يستخدم عند استخراج الكيانات والعلاقات، أو بناء الأنطولوجيات، أو ضغط الرسوم البيانية الكبيرة، أو تحليل هياكل المعرفة - يوفر الضغط القائم على التكافؤ الهيكلي لتحقيق تقليل الحجم بنسبة 57-95%، وتلخيص k-bisimulation، وإنشاءات الحاصل الفئوي، والنمذجة الهرمية للرسم البياني مع خصائص ثابتة الحجم. يدعم التحسين العودي من خلال مقاييس طوبولوجيا الرسم البياني بما في ذلك |R|/|E| النسب وتحليل التشكل الذاتي.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي graph بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: zpankz/mcp-skillset.
Systematic extraction and analysis of entities, relationships, and ontological structures from unstructured text—enhanced with categorical metagraph compression enabling scale-invariant representation through structural equivalence, k-bisimulation summarization, and quotient constructions that preserve query-answering capabilities while achieving dramatic size reductions.
Structural equivalence enables compression through a precise mechanistic chain:
Graphs with large automorphism groups have lower complexity because only one representative from each orbit needs encoding. For highly symmetric structures, compression can reach n/log n factor.
يستخدم عند استخراج الكيانات والعلاقات، أو بناء الأنطولوجيات، أو ضغط الرسوم البيانية الكبيرة، أو تحليل هياكل المعرفة - يوفر الضغط القائم على التكافؤ الهيكلي لتحقيق تقليل الحجم بنسبة 57-95%، وتلخيص k-bisimulation، وإنشاءات الحاصل الفئوي، والنمذجة الهرمية للرسم البياني مع خصائص ثابتة الحجم. يدعم التحسين العودي من خلال مقاييس طوبولوجيا الرسم البياني بما في ذلك |R|/|E| النسب وتحليل التشكل الذاتي. المصدر: zpankz/mcp-skillset.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill graphيستخدم عند استخراج الكيانات والعلاقات، أو بناء الأنطولوجيات، أو ضغط الرسوم البيانية الكبيرة، أو تحليل هياكل المعرفة - يوفر الضغط القائم على التكافؤ الهيكلي لتحقيق تقليل الحجم بنسبة 57-95%، وتلخيص k-bisimulation، وإنشاءات الحاصل الفئوي، والنمذجة الهرمية للرسم البياني مع خصائص ثابتة الحجم. يدعم التحسين العودي من خلال مقاييس طوبولوجيا الرسم البياني بما في ذلك |R|/|E| النسب وتحليل التشكل الذاتي. المصدر: zpankz/mcp-skillset.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill graph بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/zpankz/mcp-skillset