Graphify: Transforme Qualquer Codebase em um Grafo de Conhecimento Consultável
Se você já precisou entender um sistema legado sem documentação decente, sabe como é: grep, leitura de arquivo em arquivo, conversas com quem "lembra mais ou menos" de como aquilo funciona. O Graphify resolve exatamente esse problema — e muda a forma como você trabalha com um AI coding assistant.
O que é o Graphify
O Graphify é uma skill open source com 77 mil stars no GitHub (YC S26) que se integra ao seu AI coding assistant — Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI e mais de vinte outras ferramentas. Com um único comando, ele varre uma pasta inteira de código, schemas SQL, documentos, PDFs, imagens e vídeos, e gera um knowledge graph estruturado e consultável em cima de tudo isso.
O resultado são três arquivos:
graphify-out/
├── graph.html # visualização interativa — clique nos nós, filtre, busque
├── GRAPH_REPORT.md # destaques: conceitos centrais, conexões inesperadas, perguntas sugeridas
└── graph.json # o grafo completo — consultável sem re-extrair os arquivos
A extração de código acontece 100% local via tree-sitter, sem nenhuma chamada de API. Docs, PDFs e imagens passam pelo modelo do seu assistant — o que você já usa de qualquer forma.
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Instalação em dois passos
# 1. Instalar o pacote (note: no PyPI o pacote se chama graphifyy, com dois y)
uv tool install graphifyy# 2. Registrar a skill no seu assistant
graphify install`
Depois disso, no Claude Code (ou qualquer assistant suportado):
/graphify .
Pronto. O grafo está gerado.
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Exemplo prático: sistema de RH
Imagine um sistema de RH com estrutura típica — módulo de funcionários, folha de pagamento, avaliações de desempenho, controle de ponto e um schema distribuído em dezenas de tabelas. Ninguém no time tem visão completa.
Você roda:
/graphify ./rh-system
E a partir daí consulta diretamente no seu assistant, que agora tem o grafo como contexto:
/graphify query "o que conecta Funcionario ao módulo de Folha?"
/graphify path "PontoService" "FolhaCalculator"
/graphify explain "AvaliacaoDesempenho"
O que você recebe não é busca textual — é um caminho no grafo, mostrando dependências reais entre módulos, tabelas e serviços.
O GRAPH_REPORT.md pode apontar, por exemplo, que FolhaCalculator depende de três tabelas que ninguém mapeou como críticas, e que PontoService tem uma conexão com o módulo de férias via uma lógica enterrada num helper de 300 linhas.
O relatório chama isso de God nodes (os conceitos mais conectados — tudo passa por eles) e Surprising connections (links entre partes que vivem em arquivos ou módulos separados).
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Por que isso importa em sistemas legados
O caso de uso mais imediato não é o sistema novo e bem documentado. É o sistema que existe há anos, onde a documentação está desatualizada ou inexistente.
Onboarding de novos devs
Em vez de semanas lendo código, o dev novo consulta o grafo e entende como os módulos se conectam em horas. O graph.html é navegável no browser.
Refatoração com segurança
Antes de mexer num módulo: "o que depende disso?" O Graphify responde com base no grafo real, não em suposições.
Revisão de PRs com impacto de grafo
O comando graphify prs mostra o impacto de cada PR — quais comunidades de código ele toca, quais outros PRs abertos compartilham os mesmos nós (risco de conflito de merge).
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Suporte a mais do que código
O Graphify processa 36 linguagens via tree-sitter (Python, TypeScript, PHP, Go, Java, C++, Rust, entre outras), e também:
- Schemas SQL e conexão direta com PostgreSQL (
--postgres DSN) - PDFs, imagens e vídeos (transcrição local via faster-whisper)
.docx,.xlsxe Google Sheets- Arquivos Terraform/HCL
Tudo vai para o mesmo grafo. Código + schema de banco + infraestrutura como config, em um único objeto consultável.
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Configuração para times
O graphify-out/ pode ser commitado no git. O fluxo recomendado:
# Uma pessoa gera o grafo e commita
/graphify .
git add graphify-out/
git commit -m "feat: add knowledge graph"# Hook para rebuild automático a cada commit (só AST, sem custo de API)
graphify hook install`
O hook também configura um merge driver para o graph.json — dois devs commitando em paralelo têm os grafos unidos automaticamente, sem conflict markers.
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O que o Graphify não é
Vale deixar claro o que ele não faz:
- Não substitui documentação escrita por humanos para contexto de negócio
- A extração semântica de docs/PDFs depende do modelo do seu assistant — a qualidade nesses nós varia com o modelo
- Grafos muito grandes (>5000 nós) ficam pesados para o browser — nesses casos, use
--no-vize consulte via CLI - O pacote no PyPI se chama
graphifyy(dois "y") — tem pacotes com nome parecido sem relação com o projeto
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Primeiros passos
uv tool install graphifyy
graphify install # registra no seu assistant
/graphify . # roda no projeto atual
- Repositório: github.com/Graphify-Labs/graphify
- Site: graphifylabs.ai