Graft: Hooks do Claude Code reduzem tokens do grep em 42%

Graft (github.com/NanoNets/Graft) é uma ferramenta CLI que constrói um grafo de conhecimento persistente para agentes de codificação como Claude Code, Cursor, Codex e Gemini. Ele pré-computa o contexto do código para que os agentes evitem o loop repetitivo de grep e abertura de arquivos.
Ganhos concretos do benchmark
- Redução de 42% nos tokens (especificamente tokens de grep)
- Redução de 46% nas chamadas de ferramentas
- Economia de 60% do tempo
- A precisão salta de 54% para 66% no SWE-bench Verified
O benchmark controlado executou 162 tentativas com o mesmo agente e ferramentas de arquivo — apenas o contexto diferia. Os resultados do SWE-bench foram avaliados pelo harness oficial.
Por que funciona
Agentes de codificação reexploram o repositório do zero em cada tarefa. O Graft constrói uma compreensão uma vez e a escreve no seu repositório como uma pasta de arquivos markdown vinculados — um nó por sistema, API ou conceito. São explicações reais, não listas de símbolos. Sem embeddings, sem busca por similaridade, sem daemon.
Início rápido
npm install -g @nanonets/graft
# instala o CLI, uma vez
graft init
# constrói o grafo + conecta ao Claude Code
graft init pergunta quais agentes conectar, constrói graft/ a partir do seu código e adiciona uma linha de status e hooks em .claude/. O grafo é apenas arquivos — commit e os colegas o recebem via git. Execute graft init --dry-run para pré-visualizar as mudanças.
O que você faz commit é a configuração .claude/; cada colega executa graft build para gerar seu próprio grafo. O grafo é ignorado por padrão como cache local.
Recursos extras
- Servidor MCP para integração com agentes
- Integração profunda com Claude Code (statusline + hooks)
graft grepegraft mappara busca e orientação- Suporte a monorepo e multi-repo
graft vizpara navegar pelo grafo- Funciona com Cursor, Codex, Gemini e outros
Para quem é: Equipes que usam agentes de codificação com IA em bases de código grandes e estão cansadas de pagar tokens por contexto que já exploraram.
📖 Leia a fonte completa: HN AI Agents
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