graphify

«Safi Shamsi» entwickelte graphify als Skill und CLI, mit dem sich ein gesamtes Projekt in einen durchsuchbaren Wissensgraphen verwandeln lässt und der über `/graphify` aus «Claude Code», Cursor, Codex, Gemini CLI und rund fünfzehn weiteren Clients aufgerufen wird. Der Code wird lokal in «tree-sitter»-ASTs geparst, ohne dass dabei ein Modell im Spiel ist, und jede Kante trägt ihre Herkunft: `EXTRACTED`, wenn sie im Quelltext explizit vorliegt, `INFERRED`, wenn graphify sie hergeleitet hat. Veröffentlicht von «Graphify Labs» unter Apache-2.0, wurde das Repository am 3. April 2026 angelegt und wies am 6. August 2026 103,187 Stars und 10,024 Forks auf.

Das Design verzichtet auf Embeddings und einen Vektorspeicher. Das Clustering läuft über «NetworkX» und den Leiden-Algorithmus; die Abdeckung erstreckt sich auf SQL, Terraform, Apex, «MCP»-Konfigurationen, Paketmanifeste, Office-Dateien, PDFs, Bilder und lokal transkribiertes Video. `# WHY:`-Kommentare werden zu Knoten, die mit dem Code verknüpft sind, den sie erläutern.

Das Benchmark-Bild ist uneinheitlich. Bei LOCOMO führt graphify beim recall@10 mit 0.497 gegenüber 0.149 für supermemory und 0.048 für mem0, liegt bei der QA-Genauigkeit mit 45.3% gegenüber 49.7% jedoch zurück. Bei LongMemEval-S erreicht es mit 76% das Niveau eines dense RAG. Der Graphaufbau kostet null LLM-Credits, was den vertretbaren Vorteil eher bei Kosten und Nachvollziehbarkeit als bei der Antwortqualität verortet.

Dann gibt es die Diskrepanz. Am selben Tag bewarb «graphify.net», Shamsis eigenes Showcase und Verzeichnis, "3.7k+ GitHub stars", erklärte dreimal MIT, obwohl die `LICENSE`-Datei des Repositorys Apache 2.0 lautet, und warb weiterhin mit einer "71.5× token reduction"-Zahl, die bereits mit dem v1-README zurückgezogen worden war. Ein Anbieter, der den Vergleichsleitfaden für seine eigene Produktkategorie selbst verfasst, besetzt die Bewertungsanfrage zuerst.