wittsrc-graph

name	wittsrc-graph
version	1.0.0
description	知识图谱遍历：基于抽取的 typed links（cites/evolves_to/contradicts/influenced_by） 执行递归图查询。回答关系型问题，如"Ms-114 和 Ms-152 之间有什么关系"、 "语言游戏概念是如何演变的"。
triggers	["图查询","graph query","关系图","手稿.*演变","how.*connect","who.*linked","知识图谱"]
tools	["wittsrc-graph-query"]
mutating	false

wittsrc-graph — 图遍历查询

基于 typed links 构建的 Wittgenstein Nachlass 知识图谱进行图遍历查询。

图结构

{
  "nodes": { "[slug]": { "type": "work|concept|person", "period": [start, end], "label": "..." } },
  "edges": [
    { "from": "work-ms-114", "to": "work-ts-207", "type": "evolves_to" },
    { "from": "work-ms-152", "to": "concept-private-language", "type": "defines" }
  ]
}

图查询命令

# 查询某个节点的所有关系
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114

# 只看 evolves_to 关系
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114 --type evolves_to

# 2 度遍历（谁引用了 Ms-114 引用的内容）
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114 --depth 2 --direction both

# 只看入链（谁引用了 Ms-114）
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114 --direction in

# 只看出链（Ms-114 引用了什么）
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114 --direction out

# 查询路径（两个节点之间的路径）
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114 --path-to work-ts-207

# 过滤类型（找所有矛盾关系）
bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts --type contradicts --depth 1

递归 CTE 实现

// 伪代码：图遍历（避免循环）
function graphQuery(
  startSlug: string,
  type?: LinkType,
  direction: 'in' | 'out' | 'both' = 'both',
  depth: number = 3,
  maxDepth: number = 10
): GraphResult {
  const visited = new Set<string>();
  const queue: Array<{ slug: string; depth: number }> = [{ slug: startSlug, depth: 0 }];
  const results: Edge[] = [];

  while (queue.length > 0) {
    const { slug, depth } = queue.shift()!;
    if (visited.has(slug) || depth > maxDepth) continue;
    visited.add(slug);

    const edges = loadEdges(slug, type, direction);
    for (const edge of edges) {
      results.push(edge);
      queue.push({ slug: edge.target, depth: depth + 1 });
    }
  }

  return { nodes: [...visited], edges: results };
}

图查询示例

示例 1: 语言游戏概念的演变

bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts concept-language-game --type evolves_to --depth 3

返回：

concept-language-game (Language Game)
  ├── defines ──► work-ts-207 (Ts-207, 1929)
  │     └── evolves_to ──► work-ts-212 (Ts-212 Big Typescript, 1937)
  │           └── evolves_to ──► work-pi (PI, 1953)
  └── influenced_by ──► person-russell (Russell, early discussions)

示例 2: 找出所有矛盾关系

bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts --type contradicts --depth 1

返回所有存在 contradicts 边的节点对：

Ms-152 ──contradicts──► PI §243 (private language)
Ms-114 ──contradicts──► Ts-207 (early vs middle)
Ts-212 ──contradicts──► Tractatus (post-publication shift)

示例 3: 两个手稿之间的路径

bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts work-ms-114 --path-to work-pi

返回最短路径：

work-ms-114 (1912-1916)
  └── evolves_to ──► work-ts-207 (1929-1931)
        └── evolves_to ──► work-ts-212 (1937-1938)
              └── evolves_to ──► work-pi (1938-1951)

蒸馏流水线集成

Step 2: 心智模型提取

图查询可以回答：

• "语言游戏这个概念是如何从早期手稿演变到 PI 的？"
• "Wittgenstein 对 Russell 的态度（引用/矛盾/影响）随时间如何变化？"
• "哪些手稿讨论了私人语言论证，它们之间是什么关系？"

Step 3: 表达 DNA

查询特定概念的提及频率分布（哪些时期讨论最多）：

bun run scripts/wittsrc-graph-query.ts concept-private-language --type defines --depth 1 | \
  jq '.edges | group_by(.period) | map({period: .[0].period, count: length})'

性能考虑

• 深度限制：默认 maxDepth=10，防止 DoS
• 循环检测：visited set 防止重复遍历
• 批量查询：对多个 slug 并行查询
• 缓存：图结构缓存在内存，10 分钟过期

反模式

• 不要对不存在于图中的节点执行查询（先检查 nodes 字典）
• 不要跳过循环检测（ Wittgenstein 手稿有大量自引用）
• 不要返回超过 100 条边（截断并提示）