Graphify für Claude Code: Schluss mit Token-Burn im Repo

Dein KI-Coding-Agent verschwendet nicht nur Zeit, wenn er ein großes Repo immer wieder neu durchsucht. Er verbrennt Kontext. Graphify setzt genau dort an: Es baut aus deinem Projekt eine Knowledge Graph Map, die der Agent später abfragen kann, statt dieselben Dateien erneut zu lesen.

Was Graphify macht

Graphify läuft in AI-Coding-Assistenten wie Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, Copilot Chat, Aider und Hermes. Du startest es im Projektordner, es liest Code, Dokumente, PDFs, Bilder und Videos und erzeugt daraus eine strukturierte Projektkarte.

Das Ergebnis landet in graphify-out/:

• graph.html — eine interaktive Browser-Ansicht mit Suche, Filtern und klickbaren Nodes.
• GRAPH_REPORT.md — die wichtigsten Konzepte, überraschenden Verbindungen und gute Anschlussfragen.
• graph.json — der komplette Graph für spätere Abfragen, ohne das Projekt wieder von vorne einzulesen.

Der praktische Punkt: Bei großen Codebases ist nicht die erste Analyse das Problem. Das Problem ist, dass dein Agent dieselbe Analyse in jeder Session wieder bezahlt — mit Tokens, Wartezeit und Fehlerfläche.

Installation in 3 Schritten

Die offizielle PyPI-Package heißt graphifyy mit Doppel-y. Der CLI-Befehl bleibt graphify. Genau diese Verwechslung ist wichtig, weil falsche Pakete und falsche Python-Umgebungen sonst direkt in ModuleNotFoundError enden.

1. Installiere das Paket: uv tool install graphifyy
2. Registriere den Skill: graphify install
3. Öffne deinen AI-Coding-Assistenten im Projekt und starte: /graphify .

Wenn du Windows PowerShell nutzt, schreibst du graphify . ohne führenden Slash. PowerShell interpretiert /graphify sonst als Pfad, nicht als Assistant-Befehl.

Warum uv statt pip?

pip funktioniert manchmal, aber es ist die wackelige Variante. Auf macOS und Windows landet das Paket schnell in einer anderen Python-Umgebung als der Skill später nutzt. uv tool install oder pipx installieren Graphify isoliert und legen den CLI-Befehl sauber auf den PATH. Das ist weniger elegant, aber stabiler.

Wann sich Graphify lohnt

• Du arbeitest mit einem fremden Repo und willst schnell verstehen, welche Module zusammenhängen.
• Dein Agent grept ständig dieselben Dateien und verliert trotzdem Architektur-Kontext.
• Du willst Code, Datenbankschema, Infrastruktur und Dokumentation in einer Karte sehen.
• Du brauchst nach einer Woche Pause wieder Einstieg, ohne das Repo erneut erklären zu müssen.

Wann es nicht trägt

Für ein Mini-Skript mit drei Dateien ist Graphify Overhead. Der Hebel entsteht erst, wenn der Kontext größer ist als das, was ein Agent sauber in einer Antwort halten kann. Dann ist eine persistente Projektkarte stärker als der nächste blinde grep.

Schneller Test

1. Wechsle in ein echtes Projekt, nicht in einen leeren Testordner.
2. Starte /graphify . und warte auf graphify-out/.
3. Öffne graph.html und prüfe, ob die zentralen Module, Datenmodelle und externen Abhängigkeiten sichtbar sind.
4. Frag danach deinen Agenten konkret: “Was verbindet Auth, Billing und Webhooks?” — nicht: “Fass alles zusammen.”

Quelle und Installation: Offizielles Graphify-Repository auf GitHub.