graphify – un outil qui transforme une base de code en graphe de connaissances interrogeable

• Dans un assistant de codage IA, lancer /graphify . cartographie l’ensemble du code, de la documentation, des PDF, des images et des vidéos sous forme de graphe de connaissances, pour passer d’une exploration des fichiers avec grep à une exploration par questions
  • Quand vous posez une question, seul le sous-graphe pertinent est renvoyé, sans avoir à lire tous les fichiers
• Le code est analysé localement via un AST tree-sitter, sans aucun appel à un LLM. Autrement dit, zéro token LLM pour construire le graphe
• Comme le code ne quitte pas la machine, les organisations ayant des exigences de résidence des données peuvent aussi indexer entièrement hors ligne, sans clé d’API
• Chaque connexion reçoit une étiquette de confiance EXTRACTED (explicitement présent dans la source) / INFERRED (déduit), ce qui évite de devoir croire aveuglément les résultats d’un LLM et permet de vérifier jusqu’où vont les preuves
• Comme il s’agit d’un vrai graphe qui n’utilise ni embeddings ni vector store, il permet non seulement la recherche par similarité, mais aussi le suivi de chemins entre deux éléments (path) et l’explication de concepts (explain)
• En plus du code, les schémas SQL, Terraform/HCL, les configurations MCP, les manifestes de packages, les documents Office, les PDF, les images et les URL de vidéos sont intégrés dans le même graphe
• 3 commandes de requête principales
  • graphify query "what connects auth to the database?" - renvoie un sous-graphe à périmètre limité pour une question en langage naturel
  • graphify path "FastAPI" "ModelField" - affiche le plus court chemin entre deux éléments, saut par saut
  • graphify explain "APIRouter" - affiche l’emplacement dans la source, la communauté, le degré et la liste des connexions
• Les commentaires # NOTE: / # WHY: ainsi que les citations d’ADR/RFC sont extraits comme nœuds de premier ordre et reliés au code → les raisons de conception, impossibles à déduire du seul code, deviennent elles aussi recherchables
• Il est possible d’installer des hooks/fichiers d’instructions pour que l’assistant consulte toujours le graphe en premier, et de le forcer à remplacer la lecture des fichiers source un par un par des requêtes
• En commitant graphify-out/ dans git, toute l’équipe démarre depuis la même carte du code ; elle est reconstruite automatiquement à chaque commit, sans générer de coût d’API
• Avec python -m graphify.serve, le graphe est exposé comme serveur MCP, et --transport http permet à toute l’équipe de partager une même URL
• Licence MIT