graph
✓Úselo al extraer entidades y relaciones, crear ontologías, comprimir gráficos grandes o analizar estructuras de conocimiento: proporciona compresión basada en equivalencia estructural que logra una reducción de tamaño del 57 al 95 %, resumen de k-bisimulación, construcciones de cocientes categóricos y modelado jerárquico de metagrafos con propiedades invariantes de escala. Admite el refinamiento recursivo a través de métricas de topología de gráficos que incluyen |R|/|E| Análisis de ratios y automorfismos.
Instalación
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.
Úselo al extraer entidades y relaciones, crear ontologías, comprimir gráficos grandes o analizar estructuras de conocimiento: proporciona compresión basada en equivalencia estructural que logra una reducción de tamaño del 57 al 95 %, resumen de k-bisimulación, construcciones de cocientes categóricos y modelado jerárquico de metagrafos con propiedades invariantes de escala. Admite el refinamiento recursivo a través de métricas de topología de gráficos que incluyen |R|/|E| Análisis de ratios y automorfismos. Fuente: zpankz/mcp-skillset.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill graph- Fuente
- zpankz/mcp-skillset
- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es graph?
Úselo al extraer entidades y relaciones, crear ontologías, comprimir gráficos grandes o analizar estructuras de conocimiento: proporciona compresión basada en equivalencia estructural que logra una reducción de tamaño del 57 al 95 %, resumen de k-bisimulación, construcciones de cocientes categóricos y modelado jerárquico de metagrafos con propiedades invariantes de escala. Admite el refinamiento recursivo a través de métricas de topología de gráficos que incluyen |R|/|E| Análisis de ratios y automorfismos. Fuente: zpankz/mcp-skillset.
¿Cómo instalo graph?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill graph Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01