Через 48 часов после того, как Карпати описал свою систему LLM Knowledge Bases, на GitHub появился инструмент, который делает всё то же — одной командой. Разбираюсь, что умеет Graphify и зачем он нужен.
Неделю назад Андрей Карпати описал свой подход к организации знаний — папка /raw, куда он сбрасывает всё подряд: статьи, скриншоты, заметки, код. Потом LLM это «компилирует» в структурированную вики. Никакого RAG, никаких векторных баз — просто markdown и здравый смысл.
Через 48 часов кто-то взял и превратил это в готовый инструмент.
Что такое Graphify
Graphify — это скилл для Claude Code. Одна команда /graphify — и он читает всё, что лежит в папке: код на 13 языках, PDF, markdown, скриншоты, диаграммы, даже фотографии доски. На выходе — полноценный граф знаний.
Конкретно вы получаете:
- Интерактивный граф — HTML-файл с узлами, поиском и фильтрацией по кластерам
- Obsidian-хранилище — с обратными ссылками и canvas-файлом
- Вики — статьи по каждому тематическому кластеру в стиле Википедии
- Отчёт — ключевые узлы, неожиданные связи, предложенные вопросы
- graph.json — персистентный граф для повторных запросов без перечитывания файлов
Всё это без векторной базы, без конфигов, без настройки.
Зачем это нужно
Главная цифра: 71.5x меньше токенов на запрос по сравнению с чтением сырых файлов. Это не оптимизация на проценты — это другой порядок эффективности.
Практически это значит, что вы можете задавать вопросы по целому кодовому проекту или стопке исследований без того, чтобы каждый раз скармливать контекст заново. Граф хранится между сессиями, и при повторных запусках обрабатываются только изменённые файлы (SHA256-кэш).
Можно спросить: «Что вызывает эту функцию?», «Какие концепции связаны между собой?», «Какие самые важные узлы в проекте?» — и получить ответ не из «похожих чанков», а из реальной структуры связей.
Что ещё умеет
- --watch — автоматически перестраивает граф при изменении файлов
- git commit hook — обновление графа при каждом коммите
- MCP-сервер (--mcp) — для интеграции с другими инструментами
- Экспорт в Neo4j, SVG и GraphML
- Полная мультимодальность — Claude Vision извлекает концепции даже из картинок
Почему это интересно
Карпати сказал: «Здесь есть место для невероятного нового продукта вместо кривой коллекции скриптов». И кто-то просто взял и сделал. За два дня.
Это хороший пример того, как работает экосистема вокруг Claude Code прямо сейчас: идея → реализация → open-source. Скорость, с которой появляются инструменты поверх LLM, впечатляет. И Graphify — не просто обёртка над API, а реально полезная штука для тех, кто работает с большими кодовыми базами или исследованиями.
По теме
Если вы используете Claude Code для работы с кодом или документами и хотите разобраться, как выстроить систему знаний для своих проектов — давайте обсудим.