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Reduce el gasto de tokens de tus agentes en un 80%. Graphify Cloud es una memoria siempre activa que gobierna tus agentes, mantiene alta la calidad del código y demuestra la correctitud con verificación formal. Comienza una prueba gratuita de 14 días →

Escribe /graphify en tu asistente de programación con IA y mapea todo tu proyecto (código, documentos, PDF, imágenes, vídeos) en un grafo de conocimiento que puedes consultar en lugar de usar grep sobre los archivos.

• Mapea el código gratis, totalmente local. El código se analiza con AST de tree-sitter: determinista, sin LLM, nada sale de tu máquina. (Los documentos, PDF, imágenes y vídeo usan el modelo de tu asistente, o una clave de API configurada, para una pasada semántica.)
• Cada arista se explica. Cada conexión se etiqueta como EXTRACTED (explícita en la fuente) o INFERRED (resuelta por graphify), para que puedas distinguir lo que se leyó directamente de lo que se infirió.
• No es un índice vectorial. Sin embeddings, sin almacén de vectores: un grafo real que recorres. Haz una pregunta, traza la ruta entre dos cosas o explica un concepto.

[!NOTE] ¿Lo quieres siempre activo? Graphify Cloud mantiene el grafo vivo a lo largo de todo tu SDLC: soporte para monorepo y entre repositorios, verificación formal y revisión de código con una vista panorámica de tu SDLC, además de conectores para Sentry, Jira y más, para que los incidentes y los tickets vivan en el mismo grafo que tu código. Comienza una prueba gratuita de 14 días en app.graphify.com.

El código de FastAPI mapeado por graphify. Cada nodo es un concepto, los colores son comunidades detectadas, y todo es clicable en graph.html.

Primeros pasos (30 segundos). Necesitas Python 3.10+ y uv (o pipx):

uv tool install graphifyy      # install the CLI (or: pipx install graphifyy)
graphify install               # detects your assistant and registers the skill

Luego, en tu asistente de IA:

/graphify .

Eso es todo. Obtienes tres archivos:

graphify-out/
├── graph.html       open in any browser: click nodes, filter, search
├── GRAPH_REPORT.md  the highlights: key concepts, surprising connections, suggested questions
└── graph.json       the full graph: query it anytime without re-reading your files

El grafo persistido incluye graph.schema_version para que las integraciones puedan detectar cambios de formato incompatibles, además de graph.graphify_version que identifica la versión de Graphify que lo produjo.

Una instalación, cualquier asistente, cualquier sistema operativo. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot y más de 20 más, en macOS, Linux y Windows: elige tu plataforma.

Míralo en acción¶

Una vez construido el grafo, lo consultas en lugar de leer archivos. Salida real, graphify ejecutado sobre el código de FastAPI mostrado arriba:

$ graphify explain "APIRouter"
Node: APIRouter
  Source:    routing.py L2210
  Community: 2
  Degree:    47

Connections (47):
  --> RequestValidationError [uses] [INFERRED]
  --> Dependant [uses] [INFERRED]
  --> .get() [method] [EXTRACTED]
  <-- __init__.py [imports] [EXTRACTED]
  ...

$ graphify path "FastAPI" "ModelField"
Shortest path (3 hops):
  FastAPI --uses--> DefaultPlaceholder <--references-- get_request_handler() --references--> ModelField

Cada arista lleva una etiqueta de confianza (EXTRACTED = explícita en la fuente, INFERRED = derivada por resolución), para que puedas distinguir lo que se leyó directamente de lo que se infirió. graphify query "<question>" devuelve un subgrafo acotado para una pregunta en lenguaje natural, y graphify path A B traza cómo se conectan dos cosas cualesquiera.

Qué hace¶

Lo que obtienes de inmediato:

[!TIP] ¿Ejecutando esto en muchos repositorios o en un monorepo? Graphify Cloud lo hace de forma continua y reduce el gasto de tokens de los agentes en un 80%, con enlaces entre repositorios, revisión de código en todo el SDLC, verificación formal y conectores de Sentry/Jira. Comienza una prueba gratuita de 14 días →

Benchmarks: 0.497 recall@10, 0 LLM credits¶

Todos los sistemas se ejecutaron en el mismo arnés con el mismo modelo y presupuestos, puntuados por un juez validado a ciegas contra un segundo juez (90.6% de acuerdo, kappa de Cohen 0.81). Tablas completas por sistema, el resultado de inteligencia de código y los comandos de reproducción: BENCHMARKS.md.

Documentación¶

Las guías completas y la referencia viven en docs.graphify.com:

• Quickstart: construye tu primer grafo
• Referencia de CLI: cada comando y flag
• Haz mejores preguntas al grafo: patrones de consulta
• Configuración: variables de entorno y ajuste
• Entradas compatibles: lenguajes y tipos de archivo
• Flujos de trabajo en equipo y revisión de PR
• Resolución de problemas y Cómo funciona

Requisitos previos¶

Instalación rápida en macOS (Homebrew):

brew install python@3.12 uv

Instalación rápida en Windows:

winget install astral-sh.uv

Ubuntu/Debian:

sudo apt install python3.12 python3-pip pipx
# or install uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Install¶

[!IMPORTANT] Paquete oficial: El paquete de PyPI es graphifyy (doble y). Otros paquetes graphify* en PyPI no están afiliados. El comando de la CLI sigue siendo graphify.

El repositorio fuente oficial es Graphify-Labs/graphify.

El quickstart de dos comandos está al principio de este README. Esta sección cubre los métodos de instalación, las instalaciones acotadas al proyecto y todas las plataformas compatibles.

Métodos de instalación (elige uno):

uv tool install graphifyy   # recommended, isolated env (if 'graphify' isn't found after, run: uv tool update-shell)
pipx install graphifyy      # alternative
pip install graphifyy       # may need PATH setup, see Troubleshooting below

Luego ejecuta graphify install una vez. Detecta qué asistente usas y registra la skill, por lo que no hay configuración por asistente. Abre tu asistente de IA y escribe /graphify .

Para instalar la skill del asistente en el repositorio actual en lugar de tu perfil de usuario, añade --project:

graphify install --project
graphify install --project --platform codex

Las instalaciones acotadas al proyecto escriben bajo el directorio actual, por ejemplo .claude/skills/graphify/SKILL.md o .agents/skills/graphify/SKILL.md (más un sidecar references/ que la skill carga bajo demanda), e imprimen una pista de git add para los archivos que se pueden confirmar. Los comandos por plataforma que admiten instalaciones acotadas al proyecto aceptan el mismo flag, por ejemplo graphify claude install --project o graphify codex install --project.

[!TIP] ¿Te topas con command not found, un problema de pip en Mac/Windows, comillas en PowerShell, uso de uvx, peculiaridades de PATH en git-hooks, o el modo estricto? Consulta Instalación y Resolución de problemas.

Haz que tu asistente siempre use el grafo¶

Ejecuta esto una vez en tu proyecto después de construir un grafo:

Ejecuta graphify <platform> install una vez en tu proyecto, por ejemplo graphify claude install o graphify codex install (o graphify install --platform <name>).

Esto escribe un pequeño archivo de configuración que le indica a tu asistente que consulte el grafo de conocimiento para preguntas sobre el código, prefiriendo consultas acotadas como graphify query "<question>" antes que leer el informe completo o hacer grep sobre los archivos en bruto.

• Plataformas con hooks (Claude Code, Gemini CLI): un hook se dispara automáticamente antes de las llamadas de herramientas de tipo búsqueda (y, en Claude Code, antes de leer archivos fuente uno a uno mediante las herramientas Read/Glob) y orienta a tu asistente hacia la ruta del grafo.
• Plataformas con archivos de instrucciones (Codex, OpenCode, Cursor, etc.): los archivos de instrucciones persistentes (AGENTS.md, .cursor/rules/, etc.) aportan la misma orientación de consulta-primero.

GRAPH_REPORT.md sigue disponible para una revisión amplia de la arquitectura.

Exactamente qué archivos escribe cada plataforma (el CODEBUDDY.md + hooks PreToolUse de CodeBuddy, el AGENTS.md de Codex, el plugin nativo .kilo de Kilo, la regla alwaysApply de Cursor, etc.) se cubre en Configuración siempre activa.

Para eliminar graphify de todas las plataformas a la vez: graphify uninstall (añade --purge para borrar también graphify-out/). O usa el comando por plataforma (p. ej., graphify claude uninstall).

¿Skills de CLI o instrucciones de MCP?¶

Las instrucciones instaladas por graphify install y las que vienen con una conexión MCP de Graphify describen formas distintas de consultar un grafo:

Ambas fomentan consultas acotadas al grafo antes que búsquedas amplias sobre la fuente. Elige las instrucciones que coincidan con las herramientas a las que tu asistente puede acceder realmente; ninguno de los bloques establece una regla de precedencia universal para los archivos de instrucciones de tu asistente. Si usas ambas integraciones, identifica qué grafo consulta cada una y elige una ruta de consulta principal en lugar de copiar dos bloques de instrucciones incondicionales en AGENTS.md.

graphify install instala la integración local del asistente; no establece una conexión MCP. Un cliente MCP no necesita ejecutar consultas de CLI locales para usar su servidor conectado. Un servidor alojado localmente todavía necesita su propia instalación de Graphify y su grafo, mientras que una conexión alojada puede servir un grafo que no está presente en el directorio de trabajo del cliente. Si faltan las herramientas esperadas, comprueba la instalación de CLI o la conexión MCP correspondiente en lugar de tratar las instrucciones de la otra configuración como intercambiables.

Qué hay en el informe¶

GRAPH_REPORT.md resume los nodos dios, las comunidades y las rutas clave para una revisión amplia de la arquitectura. Cómo se construye el grafo y qué contiene: Cómo funciona graphify.

Qué archivos maneja: ~40 languages¶

graphify analiza ~40 lenguajes de programación localmente con AST de tree-sitter, y mapea documentos, PDF, imágenes y audio/vídeo mediante una pasada semántica opcional. Lista completa: Entradas compatibles.

Comandos comunes¶

/graphify .                        # build graph for current folder
/graphify ./docs --update          # re-extract only changed files
/graphify . --cluster-only         # rerun clustering without re-extracting
/graphify . --cluster-only --resolution 1.5      # more granular communities
/graphify . --cluster-only --exclude-hubs 99     # suppress utility super-hubs from god-node rankings
/graphify . --no-viz               # skip the HTML, just the report + JSON
/graphify . --wiki                 # build a markdown wiki from the graph
graphify export callflow-html      # Mermaid architecture/call-flow HTML (auto-regenerates on every git commit if hook is installed)

/graphify query "what connects auth to the database?"
/graphify path "UserService" "DatabasePool"
/graphify explain "RateLimiter"

/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762   # fetch a paper and add it
/graphify add <youtube-url>                       # transcribe and add a video

graphify hook install              # auto-rebuild on commit + branch checkout (run `graphify update .` after `git pull`: see "Recommended workflow" below)
graphify merge-graphs a.json b.json              # combine two graphs

graphify prs                       # PR dashboard: CI state, review status, worktree mapping
graphify prs 42                    # deep dive on PR #42 with graph impact
graphify prs --triage              # AI ranks your review queue (uses whatever backend is configured)
graphify prs --conflicts           # PRs sharing graph communities: merge-order risk

Consulta la referencia completa de comandos más abajo.

Ignorar archivos¶

graphify respeta .gitignore y admite patrones --exclude y un .graphifyignore del proyecto. Detalles: Configuración.

Configuración del proyecto¶

Crea un .graphifyrc en la raíz del escaneo para ajustes que pertenecen al proyecto en lugar de a una sola ejecución. Un key=value por línea; las líneas que empiezan con # son comentarios.

Extensiones ambiguas. Algunas extensiones significan lenguajes distintos en proyectos distintos: .inc es PHP en pfSense, Pascal en un árbol de Delphi, SQL o ensamblador en otros sitios; .h es C o C++; .m es Objective-C o MATLAB. graphify tiene que elegir un único valor por defecto global, y cuando elige mal el archivo no falla: se analiza como el lenguaje equivocado y produce un puñado de nodos incidentales, así que el grafo parece poblado mientras los símbolos reales faltan. Declara lo que significa la extensión en tu repositorio:

# .graphifyrc
# A language name:
language.inc=php
# Or an extension graphify already knows:
language.tpl=.ts
# Baked into the git hooks (see Team setup):
viz_node_limit=0

La declaración fluye a través de la clasificación, la selección de extractor, la gramática y la resolución, las importaciones, graphify watch y la caché de AST (un archivo re-analizado bajo un lenguaje distinto nunca reutiliza la entrada antigua), y el mismo .graphifyrc es leído por extract, update, los hooks, el servidor MCP y la skill /graphify. Un error de tipeo se reporta una vez en stderr y el escaneo continúa con los valores por defecto. Cómo interactúan las declaraciones con el almacenamiento en caché, las reconstrucciones incrementales y la resolución de importaciones: Configuración.

Configuración de equipo¶

Confirma o comparte el grafo para que todo tu equipo consulte el mismo contexto, y revisa las pull requests con contexto del grafo. Consulta Comparte contexto con tu equipo y Revisa pull requests.

Usar el grafo directamente¶

Más allá de tu asistente de IA, consulta graph.json directamente desde la CLI con graphify query, graphify path y graphify explain. Un nombre que coincide con varios nodos se rechaza con los candidatos listados en lugar de adivinarse. Los scripts pueden leer el resultado desde el código de salida: 0 una respuesta, 3 un nombre ambiguo, 4 ningún nodo coincidente. Consulta Haz mejores preguntas al grafo y la referencia de consultas.

Variables de entorno¶

Los backends, las claves de API, el comportamiento de los hooks y el ajuste se controlan con variables de entorno. Tabla completa: Configuración.

Privacidad¶

• Archivos de código: procesados localmente vía tree-sitter. Nada sale de tu máquina. Un corpus solo de código no requiere clave de API: graphify extract se ejecuta totalmente sin conexión. En un repositorio mixto, añade --code-only para indexar solo el código y omitir los documentos/PDF/imágenes que de otro modo necesitarían un LLM.
• Vídeo / audio: transcritos localmente con faster-whisper. Nada sale de tu máquina.
• Documentos, PDF, imágenes: enviados a tu asistente de IA para extracción semántica (vía la skill /graphify, usando el modelo que ejecute tu sesión de IDE). El graphify extract sin interfaz requiere GEMINI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY (Gemini), MOONSHOT_API_KEY (Kimi), ANTHROPIC_API_KEY (Claude), OPENAI_API_KEY (OpenAI), DEEPSEEK_API_KEY (DeepSeek), una instancia de Ollama en ejecución (OLLAMA_BASE_URL), credenciales de AWS vía la cadena de proveedores estándar (Bedrock - sin clave de API necesaria, usa IAM), o el binario de la CLI claude (Claude Code - sin clave de API necesaria, usa tu suscripción de Claude). El flag --dedup-llm usa la misma clave.
• Residencia de datos: graphify extract detecta automáticamente qué proveedor usar según qué clave de API esté configurada (prioridad: Gemini → Kimi → Claude → OpenAI → DeepSeek → Azure → Bedrock → Ollama). Para código con requisitos de residencia de datos, usa --backend ollama (totalmente local) o pasa un flag --backend explícito. Kimi (MOONSHOT_API_KEY) enruta a los servidores de Moonshot AI en China.
• Sin telemetría, sin seguimiento de uso, sin analíticas.
• Registro de consultas: cada llamada a graphify query, graphify path, graphify explain y MCP query_graph se registra en ~/.cache/graphify-queries.log en formato JSON Lines (marca de tiempo, pregunta, corpus, nodos devueltos, duración). Las respuestas de subgrafo completas no se almacenan por defecto. Establece GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1 para optar por no participar, o GRAPHIFY_QUERY_LOG=/dev/null para silenciar sin desactivar la ruta de código.

Resolución de problemas¶

Problemas comunes de instalación y extracción y sus soluciones: Resolución de problemas.

Referencia completa de comandos¶

Cada comando y flag, con ejemplos: Referencia de CLI.

Aprende más¶

• docs.graphify.com: documentación completa: guías, referencia de comandos e integraciones
• Cómo funciona: el pipeline de extracción, la detección de comunidades, la puntuación de confianza, los benchmarks
• ARCHITECTURE.md: desglose de módulos, cómo añadir un lenguaje
• Integraciones opcionales: Docker MCP Toolkit + SQLite
• The Memory Layer: el libro sobre las ideas detrás de graphify, la arquitectura de principio a fin

Graphify Cloud¶

Graphify Cloud es la capa siempre activa construida sobre graphify. En lugar de un grafo que reconstruyes bajo demanda por carpeta, mantiene un único grafo vivo a lo largo de todo tu ciclo de vida de desarrollo de software:

• 80% menos tokens: la memoria siempre activa hace que tus agentes dejen de releer y reexplicar el código en cada sesión.
• Monorepo y entre repositorios: un único grafo conectado a través de cada servicio y repositorio, no un grafo por carpeta.
• Verificación formal: comprueba invariantes de arquitectura y de dependencias contra el grafo vivo.
• Revisión de código con una vista panorámica de tu SDLC: ve cómo un cambio se propaga por todo el sistema antes de fusionar.
• Conectores de SDLC: incorpora Sentry, Jira y más, para que los incidentes, los tickets y el código vivan en un solo grafo.
• Siempre activo: se actualiza continuamente en segundo plano a través de código, documentos y reuniones.

Comienza una prueba gratuita de 14 días en app.graphify.com →

Contribuir¶

Las contribuciones son bienvenidas. Consulta CONTRIBUTING.md para la configuración de desarrollo, los comandos de pruebas y de paridad con CI, el flujo de trabajo de git y qué hace una contribución sólida (los ejemplos trabajados y los informes de errores de extracción son los más útiles). Arquitectura y cómo añadir un lenguaje: ARCHITECTURE.md.

¿Nuevo por aquí? Saluda en Discord o en GitHub Discussions.

Colaboradores¶

Hecho con contrib.rocks.

Traducciones¶

El README está disponible en 32 idiomas. Usa el selector de idioma en la parte superior de este archivo para leerlo en el tuyo, o explora docs/translations/. Para mejorar una traducción o añadir una nueva, abre una pull request contra el archivo correspondiente allí.

Construir sobre graphify¶

¿Estás construyendo algo en el ecosistema de graphify? Eso se fomenta. Si tu proyecto usa "graphify" en su nombre (por ejemplo graphify-dashboard o graphify-action), añade una breve nota a tu README aclarando que es construido por la comunidad y no está afiliado ni respaldado por Graphify Labs. "graphify" y el logo de graphify son marcas de Graphify Labs; por favor no las uses de una forma que implique estatus oficial.

Comunidad y enlaces¶