rpp
✓通过递归帕累托原理生成分层知识图以进行优化 架构构建。生成四层结构（L0 元图到 L3 细节图） 其中每个级别包含的节点数减少 80%，同时将其导数的 80% 接地，实现 通过帕累托压缩，0.8% 的节点覆盖 51%。创建领域本体时使用 或知识架构要求：（1）具有紧急组合的原子第一原理， (2) 帕累托优化信息密度，(3) 具有经过验证的节点的小世界拓扑 比率（L1:L2 2-3:1），或 (4) 双向结构。与图积分（η≥4 验证）、abduct（重构）、mega（SuperHyperGraphs）、infranodus（间隙检测）。 触发器：“模式生成”、“本体创建”、“帕累托层次结构”、“递归图”、 “第一原理分解”。
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% | — |
通过递归帕累托原理生成分层知识图以进行优化 架构构建。生成四层结构（L0 元图到 L3 细节图） 其中每个级别包含的节点数减少 80%，同时将其导数的 80% 接地，实现 通过帕累托压缩，0.8% 的节点覆盖 51%。创建领域本体时使用 或知识架构要求：（1）具有紧急组合的原子第一原理， (2) 帕累托优化信息密度，(3) 具有经过验证的节点的小世界拓扑 比率（L1:L2 2-3:1），或 (4) 双向结构。与图积分（η≥4 验证）、abduct（重构）、mega（SuperHyperGraphs）、infranodus（间隙检测）。 触发器：“模式生成”、“本体创建”、“帕累托层次结构”、“递归图”、 “第一原理分解”。 来源：zpankz/mcp-skillset。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill rpp- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 rpp？
通过递归帕累托原理生成分层知识图以进行优化 架构构建。生成四层结构（L0 元图到 L3 细节图） 其中每个级别包含的节点数减少 80%，同时将其导数的 80% 接地，实现 通过帕累托压缩，0.8% 的节点覆盖 51%。创建领域本体时使用 或知识架构要求：（1）具有紧急组合的原子第一原理， (2) 帕累托优化信息密度，(3) 具有经过验证的节点的小世界拓扑 比率（L1:L2 2-3:1），或 (4) 双向结构。与图积分（η≥4 验证）、abduct（重构）、mega（SuperHyperGraphs）、infranodus（间隙检测）。 触发器：“模式生成”、“本体创建”、“帕累托层次结构”、“递归图”、 “第一原理分解”。 来源：zpankz/mcp-skillset。
如何安装 rpp？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill rpp 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01