# 科研热点追踪与知识图谱工作流 — 端到端示例

**场景**：科研工作者希望了解 GitLink 平台上某个研究领域的热点分布，发现相关项目、技术栈和组织，构建可视化的知识图谱。

## 前置条件

- `gitlink-cli` 已安装并登录

## 工作流步骤

### Step 1：多关键词搜索

选择"机器学习与 AI"领域为例，使用 4 个关键词搜索：

```bash
# 1.1 搜索关键词
gitlink-cli search +repos --keyword "machine learning" --format json
gitlink-cli search +repos --keyword "deep learning" --format json
gitlink-cli search +repos --keyword "自然语言处理" --format json
gitlink-cli search +repos --keyword "computer vision" --format json
```

**输出示例：**
```json
{
  "ok": true,
  "data": {
    "total_count": 5,
    "projects": [
      {"name": "awesome-ml", "owner": "user1", "description": "机器学习资源汇总"},
      {"name": "pytorch-examples", "owner": "user2", "description": "PyTorch 示例项目"},
      {"name": "nlp-datasets", "owner": "org1", "description": "自然语言处理数据集"}
    ]
  }
}
```

### Step 2：仓库数据丰富

对去重后的每个仓库，采集详细信息：

```bash
# 2.1 获取仓库详情
gitlink-cli repo +info --owner user1 --repo awesome-ml --format json
gitlink-cli repo +topics --owner user1 --repo awesome-ml --format json
gitlink-cli repo +languages --owner user1 --repo awesome-ml --format json
gitlink-cli repo +contributors --owner user1 --repo awesome-ml --format json
```

### Step 3：构建知识图谱

AI 从采集数据中提取实体和关系，生成 Mermaid 知识图谱：

**实体提取结果：**
```
项目实体：awesome-ml, pytorch-examples, nlp-datasets
主题实体：NLP, Computer Vision, Deep Learning
技术栈：Python, Jupyter Notebook, Go
组织：org1
```

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Projects["🔬 机器学习项目"]
        P1["awesome-ml<br/>(user1/awesome-ml)"]
        P2["pytorch-examples<br/>(user2/pytorch-examples)"]
        P3["nlp-datasets<br/>(org1/nlp-datasets)"]
    end
    
    subgraph Topics["📚 研究主题"]
        T1["NLP"]
        T2["Deep Learning"]
        T3["Computer Vision"]
    end
    
    subgraph Techs["💻 技术栈"]
        S1["Python"]
        S2["Jupyter Notebook"]
        S3["Go"]
    end
    
    subgraph Orgs["🏛️ 组织"]
        O1["org1"]
    end
    
    P1 -->|topic| T1
    P1 -->|topic| T2
    P2 -->|uses| S1
    P2 -->|uses| S2
    P3 -->|topic| T1
    P3 -->|uses| S1
    P3 -->|belongs_to| O1
    
    classDef project fill:#e1f5fe,stroke:#01579b
    classDef topic fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2
    classDef tech fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32
    classDef org fill:#fff3e0,stroke:#e65100
    
    class P1,P2,P3 project
    class T1,T2,T3 topic
    class S1,S2,S3 tech
    class O1,O2 org
```

### Step 4：生成热点趋势报告

```markdown
# 📈 科研热点趋势报告 — 机器学习与 AI

**分析日期：** 2026-06-29
**搜索关键词：** machine learning, deep learning, 自然语言处理, computer vision

## 热门主题排行
| 排名 | 主题 | 仓库数 | 趋势 |
|------|------|--------|------|
| 1 | Natural Language Processing | 5 | 📈 |
| 2 | Deep Learning | 4 | 📈 |
| 3 | Machine Learning | 3 | ➡️ |

## 技术栈分布
- Python: 60%
- Jupyter Notebook: 25%
- Go: 15%

## 推荐关注项目
1. **user1/awesome-ml** — 机器学习资源汇总，适合入门学习
2. **org1/nlp-datasets** — 自然语言处理数据集，科研实用
```

## 完整命令速览

```bash
# 搜索
gitlink-cli search +repos --keyword "<keyword1>" --format json
gitlink-cli search +repos --keyword "<keyword2>" --format json

# 数据丰富
gitlink-cli repo +info --owner <o> --repo <r> --format json
gitlink-cli repo +topics --owner <o> --repo <r>
gitlink-cli repo +languages --owner <o> --repo <r>
```

## 注意事项

- 使用 3-5 个中英文关键词覆盖目标领域
- 搜索结果可能包含不相关的仓库，AI 需过滤
- 知识图谱的深度取决于搜索结果的丰富度
- 建议定期（如每月）重复执行以跟踪趋势变化
