Rahasia Hemat Hingga 60% Token Claude dengan Graphify

Bagi pengguna Claude yang sering bekerja dengan codebase besar, dokumentasi proyek, atau kumpulan file penelitian, penggunaan token sering kali menjadi tantangan tersendiri. Saat melakukan analisis terhadap sebuah proyek, Claude perlu memahami struktur dan hubungan antar file sebelum dapat memberikan jawaban yang akurat. Proses inilah yang sering menghabiskan token dalam jumlah besar.

Salah satu solusi yang mulai banyak digunakan oleh komunitas AI dan developer adalah Graphify, sebuah tool open-source yang dirancang untuk membantu AI memahami struktur proyek secara lebih efisien. Dengan memanfaatkan knowledge graph, Graphify memungkinkan Claude memperoleh gambaran menyeluruh tentang sebuah proyek tanpa harus membaca setiap file dari awal.

Mengapa Claude Bisa Menggunakan Banyak Token?

Ketika pengguna meminta Claude untuk menjelaskan suatu fitur, menemukan bug, atau memahami alur kerja sebuah aplikasi, AI perlu mencari informasi yang relevan di dalam proyek tersebut. Pada repository berukuran besar, proses pencarian ini dapat melibatkan puluhan hingga ratusan file.

Secara sederhana, proses tersebut dapat diibaratkan seperti mencari satu buku tertentu di perpustakaan yang sangat besar. Tanpa adanya peta atau katalog yang jelas, seseorang harus memeriksa rak demi rak hingga menemukan informasi yang dibutuhkan. Semakin besar perpustakaan, semakin banyak waktu dan sumber daya yang diperlukan.

Apa Itu Graphify?

Graphify adalah tool open-source yang membangun sebuah knowledge graph dari seluruh isi folder atau codebase. Alih-alih hanya membuat daftar file, Graphify memetakan hubungan antar komponen sehingga AI dapat memahami konteks proyek secara lebih cepat.

Knowledge graph tersebut dapat mencakup berbagai jenis informasi seperti:

Hubungan antar file dan modul.
Fungsi yang saling memanggil.
Struktur class dan objek.
Dependensi antar komponen aplikasi.
Dokumentasi proyek.
Dokumen PDF, gambar, dan media lainnya.

Dengan adanya peta tersebut, Claude tidak perlu lagi melakukan eksplorasi berulang terhadap seluruh file yang ada di dalam proyek.

Bagaimana Cara Kerja Graphify?

Graphify melakukan proses pemetaan dalam beberapa tahap:

Analisis Kode
Graphify membaca source code dan mengekstrak informasi penting seperti fungsi, class, relasi, serta dependensi yang terdapat dalam proyek.
Analisis Dokumen
File seperti PDF, dokumentasi, gambar, dan catatan proyek dapat dimasukkan ke dalam knowledge graph agar mudah dipahami oleh AI.
Analisis Multimedia
Jika terdapat audio atau video, Graphify dapat memproses dan mentranskripsikannya sehingga informasi tersebut dapat menjadi bagian dari graph.

Hasil akhirnya adalah sebuah representasi terstruktur yang dapat di-query oleh AI dengan lebih cepat dibandingkan membaca file satu per satu.

Klaim Penghematan Token

Menurut dokumentasi dan pengalaman sejumlah pengguna, penggunaan Graphify dapat mengurangi kebutuhan token secara signifikan ketika bekerja dengan proyek berukuran besar.

Sebelum Graphify Sesudah Graphify ± 200.000 Token ± 80.000 Token Analisis lebih lambat Analisis lebih cepat Membaca banyak file secara berulang Menggunakan knowledge graph sebagai panduan

Perlu diperhatikan bahwa angka tersebut merupakan estimasi berdasarkan skenario tertentu. Hasil yang diperoleh setiap pengguna dapat berbeda tergantung ukuran proyek, kompleksitas kode, dan jenis analisis yang dilakukan.

Fitur Tambahan yang Menarik

Selain membantu AI memahami codebase, Graphify juga menyediakan fitur ekspor knowledge graph ke Obsidian melalui parameter --obsidian.

Fitur ini memungkinkan pengguna membangun sistem dokumentasi dan personal knowledge management yang lebih terstruktur. Tidak hanya kode program, tetapi juga catatan riset, dokumen kerja, dan berbagai sumber informasi lainnya dapat dipetakan dalam satu ekosistem pengetahuan yang saling terhubung.

Apakah Graphify Layak Dicoba?

Bagi developer, peneliti, mahasiswa, maupun profesional yang sering bekerja dengan repository besar dan dokumentasi kompleks, Graphify menawarkan pendekatan yang cukup menarik. Konsep knowledge graph yang digunakan mampu membantu AI memperoleh konteks proyek secara lebih efisien sehingga waktu analisis menjadi lebih singkat dan penggunaan token lebih terkontrol.

Meskipun bukan solusi ajaib yang menghilangkan kebutuhan token sepenuhnya, Graphify dapat menjadi alat pendukung yang bermanfaat untuk meningkatkan efisiensi kerja saat menggunakan Claude maupun AI coding assistant lainnya.

Kesimpulan

Graphify merupakan tool open-source yang membantu AI memahami struktur proyek melalui pendekatan knowledge graph. Dengan memetakan hubungan antar file, fungsi, dokumentasi, dan berbagai sumber informasi lainnya, Graphify memungkinkan proses analisis dilakukan secara lebih efisien dibandingkan metode eksplorasi tradisional.

Untuk pengguna yang sering bekerja dengan codebase besar, Graphify layak dipertimbangkan sebagai salah satu cara untuk mengoptimalkan penggunaan token, mempercepat proses analisis, dan meningkatkan produktivitas saat berinteraksi dengan AI.