🚨 緊 breaking：誰かがアンドレイ・カルパシーが誰かに作るべきだと言った正確なツールを作った。

カルパシーが彼のLLM知識ベースのワークフローを投稿してから48時間後に、これがGitHubに登場した。

それはGraphifyと呼ばれる。1つのコマンド。任意のフォルダ。完全な知識グラフ。

任意のフォルダを指し示す。Claude Code内で /graphify を実行。放っておく。

こちらがその結果だ：

-> そのフォルダ内のすべてのナビゲーション可能な知識グラフ
-> バックリンクされた記事を持つObsidianのボールト
-> index.mdから始まるウィキで、すべての概念クラスターをマッピング
-> コードベースや研究フォルダ全体に対するプレーン英語のQ&A

次のような質問もできる：

「この関数を呼び出しているのは何？」
「これら二つの概念は何でつながっている？」
「このプロジェクトで最も重要なノードは何？」

ベクトルデータベースなし。セットアップ不要。設定ファイル不要。

私が注目したのはトークン効率の数値だ：

生のファイルを読むのに比べて、クエリあたり71.5倍少ないトークン。

これは小さな改善ではない。AIエージェントが大規模なコードベースを推論する方法の全く異なるパラダイムだ。

サポートされているもの：

-> 13のプログラミング言語のコード
-> PDF
-> Claude Visionによる画像
-> Markdownファイル

インストールは一行：

pip install graphify && graphify install

次にClaude Codeで /graphify と入力し、任意の場所を指し示す。

カルパシーが尋ねた。誰かが48時間で応えた。

これが2026年のペースだ。

オープンソース。無料。