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Detect duplicate entities, duplicate groups, and relationship duplicates in VeritasReason using fuzzy matching, schema heuristics, and graph similarity.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/bibinprathap/VeritasGraph --skill deduplicateコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
VeritasReason full-stack knowledge graph skill for context graphs, decision intelligence, explainability, extraction, reasoning, visualization, ontology, provenance, policy, and export workflows.
Analyze cause-and-effect relationships in the VeritasReason knowledge graph — causal chains, interventions, counterfactuals, and causal influence scores.
Track and inspect graph changes, diffs, temporal updates, and the impact of new data on VeritasReason knowledge graphs.
| name | deduplicate |
| description | Detect duplicate entities, duplicate groups, and relationship duplicates in VeritasReason using fuzzy matching, schema heuristics, and graph similarity. |
Remove duplicates from the knowledge graph. Usage: /veritasreason:deduplicate <strategy> [args]
$ARGUMENTS = deduplication strategy + optional entity or threshold.
entities [--threshold <score>] [--field <name>]Detect duplicate entities and group them by similarity.
from veritasreason.deduplication import DuplicateDetector
finder = DuplicateDetector()
candidates = finder.detect_duplicates(entities, threshold=threshold)
groups = finder.detect_duplicate_groups(entities, threshold=threshold)
Output: duplicate candidate list, duplicate groups, and representative merge recommendations.
relations [--similarity <score>]Detect duplicate relationships and normalize edge representations.
from veritasreason.deduplication import DuplicateDetector
finder = DuplicateDetector()
relations = finder.detect_duplicates(relation_list, threshold=similarity)
Result: duplicate relation candidates, normalized relationship groups, and cleanup summary.