KlapContext

Understand an unfamiliar codebase before changing it.

KlapContext convierte evidencia de código en un modelo del sistema: puntos de entrada, flujos, automatizaciones, integraciones y sus incertidumbres. Graphify funciona como proveedor de análisis técnico; KlapContext es la capa que transforma esa evidencia en comprensión para personas y agentes de IA.

Agent Intelligence

KlapContext planifica el mínimo contexto relevante antes de que un agente empiece a cambiar código. Según la intención —entender, modificar, depurar, probar, refactorizar o medir impacto— selecciona capacidades y proveedores necesarios, sin acoplarse a una herramienta externa ni cargar archivos enteros por defecto. La compilación de Task Context llegará en los siguientes sprints.

KlapContext convierte un repositorio en contexto de ingeniería reutilizable: un portal estático para personas y un briefing compacto para agentes de IA. Usa Graphify como motor local de análisis técnico; KlapContext no reimplementa su grafo ni sus parsers.

Repositorio → KlapContext → Contexto de ingeniería
                              ├── Portal humano
                              └── Contexto para agentes

Instalación

pip install klapcontext

La instalación incluye graphifyy, la distribución oficial de Graphify que KlapContext necesita para generar el análisis local. Como alternativa para una CLI aislada: pipx install klapcontext.

Primer uso

cd mi-proyecto
klap init
klap open

klap init genera el análisis Graphify y escribe artefactos locales bajo .klap/. KlapContext agrega esa carpeta a .git/info/exclude; nunca modifica tu .gitignore.

Comandos

Salidas

.klap/
├── context.json          # modelo técnico, de sistema y humano
├── agent-context.md      # briefing para agentes de IA
├── index.html            # portal humano, sin servidor
├── state.json            # metadatos de freshness
└── graphify/             # grafo, informe y visualizaciones de Graphify

Las afirmaciones incluyen evidencia y estados CONFIRMED, INFERRED o UNKNOWN. Si KlapContext no puede determinar algo con confianza, lo expone en lugar de inventarlo.

Desarrollo

python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest

Publicación

El workflow de GitHub Actions publica tags v* mediante PyPI Trusted Publishing. Antes del primer tag, configurá el publisher de PyPI para este repositorio y workflow. No se necesitan tokens de PyPI en el repositorio.

El repositorio ya incluye .github/workflows/publish-pypi.yml: al publicar un tag vX.Y.Z, GitHub construye el paquete y lo publica con ese publisher.

Licencia

Apache-2.0. Ver LICENSE.