MÓDULO 2.3

🗺️ Rodar o Graphify e ler o grafo

Você já tem a fonte preparada. Agora dá o comando, espera a extração e aprende a ler o que saiu — o mapa interativo, o relatório com os hubs e as perguntas, e os comandos para conversar com o grafo direto no terminal.

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▶️ Rodar /graphify ou graphify extract

Existem dois caminhos para gerar o mesmo grafo. Dentro do Claude Code você usa a skill (o slash command /graphify); no terminal puro você usa o subcomando headless graphify extract. Os dois leem a fonte e produzem a pasta graphify-out/ — escolha o que cabe no momento.

🔰 Novo aqui? Skill vs. headless

Skill = a forma dentro do Claude Code: a sessão fornece o modelo, então não precisa de API key, e você ganha extras como --obsidian, --update e --watch. Headless = o mesmo motor no terminal puro (CI, script); para documentos ele pede ANTHROPIC_API_KEY.

PRÁTICO · copy-runskill — dentro do Claude Code

🎯 Objetivo: extrair o grafo da sua pasta de documentos sem precisar de API key.

Claude Code
/graphify ./claude-code-docs

Troque <isto-voce-troca>: ./claude-code-docs → o caminho da SUA fonte preparada no módulo 2.2.

✓ Como verificar: ao terminar, surge a pasta graphify-out/ com graph.json, graph.html e GRAPH_REPORT.md.

PRÁTICO · copy-runheadless — terminal puro

🎯 Objetivo: a mesma extração fora do Claude Code (útil em CI ou num script).

terminal
graphify extract ./claude-code-docs

No headless, documentos pedem ANTHROPIC_API_KEY no ambiente. Código puro (tree-sitter) dispensa.

✓ Como verificar: mesmo resultado da skill — a pasta graphify-out/ é criada no diretório.

🔑 Conceitos-chave

/graphify
Skill (sem key)
extract
Headless
Mesma saída
graphify-out/
API key
Só no headless
2

⏳ O que acontece durante a extração

A barrinha não está parada à toa. Durante a espera, o Graphify lê os arquivos, extrai entidades (os nós) e relações (as arestas tipadas), e depois agrupa tudo em comunidades usando o algoritmo Leiden. Cada arquivo processado vai para um cache, então a próxima rodada não refaz o que não mudou.

🔰 Novo aqui? Leiden e cache

Leiden é o algoritmo que encontra grupos de nós muito conectados entre si — as comunidades, os "bairros" do grafo. O cache guarda o resultado por arquivo (pelo hash do conteúdo); se o arquivo não mudou, o Graphify reaproveita e não re-chama o modelo.

arquivosa fonte lida entidadesos nós relaçõesarestas tipadas comunidades (Leiden)os "bairros" do grafo cache por arquivo (hash) — cada etapa é gravada para não refazer na próxima rodada

↑ A espera é trabalho real: arquivos → entidades → relações → comunidades. O cache embaixo é o que torna a 2ª rodada barata.

🔑 Conceitos-chave

Entidades
Os nós
Relações
Arestas tipadas
Leiden
Comunidades
Cache
Não refaz à toa
3

🖥️ Abrir o graph.html

Tudo na pasta graphify-out/ deriva de um único arquivo: o graph.json, a fonte de verdade. Dele saem a visualização graph.html e o relatório GRAPH_REPORT.md. O graph.html é self-contained: abre direto no navegador, sem subir servidor nenhum.

corpus ./claude-code-docs graphify extrai o grafo graphify-out/ graph.json fonte de verdade graph.htmlmapa interativo GRAPH_REPORT.mdgod nodes + perguntas

↑ Você roda graphify sobre o corpus; ele grava graph.json; e dele derivam o graph.html (visual) e o GRAPH_REPORT.md (texto).

PRÁTICO · copy-runabrir o mapa no navegador

🎯 Objetivo: ver o grafo de verdade — nós, conexões e comunidades, interativo.

terminal
# macOS
open graphify-out/graph.html

# Linux
xdg-open graphify-out/graph.html

✓ Como verificar: abre uma página com a teia de nós; arraste, dê zoom e clique num nó — tudo sem servidor.

📦 O que tem dentro de graphify-out/

Arquivo O que é
graph.jsonGrafo completo — a fonte de verdade; tudo o resto deriva dele.
graph.htmlVisualização interativa self-contained; abre no navegador, sem servidor.
GRAPH_REPORT.mdAuditoria em texto: god nodes, conexões entre comunidades e perguntas sugeridas.
cache/Cache por arquivo (hash do conteúdo) para não re-chamar o LLM à toa.

🔑 Conceitos-chave

graph.json
Fonte de verdade
graph.html
Self-contained
Sem servidor
Abre direto
Interativo
Zoom + clique
4

📋 Ler o GRAPH_REPORT.md

O GRAPH_REPORT.md é o seu ponto de entrada num grafo grande. Em vez de adivinhar por onde explorar, ele já te entrega os god nodes — as entidades mais conectadas, os hubs — e uma lista de perguntas sugeridas que o grafo sabe responder bem. É um índice do que o mapa conhece.

🔰 Novo aqui? "God node"

Um god node é a entidade com mais conexões no grafo — o hub. Se um conceito aparece ligado a dezenas de outros, ele provavelmente é central no projeto. Começar por ele costuma ser o caminho mais curto para entender o todo.

GRAPH_REPORT.md (trecho ilustrativo)
# Graph Report

## God nodes (mais conectados)
1. Context Window   — 38 conexões
2. Hooks            — 31 conexões
3. Subagents        — 27 conexões

## Perguntas sugeridas
- Como funcionam os hooks?
- O que liga Subagents a Context Window?
- Quais comunidades giram em torno de MCP?
PRÁTICO · copy-runler o relatório

🎯 Objetivo: ver god nodes e perguntas sugeridas em texto puro.

terminal
cat graphify-out/GRAPH_REPORT.md

✓ Como verificar: aparece a seção God nodes com contagem de conexões e a lista de Perguntas sugeridas.

🔑 Conceitos-chave

God node
O hub
Perguntas
Sugeridas prontas
Auditoria
Em texto
Ponto de entrada
Por onde começar
5

🔎 explain / path / query no terminal

Sem abrir o navegador nem o vault, dá para conversar com o grafo direto no terminal. explain descreve um nó em linguagem simples; path mostra o caminho mais curto entre dois nós; query responde a uma pergunta em texto livre. São respostas tiradas da estrutura — rápidas e baratas.

PRÁTICO · copy-runinterrogar o grafo

🎯 Objetivo: explicar um conceito, achar a ponte entre dois e fazer uma pergunta livre.

terminal
graphify explain "Context Window"
graphify path "Hooks" "Subagents"
graphify query "como funcionam os hooks?"

Troque <isto-voce-troca>: os termos entre aspas pelos nós do SEU grafo (veja os god nodes no relatório).

✓ Como verificar: cada comando responde em texto — explicação, sequência de nós do caminho, ou resposta à pergunta.

explain

Descreve um nó em linguagem simples.

path

Caminho mais curto entre dois nós.

query

Pergunta em texto livre ao grafo.

🔑 Conceitos-chave

explain
Explica um nó
path
Caminho curto
query
Pergunta livre
Sem vault
Direto da estrutura
6

🔁 --update e --watch (re-rodar barato)

A fonte muda com o tempo — e você não quer pagar a extração inteira de novo. O --update reprocessa só os arquivos alterados (graças ao cache); o --watch faz isso automaticamente sempre que você salva. É o que mantém o grafo vivo sem custo total a cada vez.

PRÁTICO · copy-runatualização incremental

🎯 Objetivo: re-rodar só o que mudou — no headless ou dentro do Claude Code.

terminal / Claude Code
# headless: só os arquivos alterados
graphify update ./claude-code-docs

# dentro do Claude Code
/graphify ./claude-code-docs --update
/graphify ./claude-code-docs --watch

✓ Como verificar: a rodada termina muito mais rápido que a 1ª extração — o cache reaproveita o que não mudou.

✓ Incremental (--update / --watch)

  • Reprocessa só o que mudou.
  • Reaproveita o cache por arquivo.
  • Mantém o grafo vivo com a fonte.

✗ Extração do zero toda vez

  • Re-chama o LLM no corpus inteiro.
  • Demora e custa o total de novo.
  • Desencoraja manter o grafo atualizado.

🔑 Conceitos-chave

--update
Só o que mudou
--watch
Ao salvar
Incremental
Barato
Cache
Reaproveita

✋ Auto-recuperação (opcional, não bloqueia): qual arquivo de graphify-out/ lista os god nodes e as perguntas sugeridas?

📌 Resumo do módulo

Dois caminhos, um grafo: /graphify (skill, sem key) e graphify extract (headless).
A espera é trabalho: entidades, relações, comunidades (Leiden) e cache por arquivo.
graph.json é a fonte: dele derivam graph.html (visual) e GRAPH_REPORT.md (texto).
O relatório te orienta: god nodes + perguntas sugeridas = por onde começar.
explain / path / query e --update / --watch: conversar com o grafo e mantê-lo vivo barato.

Próximo módulo

2.4 · Gerar o vault Obsidian — transformar o grafo em um markdown por conceito, com wikilinks e backlinks.