Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Bộ phân tích đồ thị tri thức (understand-knowledge)

Quét wiki markdown kiểu Karpathy và tạo đồ thị tri thức tương tác với thực thể, quan hệ ngầm và cụm chủ đề.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 78,314⑂ 6,578Điểm AI 7/10Cập nhật lần cuối: 30 thg 7, 2026

Kỹ năng này làm gì

Phân tích một wiki markdown có index.md và các liên kết [[wikilink]] (mẫu wiki LLM ba lớp của Karpathy: nguồn thô + tài liệu wiki + tệp schema) rồi sinh ra tệp JSON đồ thị tri thức.

Quy trình gồm 5 pha:

  1. DETECT — chạy parse-knowledge-base.py đi kèm để nhận diện cấu trúc wiki và báo số bài viết, nguồn, chủ đề, wikilink.
  2. SCAN — trích xuất tất định wikilink, tiêu đề, frontmatter, danh mục từ index.md vào scan-manifest.json.
  3. ANALYZE — điều phối các subagent article-analyzer theo lô 10–15 bài, tối đa 3 lô song song, để suy luận quan hệ ngầm, thực thể và luận điểm không có trong liên kết hiển thị.
  4. MERGE — gộp thực thể trùng lặp, chuẩn hóa kiểu node/edge, tạo lớp và lộ trình "tour" theo danh mục.
  5. SAVE — kiểm tra và loại bỏ cạnh treo, lưu knowledge-graph.json cùng meta.json, rồi tự gọi kỹ năng dashboard.

Tài liệu ghi rõ nội dung bài viết được coi là dữ liệu không đáng tin (chống prompt injection) và có bảo vệ đường dẫn cho lệnh rm -rf khi dọn dẹp.

Phù hợp với ai

  • Người dùng Obsidian, Zettelkasten hoặc wiki LLM kiểu Karpathy với hàng trăm ghi chú liên kết bằng wikilink
  • Nhà nghiên cứu muốn thấy các kết nối ẩn giữa các bài báo, tài liệu đã lưu
  • Người quản lý knowledge base của nhóm, cần phát hiện ghi chú mồ côi, liên kết hỏng, chủ đề lệch

Ví dụ sử dụng

  • /understand-knowledge ~/notes/ai-wiki — quét 250 ghi chú và báo "250 bài, 40 nguồn, 18 chủ đề, 1.120 wikilink (34 chưa giải quyết)" trước khi dựng đồ thị.
  • Phát hiện cạnh quan hệ ngầm giữa ghi chú về học tăng cường và ghi chú robot dù chúng chưa từng liên kết trực tiếp, giúp lộ ra khoảng trống ý tưởng.
  • Dùng các bước "tour" sinh theo thứ tự mục trong index.md để hướng dẫn thành viên mới đọc knowledge base theo trình tự.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục understand-anything-plugin/skills/understand-knowledge từ repo GitHub Egonex-AI/Understand-Anything vào ~/.claude/skills/understand-knowledge/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/Egonex-AI/Understand-Anything.git /tmp/understand-anything && cp -r /tmp/understand-anything/understand-anything-plugin/skills/understand-knowledge ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và kiểm tra python3 --version cùng git --version.
  2. Clone repo vào thư mục tạm: git clone https://github.com/Egonex-AI/Understand-Anything.git /tmp/understand-anything
  3. Copy thư mục kỹ năng vào Claude Code: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/understand-anything/understand-anything-plugin/skills/understand-knowledge ~/.claude/skills/
  4. Nên copy thêm thư mục understand-dashboard trong cùng plugin, vì kỹ năng này tự gọi dashboard để hiển thị kết quả.
  5. Kiểm tra trong ~/.claude/skills/understand-knowledge/ có đủ SKILL.md, parse-knowledge-base.py, merge-knowledge-graph.py.
  6. Khởi động lại Claude Code và chạy /understand-knowledge ~/duong-dan-wiki.
  7. Kết quả nằm ở .ua/knowledge-graph.json bên trong thư mục wiki (hoặc .understand-anything/ nếu bạn đã dùng phiên bản cũ).
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT