graph-engineering

这是一个面向AI智能体的图工程实践框架，将知识图谱构建与任务图编排两大范式系统化落地。核心包含9阶段知识图谱流水线（从领域建模、实体关系抽取到融合与RAG服务）和任务图编排模式（支持并行执行、独立验证、人工闸门等）。项目以Claude技能形式提供教学模式与即用型工作流，支持交互式学习与领域适配的图结构设计。适用于需要提升AI代理记忆一致性、任务可追溯性与执行可靠性的知识密集型场景，如企业知识管理、AI原生应用开发与复杂流程自动化。