知识图谱构建器

问题：清单很长，结构却看不清

知识库整理往往停在 JSON 或表格：每条资料有标题、主题、等级，但整体关联很难一眼把握。哪些主题扎堆、哪些资料因同一关键词或同一工具被隐性连在一起、哪些节点已经「已转化」却淹没在列表里——纯文本清单很难回答这些问题。

技能如何工作

kb-graph-builder 分两阶段把资料清单变成可离线打开的交互式图谱。

Phase 1：构建图谱数据（build_graph.py）

• 读取符合字段约定的 JSON 数组（title 必填；theme、kb_name、output_status 等推荐或可选）
• 节点：每条资料一个节点；颜色按 theme，大小按等级（A 最大、C 最小）
• 边：从标题抽关键词做共现（同一词被 2～10 篇资料共享则连边）；另按 Seedance、Codex、GPT-Image 等工具/模型关键词聚合，权重更高
• 可用 --max-edges 控制边规模（默认 3000），避免大图过密

Phase 2：生成 HTML（generate_graph_html.py）

• 将图谱 JSON 注入 template.html，输出单文件 HTML（vis.js 力导向布局）
• 页面支持搜索、按主题/等级筛选、单击看详情、双击聚焦邻域；output_status 用边框色区分（如已转化、已提炼等）

数据来源上，优先衔接 kb-inventory-update 产出的 processed_kb_items_latest.json，也可用 scan_result.json 或任意同结构 JSON。若已有 Phase 1 结果，可跳过构建直接生成 HTML。

边界与注意点

• 边的语义是启发式共现与工具关键词，不是人工标注的引用关系；解读关联时需结合标题与详情面板。
• 节点很多时需要更多边才显得「有结构」，但边过多也会影响可读性，需调 --max-edges。
• 脚本依赖与技能目录同级的 shared/logger.py；缺模块会在运行期直接 ModuleNotFoundError。
• 适合梳理分布、发现被遗忘但有边的资料、评估主题密度；不适合替代正式的引文网络或权限审计。