本体知识建模法，用实体属性关系建可追溯知识图谱-Claw龙虾部署大师-有用科技官网

「本体知识建模」是「龙虾部署大师」技能市场中的知识图谱技能：用实体、属性和关系表示人员、项目、任务、文档、事件等对象，变更以追加日志写入 graph.jsonl，并可通过 schema 约束必填字段、枚举、关系类型和无环依赖，帮助多个技能共享结构化状态并保留可追溯的历史。

技能效果

让它记住“Alice 负责官网改版、关联到三月发布”，它把人物和任务建成结构化本体，连 responsible_for、part_of 两条关系链和查询命令都生成好了。

本体知识建模技能对话示例：人物任务关系链的结构化本体与查询

让 AGENT 记住事情，为什么这么难

让代理"记住"某个人负责什么项目、某个任务被谁阻塞，听起来简单，做起来却容易散。把信息写成自由文本，时间一长就互相矛盾、查不回去；每个技能各自维护一份状态，就成了互不相通的数据孤岛；想表达"任务 A 阻塞任务 B"这类关系，纯文本既存不住结构，也无法做类型检查和合法性校验。结果是记录越积越多，可靠地查询、关联和复用却越来越难。

这个技能用什么方式管理知识

它提供一个类型化的知识图谱：把人员、组织、项目、任务、事件、文档、消息、笔记、账户、策略等都建成带类型的实体对象，再用 has_owner、blocks 这类关系把它们连起来，且关联是幂等的（重复建立不会产生脏数据）。所有变更以追加日志的形式写入技能目录内的 graph.jsonl，因此保留完整的可追溯历史；通过 schema.yaml 可以约束必填属性、枚举值、关系类型、基数以及无环依赖，对知识库结构施加类型检查。查询、遍历和过滤则用来获取任务、依赖、文档与上下文。

用前须知

该技能无需外部 API Key。首次使用需运行 Python setup 脚本安装依赖；数据保存在技能的 memory/ontology 目录下，已有的日志和 schema 应以追加合并的方式处理，而不是覆盖。它支持后续扩展到 SQLite。该技能偏向开发者与自动化场景，用于构建可验证、可追溯的结构化状态。