Graphify 是一个将代码库、文档、PDF、图片和视频映射为知识图谱的开源工具，专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor、Gemini CLI 等 20+ 平台）设计。它使用 tree-sitter AST 对代码进行确定性解析（完全本地、无需 LLM），对文档/媒体则通过 AI 助手模型做语义提取。输出是一个可交互的 HTML 可视化、一份 Markdown 报告和可复用的 graph.json，支持用户通过自然语言查询、路径追踪和概念解释。每一条边都带有置信度标签（EXTRACTED / INFERRED），让开发者明确区分“读到的”和“推测的”。适合需要快速理解大型陌生代码库或在长尾维护中依赖 AI 助手的工程师。
这是一个专为 AI 编程与安全助手设计的结构化网络安全技能库，并不是传统的脚本合集或渗透测试工具包。项目包含 754 个可执行的安全技能，覆盖 26 个安全领域，每项技能都用 YAML 前置元数据和分步骤的 Markdown 工作流编码了资深分析师的决策逻辑。核心价值在于把从业者的隐性知识转化为 AI 能直接发现、加载和执行的标准化指令，让通用大模型在网络安全调查中具备专家级操作能力。所有技能都映射到了 MITRE ATT&CK、NIST CSF 2.0 等五大威胁与治理框架，适合希望将 AI 智能体引入安全运维、事件响应和威胁狩猎等一线工作的工程师和研究员。
YC 首席执行官 Garry Tan 以第一人称视角详述了其累计 10 万页、100 余个技能的 AI 智能体系统 GBrain 的构建历程与核心架构。文章反驳了将 AI 视为聊天窗口的浅层用法，提出“瘦胶水、胖技能、胖数据”的设计哲学：以 OpenClaw 等轻量级运行体作为调度层，将可复用的工作流封装为自包含的技能（skill），并通过一个名为 Skillify 的元技能来迭代创建新技能。文中以“书籍镜像”工作流（将书中观点映射至个人人生经历）为例，展示了从最初包含事实错误到引入多模型交叉校验、深度检索的演进过程，以及会议预演、实体传播等场景如何依赖持续增长的上下文图谱实现自动化。全文提供具体的架构说明、代码仓库链接与启动指南，适合希望构建可不断增值的个人 AI 基础设施的一线开发者阅读。