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一键将Markdown文档转成可视化知识图谱,让知识结构清晰可见,轻松把握文章核心概念。 核心内容: 1. 支持Markdown一键转知识图谱,支持多种布局与主题 2. 可通过Claude Code或终端命令快速安装使用 3. 提供自然语言触发和多种输出格式选择
本文主要介绍作者发布的一个Skill技能: 知识图谱-knowledge-graph-map,你可以使用Claude Code或Codex、OpenCode智能终端代理工具一键安装该技能后,将你指定的任意markdown格式的文档(*.md格式)转成可视化的知识图谱。通过该技能让你的文档进,知识图谱全貌出。同样你也可以通过知识图谱把握一篇文章中的核心、重点概念,相当炫酷好玩,欢迎使用及反馈。
该技能支持视图布局(环形、力导图)和 设计风格的自由切换。如:暗色科技-力导向布局图、清新自然风格-辐射状图,视觉效果如下所示
暗色科技-力导向布局图
清新自然风格-辐射状图
# 通过 npx skills 安装(推荐)npx skills add AragornZJF/knowledge-graph-map --skill knowledge-graph
# 或使用内置安装命令npx knowledge-graph-map --install-skill
# 使用Markdown文件生成知识图谱npx knowledge-graph-map -f notes.md# 指定布局和主题 (辐射状-暗黑科技风格)npx knowledge-graph-map -f notes.md --layout radial --theme dark-tech# 指定输出路径npx knowledge-graph-map -f notes.md -o harness-graph.html或通过npm 全局安装 将JSON格式转成可视化
# 命令说明-f, --file <path> 输入 JSON 或 Markdown 文件路径--layout <type> 布局: force | radial--theme <name> 主题-o --output <path> 输出路径
# 或通过npm 全局安装 将JSON格式或notes.md转成可视化图谱 npx knowledge-graph-map -f data.json
在 Claude Code 中使用 /knowledge-graph 命令或自然语言触发:
> /knowledge-graph 机器学习> 生成一个关于人工智能的知识图谱> 把这个 markdown 文档可视化为知识图谱
dark-tech 暗色科技风(默认) nature-fresh 自然清新风 warm-sunset 暖阳落日风 ocean-deep 深海幽蓝风
force 力导向布局(默认) radial 辐射状布局
1.用户输入 — 通过 `/knowledge-graph` 命令或自然语言触发技能
2.路由匹配 — Claude Code Skill 路由器匹配到 knowledge-graph 技能
3.加载技能 — 读取 `skills/knowledge-graph/SKILL.md` 获取完整指令
4.输入类型判断 — 区分两种输入模式:
主题词模式— 围绕主题生成 15-50 个概念节点,按类型分为 3-6 个分类,计算权重 (1-100),建立关系链接
Markdown 模式 — 按标题层级解析:如:h1 → 核心节点 (80-100),h2 → 子类节点 (50-79),h3-h4 → 细节节点 (20-49),加粗 → 关键词节点 (10-30)
5.数据结构化 — 生成标准 JSON:`{ meta, nodes[], links[], categories[] }`,节点上限 500,ID 唯一
6.配置选择 — 确定主题 (dark-tech 暗色科技 / nature-fresh 自然清新 / warm-sunset 暖阳落日 / ocean-deep 深海幽兰) 和布局 (force 力导向/ radial 辐射环状),未指定则使用默认值(暗色科技-力导向)
7. 渲染输出 — 读取 `templates/index.html` 模板,注入数据,生成可交互的 HTML 文件
# gitee 访问知识图谱https://gitee.com/scedm/knowledge-graph-map # github 访问知识图谱github 地址 https://github.com/AragornZJF/knowledge-graph-map # npm 安装包地址 https://www.npmjs.com/package/knowledge-graph-map
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