pattern-promoter

name	pattern-promoter
description	从 Evidence Graph 中自动识别高频 claim，提升为 Knowledge Graph 节点。实现渐进式 KG 构建，零冷启动。当 evidence_graph.json 中 claims 达到阈值时自动触发，或用户要求构建领域知识图谱时触发。

pattern-promoter

扫描 evidence_graph.json，将高频出现的 claim 模式提升为 knowledge_graph.json 中的 Pattern/Method/Idea 节点。

触发条件

• evidence_graph.json 中新增 claims ≥ 10 条
• 用户明确要求"构建/更新知识图谱"

执行步骤

1. 读取 evidence_graph.json 全部 claims
2. 聚类分析：
   • 按 text 语义相似度聚类
   • 统计每个聚类的出现频率（跨多少篇论文）
3. 提升规则：
   • 频率 ≥ 3（至少 3 篇论文提到）→ 提升为 KG 节点
   • 类型映射：
     • method claims → KG method 节点
     • result + observation claims → KG finding 节点
     • 多篇论文共同使用的方法组合 → KG pattern 节点
4. 构建边：
   • 比较同一论文中的多个 methods → builds_on 边
   • 不同论文中解决同一问题的不同方法 → alternative_to 边
   • 后续论文改进前期方法 → improves_upon 边
5. 写入 knowledge_graph.json
   • 不覆盖已有节点，只追加或更新 frequency
   • 记录 source_claims 列表便于溯源

输出格式

{
  "nodes": [{
    "id": "pattern-001",
    "type": "method",
    "label": "Multi-Head Self-Attention",
    "description": "并行多头注意力机制",
    "source_claims": ["claim-001", "claim-015", "claim-042"],
    "frequency": 12,
    "promoted_at": "2026-03-14T19:00:00Z"
  }],
  "edges": [{
    "source": "pattern-001",
    "target": "pattern-003",
    "relation": "improves_upon"
  }]
}

与 Idea2Paper 的区别

Idea2Paper 需要预构建 KG（ICLR/NeurIPS 数据集），冷启动成本高。 本 Skill 从用户自己的 Evidence Graph 中自然生长 KG，零冷启动、自动覆盖用户研究的领域。

Pipeline 集成

此 skill 在 survey_fetch 阶段末尾自动触发（当 claims 数达到阈值时）。 不独立占用 pipeline stage，不需要调用 complete_stage()。