mcpField
L
ln-022-researchgraph

ln-022-researchgraph

github.com/levnikolaevich生产力58470 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 ln-022-researchgraph

ln-022-researchgraph 用于查询和审计项目研究图谱,适合跟踪假设、目标、证据和基准测试的用户。它根据问题选择图谱操作,并支持手动读取文件作为回退。

主要功能

  1. 01验证或重建研究索引
  2. 02检查假设和目标
  3. 03查找证据与基准测试运行
  4. 04追踪谱系和目标树
  5. 05审计缺口与研究变更
  6. 06导出研究地图和画布

适用场景

  1. 01查看假设状态和目标就绪情况
  2. 02审查基准测试证据与来源
  3. 03查找缺失关联或项目元数据
  4. 04生成研究图谱地图

MCP 相关

通过 hex-research-mcp 索引和查询研究文件,并在可用时调用 hex-research 操作。MCP 不可用时可回退到手动读取文件。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-022-researchgraph

安装后在 Claude Code 中输入/ln-022-researchgraph确认已加载。

附带文件references/researchgraph_mcp_usage.md

详细介绍

路径: 文件路径相对于此技能目录。

研究图谱

类型: 独立实用工具
类别: 0XX 开发环境

通过 hex-research-mcp 为规范项目研究文件建立索引并进行查询:包括假设、目标、任务、来源、来源库条目、基准测试运行清单、证据链接、派生目标指标、沿袭关系、生成的研究地图和审计缺口。

必须阅读

必须阅读: 加载 references/researchgraph_mcp_usage.md

输入

输入必填来源描述
project_path是参数或 CWD包含研究图谱文件的项目根目录
command否参数指定操作:audit、inspect H##、goal G##、runs、evidence、lineage、progress、proposed、canvas

适用场景

当项目包含以下任意内容时,使用此技能:

  • docs/hypotheses/*.md
  • docs/goals/*.md
  • benchmark/runs/*/manifest.yaml

当用户询问研究状态、当前或待处理假设、目标准备情况、基准测试证据、来源质量、证据深度、提案准备情况、实现缺口、偏差、字段级变更或可视化/生成的研究地图时,使用此技能。

请勿将此技能用于代码符号归属、调用图、引用或编辑影响范围。对于语义代码问题,请使用 ln-021-codegraph 或宿主的 hex-graph 策略。

MCP 可用性

如果 hex-research 可用,请使用它。如果不可用,请通过 Glob/Grep/Read 手动读取拆分的研究文件,依据直接文件证据作答,并注明置信度有所降低。

将 STALE 视为可采取行动的图谱债务或项目元数据缺失,而非工具故障。将 verify_index 返回的 INVALID 视为诊断信息,除非写入/索引操作失败。

工作流

阶段 1:检测图谱布局

检查规范布局:

  • docs/hypotheses/*.md
  • docs/goals/*.md
  • benchmark/runs/*/manifest.yaml

如果这些内容均不存在,请停止并报告项目尚未提供研究图谱。不要臆造假设或目标。

阶段 2:验证或建立索引

先以只读方式开始:

verify_index({ path: "{project_path}" })

仅在索引缺失、已过期、用户明确要求,或任务需要当前图谱状态时,才重建索引:

index_hypotheses({ path: "{project_path}" })

本地索引存储在目标项目下的 .hex-skills/researchgraph/ 中。

阶段 3:确定意图对应的操作
用户意图工具
当前、待处理、已拒绝、混合、尚未开始的假设find_hypotheses
检查 H##inspect_hypothesis
检查 G## 或目标状态inspect_goal
证据、来源、基准测试证明find_evidence
定向或全面的基准测试运行find_runs
父/子假设链trace_lineage
图谱枢纽、未连接节点、结构analyze_topology
缺少目标或来源、任务缺口、偏差audit_orphans
目标树trace_goal_tree
目标准备情况、派生指标和指标覆盖范围inspect_goal、audit_goal_alignment
来源质量或证据深度inspect_hypothesis、find_evidence、analyze_proposed
当前差异中的已变更研究文件及字段级差异analyze_progress
拟议后续假设的准备情况analyze_proposed
JSON Canvas 导出export_canvas
生成的 docs/research-map.md 导出export_research_map
阶段 4:呈现结果

报告:

  1. 工具状态(OK、STALE、INVALID、ERROR)
  2. 关键假设/目标/运行及其 ID
  3. 将可采取行动的图谱债务与工具故障分开说明
  4. 如果图谱指向更具体的后续问题,提供后续工具调用

对于 export_canvas 和 export_research_map,请先运行 dry-run。只有在 dry-run 输出有用且用户要求生成文件时,才写入文件。将拆分文件视为规范来源;生成的 research-map.md 并非第二个手动维护的真实来源。

手动回退

MCP 不可用时:

  1. 先读取 docs/goals/*.md 和 docs/hypotheses/*.md 的 frontmatter。
  2. 仅在按 H/G ID 或状态缩小范围后,读取 benchmark/runs/*/manifest.yaml。
  3. 优先使用确切 ID(H04、G1),而不是广泛扫描。
  4. 声明谱系、拓扑和漂移发现均为手动近似结果。

完成定义

  • 已检测图布局,或已报告其不存在
  • 已验证索引,或在需要时已重建
  • 已将用户意图路由至最小相关工具
  • 已将 STALE / 图债务与 MCP/工具故障区分开
  • MCP 不可用时,已说明手动回退的可信度
  • 写入画布前先执行 dry-run

版本: 0.1.0 最后更新: 2026-05-08

评论

支持 Markdown