Skill que analiza cualquier carpeta (código, docs, papers, vídeos, imágenes) y genera un knowledge graph con detección de comunidades, HTML interactivo, JSON para GraphRAG y un GRAPH_REPORT.md legible. Persistente entre sesiones.
Cuándo usarlo: Onboarding en codebases desconocidas, auditorías de arquitectura, documentación automática o cuando necesitas entender relaciones entre módulos sin leer todo el código.
Herramienta recomendada: Claude
## Instalación ```bash pip install graphifyy graphify install ``` ## Uso básico ``` /graphify # grafo del directorio actual /graphify <ruta> # grafo de una ruta específica /graphify https://github.com/... # clonar repo y hacer grafo ``` ## Modos de análisis ``` /graphify <ruta> # estándar /graphify <ruta> --mode deep # más profundo, más edges INFERRED /graphify <ruta> --update # incremental — solo archivos nuevos/modificados /graphify <ruta> --watch # reconstruye automáticamente al guardar ``` ## Consultas al grafo (sin LLM) ```bash graphify query "cómo funciona la autenticación" graphify path "AuthModule" "Database" # camino más corto entre dos conceptos graphify explain "NombreDeClase" # explicación en lenguaje natural ``` ## Outputs generados | Archivo | Descripción | |---------|-------------| | `graphify-out/graph.json` | GraphRAG-ready JSON | | `graphify-out/graph.html` | Visualización interactiva | | `graphify-out/GRAPH_REPORT.md` | Resumen legible con god nodes y comunidades | | `graphify-out/wiki/` | Wiki navegable por agentes | ## Exportar a otros formatos ``` /graphify <ruta> --svg # SVG (Notion, GitHub) /graphify <ruta> --graphml # Gephi, yEd /graphify <ruta> --neo4j # genera cypher.txt para Neo4j ``` ## Integración con Claude Code Una vez generado el grafo, Claude lo usa automáticamente para responder preguntas sobre el código. Mucho más preciso que grep para preguntas como "¿cómo se relaciona X con Y?".