my-skills/skills/graphify.md

graphify

• Autore: Graphify Labs
• Repository: Graphify-Labs/graphify (licenza Apache-2.0; branch principale v8)
• Sorgente: graphify/skill.md (versione per Claude Code; le versioni per gli altri agenti sono in graphify/skill-<agente>.md, le guide di dettaglio in graphify/skills/<agente>/references/)
• Pacchetto Python: graphifyy (con due y); il comando si chiama graphify
• Pagina su skills.sh: graphify-labs/graphify/graphify
• Versione: v0.9.91 (14 ottobre 2026)
• Diffusione (ottobre 2026): circa 9.700 installazioni tramite npx skills (su skills.sh dal 7 aprile 2026); il repository ha circa 127.000 stelle e 12.300 fork su GitHub. La maggior parte degli utenti installa tramite il pacchetto Python, che skills.sh non conta.
• Controlli di sicurezza su skills.sh: Gen Agent Trust Hub, Socket e Snyk superati (a settembre Socket segnalava un avviso)

Esistono siti di terzi con nomi simili. Questa scheda si basa solo sul repository ufficiale Graphify-Labs/graphify.

A cosa serve

Trasforma una cartella (codice, documentazione, PDF, immagini, video) in un grafo di conoscenza interrogabile: nodi come classi, funzioni e concetti, collegati da relazioni come chiamate, import ed ereditarietà. Invece di cercare nei file con grep e rileggerli ogni volta, l'agente interroga il grafo, e così spende meno token sui progetti grandi e vede collegamenti tra parti lontane del progetto.

Cosa fa

Quando si attiva

Con il comando /graphify, oppure per qualsiasi domanda su un progetto (architettura, relazioni tra file, contenuti), soprattutto se la cartella graphify-out/ esiste già. In quel caso l'agente risponde interrogando il grafo invece di ricostruirlo.

Come lavora

1. Controlla l'installazione: se il pacchetto graphifyy manca, l'agente lo installa da solo con uv tool install, oppure con pip (se necessario anche con --break-system-packages).
2. Conta i file e ne mostra il riepilogo per tipo (codice, documenti, articoli, immagini, video). Segnala i file saltati perché ritenuti sensibili. Sopra i 500 file o i 2 milioni di parole avvisa e chiede su quale sottocartella lavorare.
3. Estrae entità e relazioni in due parti parallele:
   • codice: analisi sintattica locale con tree-sitter, deterministica e gratuita, senza modelli linguistici e senza chiavi API;
   • documenti, PDF e immagini: estrazione del significato con un modello linguistico. Se è impostata GEMINI_API_KEY o GOOGLE_API_KEY usa Gemini; altrimenti lo fa l'agente stesso (in Claude Code con dei subagenti), consumando token della sessione. La skill dice esplicitamente di non chiedere mai altre chiavi API.
   • Audio e video vengono prima trascritti in locale con Whisper.
4. Costruisce il grafo, raggruppa i nodi in comunità (algoritmo di Leiden) e ne controlla l'integrità.
5. Dà un nome alle comunità e genera i risultati.
6. Riassume in chat i nodi più collegati, i collegamenti inattesi e le domande suggerite, poi propone la domanda più interessante da esplorare insieme.

Ogni relazione è etichettata EXTRACTED (scritta nel sorgente), INFERRED (dedotta) o AMBIGUOUS (incerta). Le regole di onestà della skill vietano di inventare relazioni, e impongono di mostrare sempre il costo in token e di avvisare prima di visualizzare grafi con più di 5.000 nodi.

Risultati

Nella cartella graphify-out/:

File	Contenuto
graph.html	mappa interattiva del grafo, con filtri e ricerca
GRAPH_REPORT.md	rapporto leggibile: nodi più collegati, collegamenti inattesi, motivazioni trovate nei commenti (# WHY:, # NOTE:), domande suggerite
graph.json	il grafo completo, per interrogarlo

A richiesta produce anche SVG, GraphML (Gephi, yEd), script per Neo4j o FalkorDB, una wiki Markdown e un vault di Obsidian.

Comandi principali

/graphify                                  # grafo della cartella corrente
/graphify <percorso>                       # grafo di una cartella
/graphify https://github.com/<owner>/<repo>  # clona il repository e ne fa il grafo
/graphify <percorso> --update              # rielabora solo i file nuovi o modificati
/graphify <percorso> --mode deep           # estrazione più approfondita
/graphify <percorso> --watch               # ricostruisce il grafo quando il codice cambia
/graphify <percorso> --obsidian            # esporta anche un vault di Obsidian
/graphify <percorso> --wiki                # wiki Markdown, un articolo per comunità
/graphify <percorso> --mcp                 # avvia un server MCP sul grafo
/graphify query "<domanda>"                # risponde usando il grafo
/graphify path "ModuloA" "ModuloB"         # percorso più breve tra due concetti
/graphify explain "NomeFunzione"           # spiega un nodo
/graphify add <url>                        # aggiunge una pagina web al corpus

Da terminale, fuori dall'agente:

graphify update ./src                      # aggiorna il grafo dopo un git pull
graphify hook install                      # ricostruisce il grafo a ogni commit
graphify extract ./src --code-only         # solo codice, nessuna chiamata esterna

Supporto

• Codice: circa 40 linguaggi, tra cui Python, TypeScript, JavaScript, Go, Rust, Java, C/C++, C#, Ruby, PHP, Swift e Kotlin, più Terraform e i file di configurazione dei pacchetti.
• Documenti: Markdown, reStructuredText, HTML, YAML, testo, PDF, DOCX e XLSX.
• Media: immagini, audio e video, e anche URL di YouTube (richiede l'extra video).

Da sapere

• Requisiti: Python 3.10 o successivo; uv consigliato (va bene anche pipx o pip).
• Privacy: l'analisi del codice è interamente locale. Documenti, PDF e immagini passano dal modello linguistico usato: Gemini, se hai impostato la chiave, oppure l'agente stesso. Il README dichiara che non c'è telemetria. Il registro delle interrogazioni è facoltativo e locale (~/.cache/graphify-queries.log); si disattiva con GRAPHIFY_QUERY_LOG_DISABLE=1.
• Chiavi API: dentro l'agente la skill usa solo Gemini o l'agente stesso. Il comando da terminale graphify extract --backend <fornitore>, pensato per l'automazione, secondo il README supporta anche Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Kimi, Bedrock e Ollama in locale.
• Costi: un corpus di solo codice non costa token per la costruzione. Con documenti e immagini senza chiave Gemini, l'estrazione consuma token della sessione dell'agente.
• Modifiche al sistema e al progetto: la skill installa pacchetti Python da sola e crea graphify-out/ nel progetto. L'integrazione "sempre attiva" modifica CLAUDE.md o AGENTS.md e aggiunge hook che spingono l'agente a interrogare il grafo prima di leggere o cercare nei file (vedi sotto).
• File nel progetto: se la cartella è dentro un repository git, la skill avvisa che graphify-out/ compare in git status, a meno che sia già ignorata.
• Graphify Cloud: il README promuove anche un servizio a pagamento con prova gratuita di 14 giorni (grafo sempre aggiornato su più repository, collegamenti con Sentry e Jira). Non serve per usare la skill, che resta locale.
• Grafo da aggiornare: il grafo è una fotografia del codice. Va aggiornato con --update, graphify update, --watch o l'hook sui commit.

Installazione

Claude Code (metodo ufficiale)

uv tool install graphifyy     # oppure: pipx install graphifyy / pip install graphifyy
graphify install              # installa la skill in ~/.claude/skills/graphify/

Con graphify install --project la installa solo nel progetto corrente (.claude/skills/). Poi in Claude Code, dalla cartella del progetto:

/graphify .

Integrazione sempre attiva (facoltativa, dopo aver costruito il grafo): aggiunge una sezione a CLAUDE.md e un hook PreToolUse che, prima di ogni lettura o ricerca nei file, invita Claude a usare il grafo.

graphify claude install
graphify install --project --strict   # variante rigida: blocca la prima lettura diretta dei file

La modalità rigida si attiva o disattiva al momento con GRAPHIFY_HOOK_STRICT=1 o GRAPHIFY_HOOK_STRICT=0.

Codex

uv tool install graphifyy
graphify install --platform codex
graphify codex install                # integrazione sempre attiva tramite AGENTS.md

Per Codex l'installazione scrive le istruzioni in AGENTS.md e un hook in .codex/hooks.json, che secondo il README di proposito non fa niente, perché Codex rifiuta alcuni output degli hook.

Altre piattaforme: graphify cursor install, graphify install --platform gemini, --platform copilot, --platform aider, --platform agents (formato Agent Skills, in ~/.agents/skills/graphify/).

Con npx skills

npx skills add Graphify-Labs/graphify --skill graphify -g -a claude-code -a codex

Installa solo le istruzioni della skill. Il pacchetto Python viene installato dall'agente al primo /graphify, ma l'integrazione sempre attiva e gli hook no: per quelli serve comunque il comando graphify. Il metodo documentato nel README è quello con uv tool install + graphify install.

Estensioni facoltative

uv tool install "graphifyy[pdf]"     # PDF
uv tool install "graphifyy[video]"   # audio e video (trascrizione locale)
uv tool install "graphifyy[neo4j]"   # esportazione verso Neo4j
uv tool install "graphifyy[all]"     # tutto

Aggiornamento e rimozione

uv tool upgrade graphifyy && graphify install   # aggiorna pacchetto e skill
graphify hook uninstall                         # rimuove l'hook sui commit
graphify uninstall                              # rimuove la skill da tutte le piattaforme
graphify uninstall --project                    # solo i file del progetto
graphify uninstall --purge                      # rimuove anche graphify-out/

App desktop di Claude e ChatGPT

Il README non prevede l'uso nelle app di chat. La skill ha bisogno di installare un pacchetto Python, eseguire comandi nel terminale e leggere una cartella di progetto sul tuo computer, quindi nell'ambiente isolato delle app probabilmente non è utilizzabile. Non l'ho verificato.

Fonti

• README di Graphify-Labs/graphify
• graphify/skill.md
• Release del repository
• graphify su skills.sh
• README di vercel-labs/skills