graphify

«Safi Shamsi» construyó graphify como una skill y una CLI que convierte un proyecto completo en un grafo de conocimiento navegable, invocado como `/graphify` desde «Claude Code», Cursor, Codex, Gemini CLI y otros quince clientes aproximadamente. El código se analiza localmente en ASTs de «tree-sitter» sin ningún modelo en el bucle, y cada arista lleva su procedencia: `EXTRACTED` cuando es explícita en el código fuente, `INFERRED` cuando graphify la resolvió. Publicado por «Graphify Labs» bajo Apache-2.0, el repositorio se creó el 3 de abril de 2026 y mostraba 103,187 estrellas y 10,024 forks el 6 de agosto de 2026.

El diseño rechaza los embeddings y una base de datos vectorial. El clustering se ejecuta mediante «NetworkX» y el algoritmo de Leiden; la cobertura alcanza SQL, Terraform, Apex, configuraciones de «MCP», manifiestos de paquetes, archivos de Office, PDFs, imágenes y vídeo transcrito localmente. Los comentarios `# WHY:` se convierten en nodos conectados al código que explican.

El panorama de los benchmarks es desigual. En LOCOMO, graphify lidera en recall@10 con 0.497 frente a 0.149 de supermemory y 0.048 de mem0, pero queda por detrás en precisión de QA con 45.3% frente a 49.7%. En LongMemEval-S iguala a un RAG denso en 76%. Construir el grafo no cuesta ningún crédito de LLM, lo que sitúa la ventaja defendible en el coste y la trazabilidad, no en la calidad de las respuestas.

Luego está la deriva. El mismo día, «graphify.net», la propia vitrina y directorio de Shamsi, anunciaba "3.7k+ GitHub stars", declaraba MIT tres veces frente a la licencia Apache 2.0 del `LICENSE` del repositorio, y aún promocionaba una cifra de "71.5× token reduction" retirada desde el README de la v1. Un proveedor de herramientas que redacta la guía comparativa de su propia categoría ocupa primero la consulta de evaluación.