Hyper-Extract Skills 完整指南6 个 Claude Code 技能从一句需求到一条命令抽取知识【免费下载链接】Hyper-ExtractHypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hy/Hyper-ExtractHyper-Extract 用 LLM 把非结构化文本变成结构化知识图谱、超图、时空关系一条命令搞定。它的 Skills 技能包把写模板这件事也交给了 AI你用大白话描述需求Claude Code 替你完成模板的设计、校验、优化和双语化产出的 YAML 直接喂给he parse开始抽取。先弄懂技能Skill在帮你干什么每个技能就是一个 SKILL.md 文件写清了触发条件和工作步骤再配上案例cases和参考references。装好之后只要你说到设计模板提取数据创建知识图谱这类话对应技能会自动接活。整个包共 6 个技能串起来是一条单向流水线brainstorm需求不清时先用它负责定抽取类型record-designer管 model / list / set 三类记录结构graph-designer管 graph / hypergraph 及时空图谱template-optimizer设计完后的推荐工序修命名、控字段数yaml-validator可选提交前查一遍multilingual可选给模板加中英双语你不需要自己排顺序brainstorm 结束时会自动把设计草稿类型、字段、标识符递给下一个设计师一路往下走。装进 Claude Code 或 Trae 的最快方法两种装法任选其一cp -r hyperextract-skills ~/.claude/skills/或者在 Claude Code 里直接敲插件命令/plugin install hyperextract-skills用 Trae 的同学把目标目录换成~/.trae/skills/就行其余完全一样。更多细节在 hyperextract-skills/README_ZH.md。从 model 到 spatio_temporal_graph8 个类型怎么挑选类型只问两件事要不要表达关系要不要时间或空间类型一句话说明典型用法model单个结构化对象摘要卡片list有顺序的项目列表关键点清单set自动去重的对象集合实体收集graph两端关系A→B知识图谱hypergraph多个实体共同参与ABC→D多方事件temporal_graphgraph 加时间维度时间线spatial_graphgraph 加空间维度位置数据spatio_temporal_graph时间 空间一起时空结合场景记录类三兄弟分工很细只要一个对象用 model要顺序用 list要自动去重用 set。图谱类则是先定二元还是多实体再叠加时间、空间维度——只加时间选 temporal_graph只加空间选 spatial_graph两个都要就 spatio_temporal_graph。brainstorm 的选型逻辑先问关系再问维度拿不准类型时直接告诉 Claude我不确定该用哪种知识模板类型。brainstorm 会按这样的顺序盘问你的需求需要建模关系吗不需要就落在记录类需要就进图谱类关系是两端的 A→B还是多个实体一起指向一个结果前者 graph后者 hypergraph有没有时间戳、有没有地理位置有就对应加上时间或空间后缀完整判断流程写在 hyperextract-skills/brainstorm/SKILL.md。聊完之后它会交出一份草稿类型定了、字段定了、标识符定了接力棒直接传给设计师。设计师出场record-designer 与 graph-designer 分头干活两个设计师各有分工也都带了现成案例可参考record-designer负责 model / list / set内置财报摘要、产品特性、实体注册表三个样例可看 hyperextract-skills/record-designer/cases/earnings-summary.yamlgraph-designer负责二元图谱、超图以及时空图谱内置企业股权、战况分析等案例可看 hyperextract-skills/graph-designer/cases/corporate-ownership.yaml两者都守同一条设计红线Schema 回答提取什么Guideline 回答怎么提取得更好。前者定结构后者定质量两边内容不许互相重复。这也是后面优化环节会专门检查的点。收尾三件套template-optimizer、yaml-validator 与 multilingual模板初稿出来别急着用后面还有三道工序值得走template-optimizer推荐自动扫一遍模板并动手修——字段名往标准上靠比如把relation_type改成type检查中英文描述是否一致实体或关系字段超过 5 个时提醒精简同时核对 Schema 与 Guideline 是否各管各的。规则清单见 hyperextract-skills/template-optimizer/SKILL.md。yaml-validator可选按固定顺序过一遍——语法 → 必填字段 → 类型 → 标识符 → 字段结果分 ERROR / WARNING / INFO 三档一眼看出哪级问题。说明在 hyperextract-skills/yaml-validator/SKILL.md。multilingual可选把单语模板扩成中英双语。它清楚知道哪些字段能翻译description、guideline哪些字段绝对不能动name、type、tags不会翻乱结构。完整走一遍从财报电话会议到 he parse来看一段真实对话长什么样你我想从财报电话会议中提取公司名称、营收和季度Claudebrainstorm根据描述推荐 model 类型Clauderecord-designer开始为 model 设计字段Claudetemplate-optimizer优化完成命名与一致性检查通过模板 YAML 落盘之后抽取就是一行命令的事he parse 输入文档 -o 输出路径起步检查清单先读 hyperextract-skills/README_ZH.md把 6 个技能过一遍按 brainstorm → designer → optimizer 的顺序走优化那一步别省类型拿不准就把原话丢给 Claude让它走决策树想深入模板设计官方还有更长的设计指南hyperextract/templates/DESIGN_GUIDE_zh.md你只需要想清楚一件事要提取哪些知识。剩下的设计、校验、优化交给这套技能就行。【免费下载链接】Hyper-ExtractHypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hy/Hyper-Extract创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考