Graphify propose une approche très concrète pour améliorer le travail avec des agents de code comme Claude Code, Codex, Gemini CLI ou OpenCode. L’outil analyse une codebase, génère un graphe de connaissance local et donne à l’IA une carte persistante du projet plutôt qu’une simple suite de fichiers à fouiller.
Un cerveau persistant pour les agents IA
Le problème de départ est simple : à chaque nouvelle session, un agent de code repart souvent comme un nouvel arrivant dans l’équipe. Il doit chercher dans les fichiers, lancer des recherches et consommer beaucoup de tokens pour retrouver les parties importantes du projet.
Graphify répond à ce problème en créant un graphe avec des noeuds, des liens et des composants centraux appelés “god nodes”. Ces éléments permettent d’identifier les zones critiques de la codebase et les relations entre fichiers ou concepts.
Une cartographie locale et interactive
D’après la démonstration, Graphify lit les sources avec un parseur AST, construit une cartographie et génère plusieurs fichiers : un rapport Markdown, un JSON et une visualisation HTML interactive. Le tout reste local, sans envoi de données dans le cloud.
Cette carte peut aussi être explorée par un humain : recherche textuelle, navigation entre les noeuds, couleurs par communautés et mise en évidence des connexions entre différentes parties du projet.
Moins de tokens, plus de contexte utile
L’un des intérêts majeurs mis en avant est la réduction de consommation de tokens, avec des benchmarks annonçant jusqu’à 71 % d’économie. Au lieu de scanner toute la codebase, l’agent peut s’appuyer sur le graphe pour consulter les fichiers pertinents et leurs voisins.
L’installation passe par Python 3.10 minimum, pip install graphify, puis une commande d’intégration selon l’agent utilisé, comme Claude Code, Codex ou OpenCode. Regardez la vidéo complète pour voir l’installation, la génération du graphe et l’exemple appliqué à pentiminax.fr.
