源自 GitHub图谱实体关系去重
用于清理知识图谱中的冗余信息。用户提供实体清单或关系边数据，并设定相似度阈值或指定检测字段，系统将运用模式启发式规则与相似度算法，自动扫描识别出重名或语义相近的实体及冗余关系。最终生成重复候选列表、实体分组归类以及规范化合并建议，便于用户快速整合多源异构图谱数据，提升知识库的准确性与整洁度。
常见场景
它能帮你做什么？
01
多源实体对齐：融合多个知识库时，自动检测语义相同但命名略有差异的重复实体并输出归并分组。
02
冗余关系清洗：排查图谱中重复指向或表达重复的关系边，规范化边属性并生成清理报告。
03
图谱质量体检：根据自定义相似度阈值定期全量扫描图谱，提取高风险重复候选以供核对。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“/semantica:deduplicate entities --threshold 0.85 --field name”
“/semantica:deduplicate relations --similarity 0.90”
“扫描当前企业知识图谱中的机构实体，提取相似度大于0.8的重复候选组”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
