network-resource-reuse

name	network-resource-reuse
description	将网络检索与资源复用封装为可执行流程。适用于用户提到 网络检索、相似资源、避免重复造轮子、资源复用、对标项目、benchmark、方案迁移、复用评估 等场景。
user-invocable	true
metadata	{"domain":"research-workflow","priority":"high"}

网络检索与资源复用 Skill

适用场景

当用户出现以下意图时调用本 Skill：

• 需要做外网同类方案检索，并落地到当前项目
• 想提升“找到资源后的复用率”，而不是只收集链接
• 想避免重复造轮子，需要复用优先的执行策略
• 想建立可持续的对标与迁移机制

核心目标

1. 把“网络检索”转成“可执行复用决策”，避免信息堆积。
2. 让每次检索都输出可落地改造点，而不是泛泛推荐。
3. 与当前仓库流程对齐，形成可追踪、可复用、可审计的结果。

执行原则

1. 先定义任务画像，再检索。
2. 先评分筛选，再试跑复用。
3. 先最小迁移（参数化/配置化），再考虑重写。
4. 每次检索都必须产出“复用结论”和“不复用理由”。

标准流程

Step 1: 任务画像（检索前）

至少明确 5 项：

• 任务目标：要解决什么问题
• 输入输出：当前输入数据与目标产物
• 约束条件：时间、平台、语言、依赖
• 兼容要求：必须兼容的现有脚本/目录
• 验收方式：如何判断复用成功

Step 2: 关键词分层检索

每次检索同时覆盖三层关键词：

1. 领域词：knowledge graph、graph visualization、thesis workflow
2. 任务词：benchmark、pipeline、dashboard、reuse
3. 实现词：python、networkx、pyvis、neo4j、graphistry

优先顺序：

1. 开源仓库（可落地）
2. 官方文档（可验证）
3. 论文/博客（方法补充）

Step 3: 证据卡记录（每个候选必填）

每个资源记录以下字段：

• 资源名称与链接
• 解决问题（1 句话）
• 可复用部分（目录/模块/交互/算法）
• 改造成本（低/中/高）
• 兼容风险（依赖、协议、数据结构）
• 结论（直接复用/部分复用/仅参考）

Step 4: 复用评分与决策

默认评分公式：

S = 0.4R + 0.3F + 0.2C + 0.1M

• R 相关性（0-10）
• F 可落地性（0-10）
• C 兼容性（0-10）
• M 维护性（0-10）

决策阈值：

• S >= 7.5：直接复用（优先）
• 6.0 <= S < 7.5：部分复用（先做 MVP）
• S < 6.0：仅参考，不纳入实施

Step 5: 最小复用实施（MVP）

优先级顺序：

1. 复用配置与参数
2. 复用流程与接口
3. 复用模块与脚本
4. 最后才是重写

默认要求：

• 不新增平行流程
• 不复制粘贴同类脚本
• 优先扩展现有入口

Step 6: 回写与复盘

每次完成后，至少沉淀：

• 本次 Top 3 资源结论
• 已复用内容与变更点
• 未复用原因（避免后续重复评估）
• 下一轮检索关键词迭代建议

输出协议

默认输出 4 段：

1. 检索结论：本轮最可复用的方向是什么
2. 候选对比：Top 3 资源评分与取舍
3. 落地动作：当前仓库该改什么、先改什么
4. 风险与边界：不建议复用的点

可复用模板

模板 A：证据卡

- 名称：
- 链接：
- 解决问题：
- 可复用部分：
- 改造成本：低/中/高
- 兼容风险：
- 评分：R/F/C/M =
- 总分 S：
- 结论：直接复用 / 部分复用 / 仅参考

模板 B：实施清单

1. 复用目标：
2. 复用来源：
3. 最小改动：
4. 验收标准：
5. 回滚方案：

与当前项目的对接建议

针对本仓库（论文 + 知识图谱流程）默认优先复用：

1. 现有 07-knowledge-graph/ 输出链路与脚本入口
2. 现有 kg_system/ 模板与查询适配器
3. 现有第六章工作文档中的执行清单与验收门禁

避免事项：

1. 不新建同功能多入口脚本
2. 不把“网络样例”直接平移为主流程
3. 不绕过术语硬约束与章节映射门禁

触发词

• 网络检索和资源复用
• 提高网络资源利用率
• 避免重复造轮子
• 对标项目并复用
• similar project reuse
• benchmark + reuse