O Graphify lê um projeto e monta um grafo de conhecimento dele: cada classe, cada função e cada arquivo, e como eles se ligam por imports, chamadas e herança. Assim, sua ferramenta de IA para programar pode fazer uma pergunta ao grafo e receber uma resposta pequena e focada, em vez de abrir um arquivo atrás do outro.
Ele é open source, com licença Apache 2.0, e escrito em Python. Funciona com Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot e mais de 20 outros assistentes. Em 20 de outubro de 2026, o repositório tinha cerca de 129.000 estrelas no GitHub, e a versão mais recente era a 0.9.92, de 16 de outubro de 2026.
O que ele monta
Rode uma vez em uma pasta, e ele grava três arquivos em uma pasta chamada graphify-out:
- graph.html é uma imagem do grafo que você abre em qualquer navegador. Dá para clicar, filtrar e buscar nela.
- GRAPH_REPORT.md é um relatório curto: as partes mais conectadas do código, os grupos em que o código se divide e perguntas que valem a pena.
- graph.json é o próprio grafo. É o arquivo que o agente consulta.
Cada ligação no grafo é marcada. EXTRACTED quer dizer que ela está escrita no código, como um import. INFERRED quer dizer que o Graphify a deduziu. Assim você sabe o que foi lido e o que foi suposto.
O que fica no seu computador
O código é lido com o tree-sitter, um analisador que roda no seu computador. Nessa etapa não há modelo de IA, nada é enviado para lugar nenhum e não é preciso chave de API. Ele conhece cerca de 40 linguagens de programação.
Com documentos, PDFs e imagens é diferente. Para colocá-los no grafo, o Graphify os envia ao modelo de IA que o seu assistente usa, e isso custa tokens. Se você quer só o código, o comando de atualização mostrado abaixo lê apenas arquivos de código.
A mesma equipe também vende o Graphify Cloud, uma versão hospedada com teste grátis. A ferramenta open source do GitHub não precisa dele.
Como o agente usa
Você mesmo pode consultar o grafo pelo terminal:
graphify query "how is a signature checked?"
graphify path "UserService" "DatabasePool"
graphify explain "RateLimiter"O primeiro comando devolve a parte do grafo que corresponde a uma pergunta, limitada por padrão a cerca de 2.000 tokens. O segundo mostra como duas coisas se ligam. O terceiro lista tudo o que está ligado a uma coisa, com o arquivo e a linha de cada ligação.
Para o Claude Code usar o grafo por conta própria, rode isto dentro do seu projeto:
graphify claude installEle adiciona uma seção ao CLAUDE.md e um hook em .claude/settings.json. Antes de o Claude Code buscar ou abrir arquivos de código, o hook lembra que ele deve consultar o grafo primeiro. Cursor, Codex e outras ferramentas recebem a mesma orientação pelos próprios arquivos de regras.
Mantendo o mapa atualizado
graphify update .
graphify hook install
graphify watch .O primeiro comando lê o código de novo e muda só o que mudou. Ele não usa modelo de IA. O segundo adiciona hooks do git que reconstroem o grafo depois de cada commit, checkout e merge. Depois de um git pull, rode você mesmo o comando de atualização. O terceiro observa uma pasta e reconstrói enquanto você trabalha.
Sobre os números de tokens
Você vai ver promessas como 71,5 vezes ou 79 vezes menos tokens. Veja de onde elas vêm.
71,5 vezes é o exemplo do próprio projeto. Em uma mistura de 52 arquivos, três pequenos projetos de código GPT, cinco artigos e quatro imagens, uma pergunta ao grafo usou 71,5 vezes menos tokens do que ler todos os arquivos. A mesma página mostra 5,4 vezes em um projeto de 4 arquivos e cerca de 1 vez com 6 arquivos. O projeto diz isso com clareza: a economia cresce com o tamanho do projeto.
79 vezes vem de um usuário que rodou em uma base de código grande, de cerca de 496.000 tokens. Dependendo da pergunta, o resultado foi de cerca de 48 a cerca de 714 vezes. É o relato de um usuário, não um teste feito pelo projeto.
Os dois números comparam uma pergunta ao grafo com a leitura de todos os arquivos, e nenhum inclui o custo de montar o grafo. O site do projeto também cita 71,5 vezes “por sessão” a partir da configuração de um usuário com Obsidian. O Obsidian é só mais um lugar para exportar o grafo como notas. Não é ele que gera a economia.
Um teste com o itsdangerous, uma pequena biblioteca Python, montou o grafo só de código em cerca de um segundo, sem chave de API: 244 pontos e 567 ligações. O benchmark embutido indicou 5,7 vezes menos tokens por pergunta. Em um projeto pequeno, esse é o número honesto. Em um grande, pode ser bem mais.
Como instalar
Você precisa do Python 3.10 ou mais novo e do uv. O nome do pacote no PyPI termina com duas letras y. Outros pacotes com nomes parecidos não são deste projeto.
uv tool install graphifyy
graphify installO segundo comando adiciona a skill do Graphify ao Claude Code. Para outra ferramenta, escolha pelo nome, por exemplo graphify install --platform codex ou graphify cursor install. Depois digite isto no seu assistente:
/graphify .No Codex, o comando começa com um cifrão em vez de uma barra.