et vidéo/audio transcrits **localement** par faster-whisper. Communautés détectées par **Leiden**, labellisées **sans LLM**. ⭐ **Le résultat de benchmark le plus intéressant n'est pas une victoire mais une gratuité** : sur LOCOMO, graphify obtient un **recall@10 de 0,497** contre 0,149 pour supermemory et 0,048 pour mem0, mais **perd en exactitude QA** (45,3 % contre 49,7 %) ; sur LongMemEval-S il fait **76 %, à égalité avec un RAG dense** ; et la ligne qui compte est *« Graph build — LLM credits : **0** »* là où le champ facture au token. ⚠️ **Points à consigner** : la branche `main` porte un README de l'ère v1 qui décrit un produit différent (skill Claude Code uniquement, argument « 71,5× moins de tokens ») ; le paquet PyPI s'appelle **`graphifyy`** avec deux *y*, le temps que le nom `graphify` soit récupéré ; et un **journal de requêtes** est écrit par défaut dans `~/.cache/graphify-queries.log`, désactivable par variable d'environnement.
**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.