HugMap技術知識グラフをクエリし、人物、企業、技術間の関係を探索するための読み取り専用AI Agentスキル。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install hugmap-tech-graph
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って hugmap-tech-graph をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
HugMap Tech Graph とは？
HugMap Tech Graphスキルは、GraphRAGと技術インテリジェンスの力をAI Agentに直接もたらします。Openclaw Skills向けの最適化された統合として構築されたこのスキルは、非構造化テキストからエンティティと関係を抽出する包括的な技術知識グラフであるHugMap (www.hugmap.com) にアクセスします。
このスキルにより、開発者は複雑な外部依存関係なしに、8つの異なるエンティティクラスにわたる豊富なメタデータをクエリできます。単一の軽量なPythonスクリプトを呼び出すことで、Agentは技術論文を特定し、スタートアップの関係を追跡し、業界の動向を集約できるため、技術市場インテリジェンスのための最も汎用性の高いOpenclaw Skillsの1つとなっています。
HugMap Tech Graph のユースケース
- Entity Profiling: 企業、製品、特許、研究者などの技術エンティティに関する包括的な情報を検索します。
- Relation Pathfinding: 関連のない2つのエンティティ間の最短関係パスを発見します（例：研究者を技術製品にマッピング）。
- Sub-graph Exploration: 中心となる技術概念を囲むローカル環境と関係リンクを視覚化および探索します。
- Industry Dynamic Aggregation: 業界の分類法に従って分類された最近の技術記事や時系列イベントを取得し、セクターのトレンドを把握します。
HugMap Tech Graph の仕組み
- Entity Identification: Agentは、検索、プレフィックスサジェスト、または標準的なエンティティ検索を使用してクエリを開始し、セマンティック名を一意のHugMap IDに解決します。
- Detail Retrieval: 解決されたIDを使用して、Agentは完全なプロファイルをクエリし、プロパティ、メタデータ、および接続されたノードを取得します。
- Graph Exploration: Agentはパスファインディング、近傍探索、または類似性サブコマンドを呼び出して、構造的な関係マップを構築します。
- Link Enrichment: クエリスクリプトは、各エンティティのWebプロパティ（webUrl, webLabel, webSummary）を自動的に注入し、ダウンストリームのユーザーインタラクション用に高度に対話型のMarkdown応答を準備します。
HugMap Tech Graph のセットアップ
前提条件
- システムにPython 3がインストールされていること（標準ライブラリのみ、追加のpip依存関係は不要）。
環境変数
APIエンドポイントをカスタマイズするには、次のオプションの環境変数を構成してください：
export HUGMAP_BASE_URL="https://www.hugmap.com"
CLI実行
CLIから直接クエリを実行して機能をテストします：
# グローバル知識グラフ統計のクエリ
python3 scripts/hugmap_query.py stats
# キーワードによるエンティティ検索
python3 scripts/hugmap_query.py search "OpenAI" --type Company
# 類似技術の検索
python3 scripts/hugmap_query.py similar tech_transformer
HugMap Tech Graph のデータスキーマとタクソノミー
このスキルは、すべてのクエリサブコマンド全体で統一されたデータ構造を維持し、Openclaw Skillsフレームワーク内での予測可能性と解析の容易さを保証します。
コアレスポンスPayload
| フィールド | 型 | 説明 |
|---|---|---|
code |
Integer | ステータスコード。0は実行成功を示します。 |
message |
String | 情報またはエラーメッセージ。 |
data |
Object / Array | サブコマンド固有のクエリPayload。 |
timestamp |
Integer | API応答のEpochタイムスタンプ。 |
エンティティカテゴリ
知識グラフは、正確に8つのエンティティカテゴリをインデックス化します：
- Person: 技術の先駆者、著者、および研究者。
- Company: 企業組織、スタートアップ、および機関。
- Technology: 特定の技術、アルゴリズム、およびフレームワーク。
- Product: 技術製品、API、および商業製品。
- Paper: 学術論文および科学文献。
- Patent: 登録済みの知的財産権および特許記録。
- Article: 技術記事、ブログ投稿、およびニュース。
- Event: 関連する技術イベントおよびタイムラインの重要なマイルストーン。
HugMap Tech Graph の高度な機能
- Automatic URL Injection: 公式WebサイトURL (webUrl)、アンカーラベル (webLabel)、および要約スニペット (webSummary) をすべてのクエリ結果に自動的に注入し、ワンクリックでのナビゲーションを容易にします。
- Vector Similarity (Nearest Neighbors): 埋め込み類似度アルゴリズム（similarコマンド）を活用して、関連する技術の代替案やベクトル近傍を即座に発見します。
- Deep Subgraph Traversal: 技術エンティティノードを囲む多深度のトランザクション接続を取得し、特定の技術エコシステムの完全なトポロジ認識をAgentに提供します。
- Flexible Search Filtering: ドメイン、期間、タイプ、ページネーションフィルタでクエリを微調整し、Openclaw Skillsスイート内で非常に応答性の高い検索体験を提供します。
SKILL.md
ローディング
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