Graphify가 2.5개월 만에 73k 스타와 220만 다운로드를 달성했고, YC에 합격했습니다
Graphify hit 73k stars and 2.2M downloads in 2.5 months, and we just got into YC
핵심 요약
Graphify는 리포지토리를 Claude용 지식 그래프로 변환해 토큰 효율을 높이는 도구로, YC에 합격하며 큰 성장을 기록함.
- 지식 그래프 변환 — 리포지토리와 문서를 Claude가 쿼리 가능한 그래프로 변환함.
- 토큰 효율성 — 원본 파일 대신 그래프를 사용하여 쿼리당 토큰 사용량을 71배 절감함.
- 자기 학습 기능 — LESSONS.md를 통해 과거의 실수를 기록하고 학습하는 기능을 제공함.
- YC 합격 — 2.5개월 만에 73k 스타와 2.2M 다운로드를 달성하며 YC S26에 선정됨.
github.com
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Graphify는 4월 5일에 시작됨. /graphify를 입력하면 리포지토리(또는 문서, PDF, SQL 스키마, Obsidian 볼트, 트랜스크립트)를 Claude가 읽을 수 있는 지식 그래프로 변환함. 그래프에 질문하면 쿼리당 토큰을 약 71배 적게 사용하므로 컨텍스트에 더 많이 담을 수 있고 grep을 덜 하게 됨.
2.5개월이 지난 지금, 73k 스타와 2.2M 다운로드를 기록함. 그리고 방금 YC S26에 합격함. 이 모든 건 이 커뮤니티 없이는 불가능했음. 이슈 제기, PR, 친구에게 추천해 준 사람들 덕분에 여기까지 올 수 있었고 정말 감사함.
그 이후로 내가 만든 가장 큰 기능은 Graphify가 이제 학습한다는 점임. 어떤 답변이 도움이 되었고 어떤 게 막다른 길이었는지 추적함. graphify reflect는 이를 LESSONS.md에 저장하고 매 세션마다 읽어서 똑같은 잘못된 추측을 두 번 다시 하지 않게 함. 이게 내가 YC에서 만들고 있는 것의 시작임. 아무도 열어보지 않는 위키에 처박히는 대신 팀이 일하는 방식을 계속 학습하는 '자기 학습형 회사 두뇌'를 만드는 중임.
가장 놀라웠던 건 사람들이 LinkedIn과 X에서 Graphify를 어떻게 사용하는지 볼 때였음. 단순히 코드 검색 용도가 아니었음. 사람들은 실제 코드베이스에 기반한 PRD를 작성하고, 큰 변경 전에 위험 평가를 실행하며, 에이전트가 세션 간에 컨텍스트를 잃지 않도록 그래프를 영구적인 메모리와 전체 리포지토리의 실시간 인덱스로 사용하고 있음.
솔직히 Graphify는 내가 2년 넘게 지식 그래프를 연구하며 만든 것 중 최고임. 여기 있는 사람들이 엄청나게 밀어준 덕분에 비로소 제대로 작동하게 됨.
커뮤니티에 질문함:
- 실제로 Graphify를 어떻게 사용하고 있으며, 가장 이상하거나 유용한 용도는 무엇이었음?
- 만약 회사 전체에 적용한다면, 자기 학습형 회사 두뇌 위에 어떤 엔터프라이즈 레이어를 추가하고 싶음?
- 워크플로우에서 여전히 부족하거나 고장 난 부분은 무엇임?
참고로, Discord 개발자들은 들어와서 토론하고 질문하며 이 프로젝트의 방향을 잡는 데 도움을 줄 수 있음: https://discord.gg/598Ad9zQZ
