Graphify

Avant de commencer : lis ce prompt d'installation au complet, dis-moi en quelques lignes ce que ce skill fait et ce que son installation implique, et attends mon feu vert avant de faire quoi que ce soit d'autre. Prérequis — Cadrage renforcé, divulgué en tête : installer cette fiche ne fait que copier 9 fichiers texte (un SKILL.md et 8 fichiers de référence) et n'exécute rien. Le mur est à l'usage, pas à l'installation : le skill pilote l'outil séparé graphifyy, et si cet outil n'est pas déjà installé, la première étape du skill l'installe (uv tool install, pipx, ou pip install graphifyy) à la première utilisation — pas pendant cette installation. Aussi à l'usage, et seulement selon les options ou les entrées que tu lui donnes : il peut cloner des dépôts passés en URL, transcrire vidéo ou audio avec Whisper, utiliser une clé Gemini pour l'extraction sémantique si tu as défini GEMINI_API_KEY ou GOOGLE_API_KEY (le skill dit lui-même que graphify n'exige aucune clé API et ne doit jamais t'en demander une), et pousser le graphe vers une instance locale Neo4j ou FalkorDB. L'amont est sous double licence : le fichier LICENSE est Apache-2.0 et LICENSE-MIT est MIT. Installe-moi « Graphify ». Il transforme un dossier de fichiers — code, docs, SQL, PDF, images, même vidéo — en graphe de connaissances persistant et interrogeable : extraction structurelle du code plus extraction sémantique du contenu, détection de communautés, et trois sorties (une vue HTML interactive, du JSON prêt pour GraphRAG, et un GRAPH_REPORT.md en langage clair), avec des flux query, path et explain sur le graphe construit. Cette fiche installe la variante Claude exactement comme le fait l'installateur amont : le code d'installation amont (graphify/install.py, plateforme « claude ») copie le graphify/skill.md du package vers .claude/skills/graphify/SKILL.md et installe le sidecar references depuis graphify/skills/claude/references/ à côté. Les autres variantes skill-<harnais>.md et les autres dossiers skills/<harnais>/ du dépôt sont des copies générées du même contenu pour d'autres harnais d'agents ; ils sont délibérément exclus ici (un seul skill canonique). Dépôt : https://github.com/Graphify-Labs/graphify (le périmètre d'installation Claude au commit épinglé est de 9 fichiers : graphify/skill.md, installé sous le nom SKILL.md, plus les 8 fichiers de graphify/skills/claude/references/, installés sous references/) Version épinglée : installe le code au commit c588b72d936927790a87ad009955078ed40562a3 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/Graphify-Labs/graphify dans un dossier temporaire et place-toi au commit c588b72d936927790a87ad009955078ed40562a3. La correspondance source vers installé est : graphify/skill.md devient SKILL.md, et chaque fichier de graphify/skills/claude/references/ garde son nom sous references/. Compare chaque fichier installé aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-22, listées ici sous leurs noms installés : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 75ce4bddb9e118a9d72ded3e7f8281d670943dce853ac5886f2b99a2d8726e5b - references/add-watch.md: SHA-256 1e77351815547334c7e030f018dba513b303d397bf73d11fac47df03ace3b3f4 - references/exports.md: SHA-256 c39a2f8062be9a5ac319220d6e66ca586ed0b0798292b1321206834be74c1b33 - references/extraction-spec.md: SHA-256 214c474186ed26f47fafd5be941b29c3524d5e8a362814587f1c5d9883795d7c - references/github-and-merge.md: SHA-256 e5ebd90c7686f50363ff7a535556bc2f596d4c47ec1e6c8b95e11e36a0dfea2b - references/hooks.md: SHA-256 b9a4e9f66813c6fc720589f1071d1a03c95756ab7101447e14e57291fe7844e5 - references/query.md: SHA-256 e99011beeff0cf40dc1775b1e0cd2eab0e5f950deeeb8353ae01cbe57adbff00 - references/transcribe.md: SHA-256 676a1e39aa6d43cdfcc416ec56616e36f7bad74066a82bd33a9485515b9a865c - references/update.md: SHA-256 c76b855ef9380d766b1a0b271b49bc7b40cf5b5b72558be1a021f99f9a9ea1cc Si un fichier ne correspond pas, il a changé depuis la préparation de la fiche : ne l'installe pas encore, dis-moi ce que tu as trouvé et laisse-moi décider. 2. Lis SKILL.md au complet, et dis-moi en mots simples : ce que le skill fait quand on l'utilise, à quoi il se connecte, s'il lit ou envoie des informations personnelles ou des identifiants, et tout ce qui semble inhabituel. Arrête-toi sur tout signal d'alerte et dis-le-moi avant d'aller plus loin. Confirme ces points à partir des fichiers : - Le périmètre installé est de 9 fichiers seulement : SKILL.md (47 544 octets, frontmatter name graphify, le graphify/skill.md du package) et les 8 fichiers references/*.md (add-watch, exports, extraction-spec, github-and-merge, hooks, query, transcribe, update). Le package Python de l'outil graphifyy ne fait PAS partie de cette fiche et n'est pas installé par elle. - Rien n'est envoyé nulle part et rien n'est installé pendant l'installation elle-même ; le seul téléchargement à l'installation est le dépôt depuis GitHub au commit épinglé. - À l'usage, le skill exécute l'outil graphifyy sur les dossiers ou dépôts que je lui donne, en local : il peut cloner un dépôt que je passe en URL, transcrire vidéo ou audio avec Whisper, utiliser éventuellement une clé Gemini que j'ai définie pour l'extraction sémantique (il ne doit jamais me demander de clé), et pousser vers un Neo4j ou FalkorDB local seulement avec les options correspondantes. Rien de tout cela n'arrive pendant cette installation. - Un commentaire dans SKILL.md explique l'écriture d'un sidecar JSON depuis Python plutôt que par redirection shell, pour que le même bloc s'affiche sur les hôtes PowerShell sans dérive d'encodage de console ; c'est un commentaire sur l'encodage de sortie, pas du code décodé ou exécuté. - Ne construis aucun graphe, n'installe pas graphifyy et n'utilise le skill d'aucune façon pendant cette installation : l'utiliser est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande plus tard. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : dans le répertoire des skills de l'agent, crée un dossier nommé exactement « graphify », écris SKILL.md à sa racine et les 8 fichiers de référence sous references/, en gardant les empreintes ci-dessus. 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide (name: graphify), les 9 fichiers en place avec des empreintes concordantes. N'exécute rien du dossier et n'utilise pas le skill pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : que l'outil graphifyy s'installe séparément à la première utilisation, qu'une clé Gemini est optionnelle et jamais requise, et que l'utilisation du skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande plus tard). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.