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

48 horas depois de Karpathy ter publicado o seu fluxo de trabalho de Bases de Conhecimento LLM, isto apareceu no GitHub.

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

Aponta-o para qualquer pasta. Executa /graphify dentro do Claude Code. Vai-se 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 backlinks
-> Um wiki que começa no index.md e mapeia todos os clusters de conceitos
-> Perguntas e respostas em Inglês simples sobre toda a tua base de código ou pasta de pesquisa

Podes perguntar-lhe coisas como:

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

Sem base de dados vetorial. Sem configuração. Sem ficheiros de configuração.

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

71,5x menos tokens por consulta em comparação com ler ficheiros brutos.

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

O que suporta:

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

Instala com uma linha:

pip install graphify && graphify install

Depois escreve /graphify no Claude Code e aponta-o para qualquer coisa.

Karpathy pediu. Alguém entregou em 48 horas.

Esse é o ritmo de 2026.

Código Aberto. Gratuito.