Graphify

Graphify liest den Code über tree-sitter, dieselbe Parser-Familie, die viele Editoren nutzen, und baut einen deterministischen abstrakten Syntaxbaum. Dieser Durchlauf braucht kein Modell, keinen API-Schlüssel und kein Netzwerk. Die dateiübergreifenden Kanten für calls, imports, inherits und mixes_in werden über rund 40 Sprachen aufgelöst, ein polyglottes Repository landet also in einem Graphen. Für Teams mit strengen Datenregeln ist das die Funktion, die das Werkzeug überhaupt nutzbar macht.

Jede Verbindung trägt ein Konfidenz-Etikett. EXTRACTED heißt, die Kante stand explizit in der Quelle, und INFERRED, dass Graphify sie aufgelöst hat. Man unterscheidet, was der Code sagt, von dem, was das Werkzeug erschlossen hat, und genau das trennt Graphify von einem Blackbox-Index, der Antworten ohne Grundlage liefert. Die explain-Ausgabe zeigt beides, zusammen mit Datei und Zeile des Knotens.

Ist der Graph einmal da, hört man auf, Dateien zu lesen. graphify query zu einer Frage in normaler Sprache liefert einen abgegrenzten Teilgraphen, graphify path zeichnet nach, wie zwei Dinge zusammenhängen, und graphify explain beschreibt einen einzelnen Knoten mit Speicherort und Grad. Das Unternehmen gibt an, dass Antworten aus dem Graphen deutlich weniger Tokens kosten als das erneute Lesen der Rohdateien, und die Ergebnisse bleiben über Sitzungen hinweg erhalten.

Es bleibt nicht bei Quelldateien. Markdown, PDFs, Bilder, SQL-Schemata und sogar Video oder Audio können im selben Graphen landen, verarbeitet vom Modell Ihres Assistenten oder von einem konfigurierten API-Schlüssel während des semantischen Durchlaufs. Das Foto eines Whiteboards oder ein Diagramm in einem Paper wird Teil der Karte, und das unterscheidet es von einem reinen Code-Index.

Ein Blick in die Ausgabe zeigt, wo das Gewicht liegt. God Nodes sind die am stärksten verbundenen Konzepte, die Punkte, durch die alles läuft, und Communities zerlegen den Graphen mit dem Leiden-Algorithmus in Teilsysteme, mit Etiketten, die kein LLM brauchen. Alles landet in graph.html zum Klicken und Filtern, in GRAPH_REPORT.md für die Höhepunkte und in graph.json für Abfragen und Werkzeuge.

Ein Model-Context-Protocol-Server stellt den Graphen jedem Assistenten bereit, der MCP spricht, per stdio auf einer Maschine oder per HTTP im ganzen Team, mit optionalem API-Schlüssel, wenn man ihn in einem Netzwerk veröffentlicht. Die Skill installiert sich in über 20 Assistenten, von Claude Code und Cursor bis Codex, Gemini CLI und GitHub Copilot, und ein Git-Hook hält den Graphen bei jedem Commit frisch.

Graphen veralten in dem Moment, in dem sich Code ändert, und Graphify löst das über einen inkrementellen Weg. graphify update extrahiert nur die geänderten Dateien neu und führt sie mit dem bestehenden Graphen zusammen, ohne LLM-Durchlauf und ohne Clustering. Ein Post-Commit-Hook kann das für Sie starten, die Karte folgt dem Repository also ohne Neuaufbau bei jedem Mal.