graphify

103.187 stelle e 10.024 fork al 6 agosto 2026, su un repository creato il 3 aprile 2026: la curva di adozione di graphify è la prima cosa che salta all'occhio. «Safi Shamsi» lo ha costruito, «Graphify Labs» lo pubblica, e la cosa in sé è una skill e una CLI che trasforma un progetto misto (codice, documenti, PDF, immagini, video, configurazioni «MCP», manifest di pacchetti) in un knowledge graph che si attraversa invece di grepparlo file per file. È Apache-2.0, distribuito su PyPI come `graphifyy`, con un README in 33 lingue.

Tre scelte di design sostengono l'argomentazione. Il codice viene analizzato localmente in AST «tree-sitter» senza alcun modello nel ciclo, quindi un corpus di solo codice non richiede una chiave API. Ogni arco è etichettato per provenienza, estratta o dedotta. E il progetto rifiuta categoricamente gli embedding e un vector store. «NetworkX» e l'algoritmo di Leiden si occupano dell'assemblaggio.

I benchmark premiano una lettura attenta. Su LOCOMO, graphify guida il recall@10 con 0,497 contro 0,149 di supermemory e 0,048 di mem0, ma resta indietro sull'accuratezza QA: 45,3% contro il 49,7% di supermemory. Su LongMemEval-S eguaglia un RAG denso al 76%. Il vantaggio difendibile sta nel costo e nella tracciabilità, non nella qualità delle risposte.

La presentazione che lo circonda è meno precisa. «graphify.net», il sito stesso di Shamsi, pubblicizzava oltre 3,7k stelle lo stesso giorno in cui l'API ne restituiva 103.187, dichiarava MIT tre volte contro il file LICENSE Apache-2.0 del repository, e continuava a promuovere una cifra di riduzione dei token che appartiene al README della v1. Il branch predefinito è v8; quello su main descrive un prodotto precedente del tutto diverso.