（971期）Mindgraph – 维基链接知识图谱 + 可学习流程引擎

维基链接知识图谱 + 可学习流程引擎 基于Obsidian维基链接的知识图谱引擎，支持可学习的MindSkills流程自动化，实现工作空间文件智能关联与可重复分析框架 使用说明 核心功能 MindGraph 是OpenClaw工作空间的双引擎系统，融合知识图谱与可学习流程两大能力： 1. 维基链接知识图谱 强制采用[[wikilinks]]语法贯穿所有Markdown文件，自动构建实体关联网络。支持人名、项目、工具、概念、其他Agent等六类实体的双向链接，提供 backlinks查询、正向链接追踪、ASCII树状可视化、孤儿文件检测、死链识别等完整图谱运维工具集。 2. MindSkills可学习流程 将重复性分析框架（如Knockout Test竞品验证、SEO审计）编码为可调用技能。每个MindSkill包含标准化PROCESS.md定义，执行结果自动保存为带YAML元数据的图谱节点，实现「流程→结果→关联知识」的闭环沉淀。 显著优点 零摩擦知识关联：强制链接规范消除信息孤岛，查询命令快速定位关联上下文 流程资产化：口头描述即可「学习」新技能，团队经验转化为可复用基础设施 双向可追溯：任何实体可查看被引用位置与关联网络，支持深度探索 局限性与风险 单点索引依赖：mindgraph.json损坏将导致图谱失效，需定期备份 命名一致性敏感：大小写不敏感但拼写差异会产生重复节点 规模瓶颈：未明确标注大仓库性能表现，深度树查询可能耗时 人机交互边界：易混淆（已明确禁止在Telegram/Discord等消息中使用wikilinks） 适用人群 重度Obsidian/Logseq用户寻求自动化增强 需要可审计决策链的产品经理、研究员 希望将团队SOP编码为可调用技能的工程组织 常规风险 索引重建为手动触发，高频修改场景下图谱可能与实际文件状态滞后；MindSkills结果文件的 verdict 字段依赖执行者判断，存在主观一致性风险。 原始说明 Create and query an Obsidian-style [[wikilink]] knowledge graph with learnable repeatable MindSkills for managing and analyzing workspace files.