| name | research-paper-pattern-extractor |
| description | Extract reusable research skill patterns from knowledge graph paper analysis. Uses PageRank, Louvain, and vector search to identify important papers and research clusters, then distills patterns into new skills. Activation: extract research pattern, research skill extractor, 研究模式提炼, paper pattern analysis. |
Research Paper Pattern Extractor
Description
从知识图谱研究论文分析中提炼可复用的技能模式。使用 PageRank、Louvain 社区检测和向量相似度搜索识别重要论文和研究聚类，然后将研究模式提炼为新的技能。
Activation Keywords
- extract research pattern
- research skill extractor
- 研究模式提炼
- paper pattern analysis
- 论文模式分析
- knowledge graph pattern extraction
- KG pattern mining
- research skill creator
- 学术技能提炼
Tools Used
- kg_tool: 知识图谱分析工具（PageRank、Louvain、搜索）
- sqlite3: 直接查询 kg.db 数据库
- read: 读取现有技能模板和相关论文
- write: 创建新的 SKILL.md 文件
- exec: 运行 Python 脚本和命令
Workflow
Step 1: Analyze Knowledge Graph
使用知识图谱工具分析论文：
kg_tool stats kg.db
kg_tool pagerank kg.db
kg_tool louvain kg.db
kg_tool search kg.db "quantum"
kg_tool search kg.db "medical"
kg_tool similar kg.db [entity_id]
Step 2: Extract Key Papers
从 PageRank 结果中获取最重要的实体：
sqlite3 kg.db "SELECT id, entity_type, name FROM kg_entities WHERE id IN (top_ids);"
Step 3: Identify Research Patterns
分析论文标题和摘要，识别模式：
- 主题聚类: Louvain 社区检测显示的研究方向
- 方法论: 重复出现的算法、技术、方法
- 应用领域: 医学、量子计算、金融等
- 工具链: Python、神经网络、模拟器等
Step 4: Distill Skill Patterns
从论文模式提炼技能：
| Pattern Type | Skill Example |
|---|
| Algorithm Focus | quantum-algorithm-optimizer |
| Application Domain | medical-imaging-analyzer |
| Tool Integration | simulation-framework |
| Methodology | statistical-analysis-tool |
Step 5: Create New Skill
生成新技能文件：
mkdir -p skills/{skill-name}/{scripts,references}
write skills/{skill-name}/SKILL.md
Skill Creation Template
---
name: {skill-name}
description: "{功能描述}. Activation: {触发关键词}."
---
# {Skill Name}
## Description
{详细描述}
## Activation Keywords
- {keyword1}
- {keyword2}
- {keyword3}
## Tools Used
- {tool1}: {用途}
- {tool2}: {用途}
## Workflow
### Step 1: {动作}
{指令}
### Step 2: {动作}
{指令}
## Examples
### Example 1: {场景}
{示例}
Research Patterns Detected
Pattern 1: Quantum Algorithm Research
Detection Signals:
- PageRank 显示 "Quantum Algorithms" 为最重要主题
- 多篇量子计算、量子门、量子纠缠论文
- Louvain 社区检测显示量子聚类
Distilled Skill:
quantum-algorithm-analyzer- 功能：分析量子算法论文，评估复杂度和可行性
- 关键词：quantum algorithm analysis, 量子算法分析
Pattern 2: Medical AI Application
Detection Signals:
- 医学影像、生物医学分析论文
- AI 在医疗诊断中的应用
- PageRank 显示医学相关实体重要性
Distilled Skill:
medical-ai-research- 功能：医学 AI 应用研究分析
- 关键词：medical AI, 医学人工智能
Pattern 3: Knowledge Graph Analysis
Detection Signals:
- 使用 PageRank、Louvain、向量搜索
- 识别重要论文和研究聚类
- 提炼研究模式
Distilled Skill:
research-pattern-extractor (本技能)
Key Metrics
分析知识图谱时关注：
- Entity Count: 论文总数
- Relation Count: 关系总数
- Avg Degree: 平均连接度
- PageRank Score: 论文重要性
- Community ID: 研究聚类归属
Best Practices
1. 多维度分析
结合 PageRank + Louvain + 向量搜索，全面理解研究结构
2. 跨领域发现
寻找跨学科研究（量子 + 医学、AI + 金融等）
3. 技能验证
创建新技能后测试其实用性
4. 持续更新
定期分析新论文，更新技能库
Supporting Files
references/quantum-finance-patterns.md — Condensed knowledge bank: quantum finance + economics paper extraction patterns (QLSTM, photonic QNN, certified training, tensor network pricing)
Limitations
- 需要 kg.db 有足够数据（>100 论文）
- PageRank/Louvain 需要关系数据
- 向量搜索需要预先生成嵌入
- 技能提炼需要人工判断和验证
Related Skills
- quantum-knowledge-graph: 量子知识图谱
- skill-extractor: 技能提炼元技能
- skill-creator: 技能创建指南
- arxiv-search: arXiv 论文搜索
Resources
- kg.db: 本地知识图谱数据库
- kg_tool: 知识图谱分析工具
- scripts/weekly_topics.py: 每周主题配置
Example Usage
Example 1: 量子研究分析
User: "分析知识图谱中的量子研究模式"
Agent Process:
1. kg_tool pagerank kg.db → 发现 "Quantum Algorithms" 最重要
2. kg_tool search kg.db "quantum" → 找到 20+ 量子论文
3. kg_tool louvain kg.db → 发现量子研究聚类
4. 分析论文标题和摘要
5. 提炼 quantum-algorithm-analyzer 技能
6. 创建 SKILL.md 文件
Example 2: 医学 AI 研究
User: "提炼医学 AI 研究技能"
Agent Process:
1. kg_tool search kg.db "medical" → 找医学论文
2. 分析论文标题（medical imaging, clinical diagnosis）
3. 识别医学 AI 应用模式
4. 创建 medical-ai-research 技能
Last updated: 2026-04-08
