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**Une compétence pour assistant de code IA.** Tapez `/graphify` dans Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Aider, OpenClaw, Factory Droid, Trae, Hermes, Kiro ou Google Antigravity — il lit vos fichiers, construit un graphe de connaissances et vous révèle une structure que vous ne voyiez pas auparavant. Comprenez une base de code plus rapidement. Trouvez le « pourquoi » derrière les décisions architecturales. Entièrement multimodal. Déposez du code, des PDFs, du markdown, des captures d'écran, des diagrammes, des photos de tableau blanc, des images dans d'autres langues, ou des fichiers vidéo et audio — graphify extrait les concepts et les relations de tout cela et les connecte en un seul graphe. Les vidéos sont transcrites localement avec Whisper grâce à un prompt adapté au domaine. 25 langages de programmation supportés via tree-sitter AST (Python, JS, TS, Go, Rust, Java, C, C++, Ruby, C#, Kotlin, Scala, PHP, Swift, Lua, Zig, PowerShell, Elixir, Objective-C, Julia, Verilog, SystemVerilog, Vue, Svelte, Dart). > Andrej Karpathy maintient un dossier `/raw` où il dépose des articles, tweets, captures d'écran et notes. graphify est la réponse à ce problème — 71,5 fois moins de tokens par requête versus la lecture des fichiers bruts, persistant entre les sessions, honnête sur ce qui a été trouvé versus déduit. ``` /graphify . # fonctionne sur n'importe quel dossier — code, notes, articles, tout ``` ``` graphify-out/ ├── graph.html graphe interactif — ouvrir dans un navigateur, cliquer, rechercher, filtrer ├── GRAPH_REPORT.md nœuds dieu, connexions surprenantes, questions suggérées ├── graph.json graphe persistant — interrogeable des semaines plus tard sans relire └── cache/ cache SHA256 — les réexécutions ne traitent que les fichiers modifiés ``` Ajoutez un fichier `.graphifyignore` pour exclure des dossiers : ``` # .graphifyignore vendor/ node_modules/ dist/ *.generated.py ``` Même syntaxe que `.gitignore`. Un seul `.graphifyignore` à la racine du dépôt suffit. ## Comment ça fonctionne graphify s'exécute en trois passes. D'abord, un passage AST déterministe extrait la structure des fichiers de code (classes, fonctions, imports, graphes d'appel, docstrings, commentaires de justification) sans LLM. Ensuite, les fichiers vidéo et audio sont transcrits localement avec faster-whisper. Enfin, des sous-agents Claude s'exécutent en parallèle sur les docs, articles, images et transcriptions pour extraire concepts, relations et justifications de conception. Les résultats sont fusionnés dans un graphe NetworkX, regroupés avec la détection de communautés Leiden, et exportés en HTML interactif, JSON interrogeable et un rapport d'audit en langage naturel. **Le clustering est basé sur la topologie du graphe — pas d'embeddings.** Leiden trouve les communautés par densité d'arêtes. Les arêtes de similarité sémantique extraites par Claude (`semantically_similar_to`, marquées INFERRED) sont déjà dans le graphe. La structure du graphe est le signal de similarité — pas d'étape d'embedding séparée ni de base de données vectorielle nécessaire. Chaque relation est étiquetée `EXTRACTED` (trouvée directement dans la source), `INFERRED` (déduction raisonnable avec un score de confiance) ou `AMBIGUOUS` (marquée pour révision). ## Installation **Prérequis :** Python 3.10+ et l'un de : [Claude Code](https://claude.ai/code), [Codex](https://openai.com/codex), [OpenCode](https://opencode.ai), [Cursor](https://cursor.com), [Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli), [GitHub Copilot CLI](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/copilot-cli), [VS Code Copilot Chat](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/overview), [Aider](https://aider.chat), [OpenClaw](https://openclaw.ai), [Factory Droid](https://factory.ai), [Trae](https://trae.ai), [Kiro](https://kiro.dev), Hermes ou [Google Antigravity](https://antigravity.google) ```bash # Recommandé — fonctionne sur Mac et Linux sans configuration du PATH uv tool install graphifyy && graphify install # ou avec pipx pipx install graphifyy && graphify install # ou pip simple pip install graphifyy && graphify install ``` > **Package officiel :** Le package PyPI s'appelle `graphifyy` (installer avec `pip install graphifyy`). Les autres packages nommés `graphify*` sur PyPI ne sont pas affiliés à ce projet. Le seul dépôt officiel est [safishamsi/graphify](https://github.com/safishamsi/graphify). ### Support des plateformes | Plateforme | Commande d'installation | |------------|------------------------| | Claude Code (Linux/Mac) | `graphify install` | | Claude Code (Windows) | `graphify install` (détection automatique) ou `graphify install --platform windows` | | Codex | `graphify install --platform codex` | | OpenCode | `graphify install --platform opencode` | | GitHub Copilot CLI | `graphify install --platform copilot` | | VS Code Copilot Chat | `graphify vscode install` | | Aider | `graphify install --platform aider` | | OpenClaw | `graphify install --platform claw` | | Factory Droid | `graphify install --platform droid` | | Trae | `graphify install --platform trae` | | Trae CN | `graphify install --platform trae-cn` | | Gemini CLI | `graphify install --platform gemini` | | Hermes | `graphify install --platform hermes` | | Kiro IDE/CLI | `graphify kiro install` | | Cursor | `graphify cursor install` | | Google Antigravity | `graphify antigravity install` | Ensuite, ouvrez votre assistant de code IA et tapez : ``` /graphify . ``` Note : Codex utilise `$` au lieu de `/` pour les compétences, tapez donc `$graphify .`. ### Toujours utiliser le graphe (recommandé) Après avoir construit un graphe, exécutez ceci une fois dans votre projet : | Plateforme | Commande | |------------|----------| | Claude Code | `graphify claude install` | | Codex | `graphify codex install` | | OpenCode | `graphify opencode install` | | Cursor | `graphify cursor install` | | Gemini CLI | `graphify gemini install` | | Kiro IDE/CLI | `graphify kiro install` | | Google Antigravity | `graphify antigravity install` | ## Utilisation ``` /graphify # répertoire courant /graphify ./raw # dossier spécifique /graphify ./raw --mode deep # extraction d'arêtes INFERRED plus agressive /graphify ./raw --update # ne réextraire que les fichiers modifiés /graphify ./raw --directed # graphe dirigé /graphify ./raw --cluster-only # relancer le clustering sur le graphe existant /graphify ./raw --no-viz # pas d'HTML, juste rapport + JSON /graphify ./raw --obsidian # générer un vault Obsidian (opt-in) /graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762 # récupérer un article /graphify add # télécharger l'audio, transcrire, ajouter /graphify query "qu'est-ce qui connecte Attention à l'optimiseur ?" /graphify path "DigestAuth" "Response" /graphify explain "SwinTransformer" graphify hook install # installer les hooks Git graphify update ./src # réextraire les fichiers de code, sans LLM graphify watch ./src # mise à jour automatique du graphe ``` ## Ce que vous obtenez **Nœuds dieu** — concepts avec le plus haut degré (tout passe par eux) **Connexions surprenantes** — classées par score composite. Les arêtes code-article sont mieux notées. Chaque résultat inclut un pourquoi en langage naturel. **Questions suggérées** — 4-5 questions que le graphe est particulièrement bien placé pour répondre **Le « pourquoi »** — docstrings, commentaires inline (`# NOTE:`, `# IMPORTANT:`, `# HACK:`, `# WHY:`), et justifications de conception extraits comme nœuds `rationale_for`. **Scores de confiance** — chaque arête INFERRED a un `confidence_score` (0,0-1,0). **Benchmark de tokens** — affiché automatiquement après chaque exécution. Sur un corpus mixte : **71,5 fois** moins de tokens par requête vs fichiers bruts. **Synchronisation automatique** (`--watch`) — met à jour le graphe automatiquement lors des modifications de code. **Hooks Git** (`graphify hook install`) — installe des hooks post-commit et post-checkout. ## Confidentialité graphify envoie le contenu des fichiers à l'API du modèle de votre assistant IA pour l'extraction sémantique des docs, articles et images. Les fichiers de code sont traités localement via tree-sitter AST. Les fichiers vidéo et audio sont transcrits localement avec faster-whisper. Aucune télémétrie, aucun suivi d'utilisation. ## Stack technique NetworkX + Leiden (graspologic) + tree-sitter + vis.js. Extraction sémantique via Claude, GPT-4 ou le modèle de votre plateforme. Transcription vidéo via faster-whisper + yt-dlp (optionnel). ## Construit sur graphify — Penpax [**Penpax**](https://safishamsi.github.io/penpax.ai) est la couche enterprise au-dessus de graphify. Là où graphify transforme un dossier de fichiers en graphe de connaissances, Penpax applique le même graphe à toute votre vie professionnelle — en continu. **Essai gratuit bientôt disponible.** [Rejoindre la liste d'attente →](https://safishamsi.github.io/penpax.ai) ## Historique des étoiles [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=safishamsi/graphify&type=Date)](https://star-history.com/#safishamsi/graphify&Date)