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🚨 EN DIRECT : Quelqu’un vient de créer l’outil exact que Andrej Karpathy a dit que quelqu’un devrait construire.
48 heures après que Karpathy a publié son flux de travail pour les bases de connaissances LLM, cela est apparu sur GitHub.
Il s’appelle Graphify. Une commande. N’importe quel dossier. Graphe de connaissances complet.
Dirigez-le vers n’importe quel dossier. Exécutez /graphify dans Claude Code. Laissez-faire.
Voici ce qui en sort de l’autre côté :
-> Un graphe de connaissances navigable de tout dans ce dossier
-> Un coffre Obsidian avec des articles liés en retour
-> Un wiki qui commence à index.md et cartographie chaque groupe de concepts
-> Q&R en anglais simple sur l’ensemble de votre code ou dossier de recherche
Vous pouvez lui demander des choses comme :
« Qu’est-ce qui appelle cette fonction ? »
« Qu’est-ce qui relie ces deux concepts ? »
« Quels sont les nœuds les plus importants dans ce projet ? »
Pas de base de données vectorielle. Pas de configuration. Pas de fichiers de config.
Le chiffre d’efficacité des tokens est ce qui m’a impressionné :
71,5 fois moins de tokens par requête comparé à la lecture de fichiers bruts.
Ce n’est pas une petite amélioration. C’est un paradigme complètement différent pour la façon dont les agents IA raisonnent sur de grands bases de code.
Ce qu’il supporte :
-> Code en 13 langages de programmation
-> PDFs
-> Images via Claude Vision
-> Fichiers Markdown
Installation en une ligne :
pip install graphify && graphify install
Ensuite, tapez /graphify dans Claude Code et pointez-le vers n’importe quoi.
Karpathy a demandé. Quelqu’un a livré en 48 heures.
C’est le rythme de 2026.
Open Source. Gratuit.