🚨 ÚLTIMA HORA: Alguém acabou de criar a ferramenta exata que Andrej Karpathy disse que alguém deveria criar.

48 horas após Karpathy postar seu fluxo de trabalho de Bases de Conhecimento LLM, isso apareceu no GitHub.

Chama-se Graphify. Um comando. Qualquer pasta. Grafo de conhecimento completo.

Aponte para qualquer pasta. Execute /graphify dentro do Claude Code. Vá embora.

Aqui está o que sai do outro lado:

-> Um grafo de conhecimento navegável de tudo nesta pasta
-> Um cofre do Obsidian com artigos com links internos
-> Um wiki que começa em index.md e mapeia cada cluster de conceito
-> Perguntas e respostas em Inglês Simples sobre toda a sua base de código ou pasta de pesquisa

Você pode perguntar coisas como:

"O que chama esta função?"
"O que conecta esses dois conceitos?"
"Quais são os nós mais importantes neste projeto?"

Sem banco de dados vetorial. Sem configuração. Sem arquivos de configuração.

O número de eficiência de tokens é o que me impressionou:

71,5x menos tokens por consulta em comparação à leitura de arquivos brutos.

Isso não é uma melhoria pequena. É um paradigma completamente diferente de como agentes de IA raciocinam sobre grandes bases de código.

O que ele suporta:

-> Código em 13 linguagens de programação
-> PDFs
-> Imagens via Claude Vision
-> Arquivos Markdown

Instale em uma linha:

pip install graphify && graphify install

Depois digite /graphify no Claude Code e aponte para qualquer coisa.

Karpathy perguntou. Alguém entregou em 48 horas.

Esse é o ritmo de 2026.

Código Aberto. Gratuito.