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description: Roda o graphify no código-fonte (server.py + fcpxml/) e gera o grafo de conhecimento.
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# Graphify do código

Execute o pipeline completo do graphify sobre o código-fonte do projeto
(`code/server.py` e `code/fcpxml/`), gerando o grafo de conhecimento em `graphify-out/`.

## Orientação de execução

1. **Verifique o grafo existente**: se `graphify-out/graph.json` já existir e o
   código-fonte não tiver sido alterado, responda "Grafo já construído" e
   ofereça `/graphify query`. Caso contrário, prossiga com uma reconstrução.

2. **Alvo**: rode o graphify sobre o código-fonte deste repositório
   (G-ART / fcp-mcp-server): `code/server.py` + `code/fcpxml/`. Siga fielmente o passo
   a passo do skill `graphify`:

   - Step 1: garantir o interpretador Python + pacote `graphifyy`.
   - Step 2: detectar arquivos do corpus.
   - Step 3: extração estrutural (AST) + semântica (subagentes / Gemini).
   - Step 4-5: construir o grafo, clusterizar (comunidades) e rotular.
   - Step 6: gerar o HTML interativo `graph.html`.
   - Step 9: salvar manifest, custo e relatório `GRAPH_REPORT.md`.

3. **Saídas esperadas** em `graphify-out/`:
   - `graph.html`   — visualização interativa (abrir no navegador).
   - `GRAPH_REPORT.md` — relatório de auditoria.
   - `graph.json`   — dados crus do grafo.

4. **Entrega**: mostre do `GRAPH_REPORT.md` apenas as seções "God Nodes",
   "Surprising Connections" e "Suggested Questions". Em seguida ofereça explorar
   a pergunta sugerida mais interessante com `/graphify query`.

## Observações

- Se o usuário passar um caminho em `$ARGUMENTS`, use esse caminho em vez do padrão.
- `$ARGUMENTS` opcional: caminho do corpus a ser analisado (padrão o código real).