graphify
safishamsi
KI-Coding-Skill, der einen Ordner aus Code, Docs und Bildern in einen abfragbaren Knowledge Graph verwandelt, über rund 20 Agents hinweg.
Was ist graphify?
Ein Skill für KI-Coding-Assistenten, der einen Ordner aus Code, SQL-Schemas, Docs, PDFs und Bildern in einen abfragbaren knowledge graph verwandelt, aufgerufen mit /graphify über rund 20 Agents hinweg (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Aider und mehr).
Vor- & Nachteile
Pros
- Sehr breite Agent-Unterstützung, kein Neo4j oder Server nötig
- Gibt HTML-Visualisierung, JSON-Graph, Obsidian-Vault und Architektur-Diagramme aus
- MIT, OSI-open; lokale AST-Extraktion via tree-sitter
Cons
- Der semantische Schritt sendet Daten an die Modell-API deines Agents (Kosten und Privatsphäre)
- Pre-1.0 (v0.8.31), Formate und APIs können sich noch verschieben
- Python 3.10+ erforderlich
Lizenz
MIT (OSI-open)
Wann interessant
eine Codebase oder einen Dokumentensatz als Graph navigierbar machen, wenn du bereits einen der Agents nutzt.
Wann zu früh
produktionskritische Pipelines, angesichts des Pre-1.0-Status. Eine kommerzielle Schicht (Penpax) steht auf einer Warteliste, ist aber noch nicht live.
Dieses Repo war in der Ausgabe 2026-06 des Open-Source-KI-Radars.
claude-mem
thedotmack
Persistente Memory-Schicht über Agent-Sessions hinweg mit automatischen semantischen Zusammenfassungen und Token-Kosten-Transparenz.
memU
NevaMind-AI
Memory-Framework für proaktive KI-Agents - typisierter Memory-Graph aus Chats, Dokumenten und Medien.
MemOS
MemTensor
Selbst-evolvierendes Memory-OS für LLMs und KI-Agents mit gestuftem L1-L3-Memory.