코드·논문·메모를 쿼리 가능한 그래프로 — Claude Code 스킬 graphify

폴더에 던져 둔 코드·논문·이미지·메모를 쿼리할 수 있는 knowledge graph로 묶어 주는 Claude Code 스킬입니다. Andrej Karpathy가 "LLM Knowledge Bases" 워크플로우를 트윗한 2026년 4월 3일 같은 날 만들어져, 7주 만에 별 5만 2,668개를 받았습니다.

graphify를 만든 사람은 Safi Shamsi(@safishamsi)입니다. Python으로 작성된 MIT 라이선스 저장소로, 첫 커밋이 2026년 4월 3일 — Karpathy가 같은 날 본인 워크플로우를 트윗으로 풀어내자, 그 흐름을 곧바로 도구로 옮겼습니다. README 첫 줄이 "Type /graphify in Claude Code"로 시작하지만 Claude Code 전용은 아니어서, Codex·OpenCode·Cursor·Gemini CLI 같은 다른 에이전트에도 같은 스킬로 끼워 넣을 수 있습니다.

Karpathy의 /raw 폴더에서 자란 도구

Karpathy는 2026년 4월 3일 자기 LLM Knowledge Bases 워크플로우를 X에 풀었습니다. 트윗의 핵심 한 줄은 이렇습니다.

A large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge.

/raw 폴더에 논문·코드·이미지·트윗·메모를 그대로 던져 두고, 그 위에 /wiki 폴더를 둡니다. LLM이 /raw를 읽어 /wiki에 정리된 마크다운 문서로 컴파일해 주죠. 본인의 연구용 wiki는 약 100개 글, 40만 단어 분량까지 자랐다고 본인이 밝혔습니다. 그 트윗은 1,600만 회 가까이 조회됐다고 여러 매체가 전했죠.

graphify의 README가 첫 단락에서 인용하는 문장이 바로 이 워크플로우입니다 — "Andrej Karpathy keeps a /raw folder where he drops papers, tweets, screenshots, and notes." Karpathy가 손으로 정돈하던 /raw → wiki 흐름을 명령 한 줄에 담았습니다. 다만 결과물은 마크다운 wiki가 아니라 검색·필터링이 가능한 그래프입니다.

tree-sitter와 Claude vision으로 그래프를 짠다

명령은 한 줄입니다 — /graphify . 또는 /graphify ./raw. 도구는 폴더를 훑어 두 갈래로 처리합니다.

코드는 로컬에서 AST로. Python·TypeScript·JavaScript·Go·Rust·Java·C++·Ruby·C#·Kotlin·Scala·PHP 등을 tree-sitter로 파싱해 함수·클래스·호출 관계를 노드와 간선으로 뽑아냅니다. 외부로 코드가 나가지 않습니다.
문서·이미지는 Claude vision으로. 마크다운·텍스트·PDF는 개념을 추출하고, 스크린샷·다이어그램·그림은 모델의 vision 능력으로 읽어 같은 그래프에 잇습니다. 다국어 이미지도 처리한다고 README가 적고 있죠.

결과는 graphify-out/ 아래로 떨어집니다. 검색·필터링이 되는 대화형 그래프 graph.html, 중심 노드(README가 god nodes라고 부르는 것)와 의심스러운 연결을 정리한 보고서 GRAPH_REPORT.md, 영속 저장본 graph.json, SHA256 기반 증분 캐시 cache/까지 한 묶음입니다.

--mode deep을 붙이면 관계 추출이 더 적극적으로 돌고, --watch는 파일 변화에 맞춰 그래프를 자동으로 다시 짭니다. --wiki 옵션을 주면 Karpathy 스타일의 마크다운 wiki까지 함께 만들어 주고, 외부로 빼고 싶으면 --svg·--graphml·--neo4j로 export, 다른 도구가 그래프를 직접 쿼리하게 하려면 --mcp까지 있습니다.

Claude Code에 스킬로 등록하는 한 줄

PyPI 패키지명은 graphifyy(y 두 개), CLI 이름은 graphify입니다.

pip install graphifyy && graphify install

graphify install이 Claude Code(또는 다른 에이전트)의 스킬 디렉터리에 명령을 등록합니다. Windows에서는 Python Scripts 폴더를 PATH에 넣거나 pipx를 쓰라고 README가 짚어 두죠. 등록되고 나면 Claude Code 채팅창에서 /graphify . 한 줄로 즉시 그래프가 짜입니다.

그래프가 만들어진 다음부터는 쿼리 명령으로 들어갑니다.

/graphify query "어떤 모듈이 인증 토큰을 다루나"
/graphify path NodeA NodeB
/graphify explain <node>

/graphify add [URL]로 외부 자료를 그래프에 직접 더할 수도 있고, post-commit 훅(graphify hook install)을 걸어 두면 커밋마다 그래프가 따라 갱신됩니다.

Karpathy 코퍼스에서 토큰 71.5배 절감

README가 자랑하는 숫자는 한 줄입니다. Karpathy 본인의 저장소 + 논문 5편 + 이미지 4장으로 묶은 52개 파일짜리 코퍼스에서, 같은 질문에 답하는 데 원본 파일을 그대로 읽는 방식 대비 토큰을 71.5배 적게 썼다고 합니다. 검색·필터링이 되는 그래프로 한 번 압축해 두면, 다음 질문에서 LLM이 들여다볼 표면적이 그만큼 좁아진다는 뜻이죠.

요컨대 graphify가 노리는 자리는 RAG도 wiki도 아닌 그 사이입니다. Karpathy가 손으로 wiki를 정돈하던 자리에 그래프 자동화를 끼워 넣어, 같은 워크플로우를 명령어 한 줄로 잇게 한다는 거죠. 첫 커밋 7주 만에 별 5만 2,668개와 포크 5,612개를 모은 속도는, 같은 시간 같은 갈증을 느낀 사람이 그만큼 많았다는 신호로 읽힙니다.