graph
✓Wird zum Extrahieren von Entitäten und Beziehungen, zum Erstellen von Ontologien, zum Komprimieren großer Diagramme oder zum Analysieren von Wissensstrukturen verwendet. Bietet eine auf struktureller Äquivalenz basierende Komprimierung mit einer Größenreduzierung von 57–95 %, K-Bisimulationszusammenfassung, kategoriale Quotientenkonstruktionen und hierarchische Metagraphenmodellierung mit skaleninvarianten Eigenschaften. Unterstützt rekursive Verfeinerung durch Diagrammtopologiemetriken, einschließlich |R|/|E| Verhältnisse und Automorphismusanalyse.
Installation
SKILL.md
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.
Wird zum Extrahieren von Entitäten und Beziehungen, zum Erstellen von Ontologien, zum Komprimieren großer Diagramme oder zum Analysieren von Wissensstrukturen verwendet. Bietet eine auf struktureller Äquivalenz basierende Komprimierung mit einer Größenreduzierung von 57–95 %, K-Bisimulationszusammenfassung, kategoriale Quotientenkonstruktionen und hierarchische Metagraphenmodellierung mit skaleninvarianten Eigenschaften. Unterstützt rekursive Verfeinerung durch Diagrammtopologiemetriken, einschließlich |R|/|E| Verhältnisse und Automorphismusanalyse. Quelle: zpankz/mcp-skillset.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill graph- Quelle
- zpankz/mcp-skillset
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist graph?
Wird zum Extrahieren von Entitäten und Beziehungen, zum Erstellen von Ontologien, zum Komprimieren großer Diagramme oder zum Analysieren von Wissensstrukturen verwendet. Bietet eine auf struktureller Äquivalenz basierende Komprimierung mit einer Größenreduzierung von 57–95 %, K-Bisimulationszusammenfassung, kategoriale Quotientenkonstruktionen und hierarchische Metagraphenmodellierung mit skaleninvarianten Eigenschaften. Unterstützt rekursive Verfeinerung durch Diagrammtopologiemetriken, einschließlich |R|/|E| Verhältnisse und Automorphismusanalyse. Quelle: zpankz/mcp-skillset.
Wie installiere ich graph?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill graph Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01