rpp

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% | — |

Genera gráficos de conocimiento jerárquicos a través del principio de Pareto recursivo para optimizar construcción de esquemas. Produce estructuras de cuatro niveles (metagráfico L0 a gráfico de detalle L3) donde cada nivel contiene un 80% menos de nodos mientras conecta a tierra el 80% de su derivado, logrando Cobertura del 51% a partir del 0,8% de los nodos mediante compresión Pareto³. Úselo al crear ontologías de dominio. o arquitecturas de conocimiento que requieren: (1) Primeros principios atómicos con compuestos emergentes, (2) Densidad de información optimizada según Pareto, (3) Topología de mundo pequeño con nodo validado relaciones (L1:L2 2-3:1), o (4) Construcción bidireccional. Se integra con la gráfica (η≥4 validación), abduct (refactorización), mega (SuperHyperGraphs), infranodus (detección de brechas). Activadores: 'generación de esquema', 'creación de ontología', 'jerarquía de Pareto', 'gráfico recursivo', 'descomposición de los primeros principios'. Fuente: zpankz/mcp-skillset.

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