rpp
✓Erzeugt hierarchische Wissensgraphen über das rekursive Pareto-Prinzip zur Optimierung Schemakonstruktion. Erzeugt vierstufige Strukturen (L0-Metagraph bis L3-Detailgraph) wobei jede Ebene 80 % weniger Knoten enthält und gleichzeitig 80 % ihrer Ableitung erdet, was erreicht wird 51 % Abdeckung von 0,8 % der Knoten durch Pareto³-Komprimierung. Wird beim Erstellen von Domänenontologien verwendet oder Wissensarchitekturen, die Folgendes erfordern: (1) Atomare Grundprinzipien mit entstehenden Verbundwerkstoffen, (2) Pareto-optimierte Informationsdichte, (3) Small-World-Topologie mit validiertem Knoten Verhältnisse (L1:L2 2-3:1) oder (4) Bidirektionale Konstruktion. Integriert sich in den Graphen (η≥4 Validierung), Abduct (Refactoring), Mega (SuperHyperGraphs), Infranodus (Lückenerkennung). Auslöser: „Schema-Generierung“, „Ontologie-Erstellung“, „Pareto-Hierarchie“, „rekursiver Graph“, „Zerlegung erster Prinzipien“.
Installation
SKILL.md
Generate hierarchical knowledge structures where each level achieves maximum explanatory power with minimum nodes through recursive application of the Pareto principle.
| Level | Role | Node % | Coverage | Ratio to L3 |
| L0 | Meta-graph/Schema | 0.8% | 51% | 6-9:1 to L1 | | L1 | Logic-graph/Atomic | 4% | 64% | 2-3:1 to L2 | | L2 | Concept-graph/Composite | 20% | 80% | — | | L3 | Detail-graph/Ground-truth | 100% | 100% | — |
Erzeugt hierarchische Wissensgraphen über das rekursive Pareto-Prinzip zur Optimierung Schemakonstruktion. Erzeugt vierstufige Strukturen (L0-Metagraph bis L3-Detailgraph) wobei jede Ebene 80 % weniger Knoten enthält und gleichzeitig 80 % ihrer Ableitung erdet, was erreicht wird 51 % Abdeckung von 0,8 % der Knoten durch Pareto³-Komprimierung. Wird beim Erstellen von Domänenontologien verwendet oder Wissensarchitekturen, die Folgendes erfordern: (1) Atomare Grundprinzipien mit entstehenden Verbundwerkstoffen, (2) Pareto-optimierte Informationsdichte, (3) Small-World-Topologie mit validiertem Knoten Verhältnisse (L1:L2 2-3:1) oder (4) Bidirektionale Konstruktion. Integriert sich in den Graphen (η≥4 Validierung), Abduct (Refactoring), Mega (SuperHyperGraphs), Infranodus (Lückenerkennung). Auslöser: „Schema-Generierung“, „Ontologie-Erstellung“, „Pareto-Hierarchie“, „rekursiver Graph“, „Zerlegung erster Prinzipien“. 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 rpp- Quelle
- zpankz/mcp-skillset
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist rpp?
Erzeugt hierarchische Wissensgraphen über das rekursive Pareto-Prinzip zur Optimierung Schemakonstruktion. Erzeugt vierstufige Strukturen (L0-Metagraph bis L3-Detailgraph) wobei jede Ebene 80 % weniger Knoten enthält und gleichzeitig 80 % ihrer Ableitung erdet, was erreicht wird 51 % Abdeckung von 0,8 % der Knoten durch Pareto³-Komprimierung. Wird beim Erstellen von Domänenontologien verwendet oder Wissensarchitekturen, die Folgendes erfordern: (1) Atomare Grundprinzipien mit entstehenden Verbundwerkstoffen, (2) Pareto-optimierte Informationsdichte, (3) Small-World-Topologie mit validiertem Knoten Verhältnisse (L1:L2 2-3:1) oder (4) Bidirektionale Konstruktion. Integriert sich in den Graphen (η≥4 Validierung), Abduct (Refactoring), Mega (SuperHyperGraphs), Infranodus (Lückenerkennung). Auslöser: „Schema-Generierung“, „Ontologie-Erstellung“, „Pareto-Hierarchie“, „rekursiver Graph“, „Zerlegung erster Prinzipien“. Quelle: zpankz/mcp-skillset.
Wie installiere ich rpp?
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 rpp 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