人物关系图谱生成器——自动生成交互式人物关系图谱

把任意文本变成“可点击、可拖拽、可溯源”的交互式人物关系图谱。核心卖点：每条关系都带原文证据。当用户需要分析小说、剧本、历史文献、传记、商业报道中的人物关系并生成可交互的可视化网络图，或提到"人物关系图"、"角色关系"、"关系图谱"、"人物网络"、"谁和谁是什么关系"时使用。核心机制：LLM 按抽取手册识别人物与关系三元组 → graph.json 数据契约 → engine.py 校验并渲染单文件交互式 HTML。

character-graph-kit · 人物关系图谱生成器

把任意文本（小说、剧本、历史文献、传记、商业报道）自动变成可交互、可溯源的人物关系图谱——每条关系都带原文证据片段。

三十秒上手

把文本交给装配了本技能的 Agent，说"帮我生成人物关系图谱"
或手动三步：

# ① LLM 抽取（由 SKILL.md 指令驱动，产出候选 graph.json）
# ② 校验 + 合并（多卷时）
python scripts/engine.py validate graph.json
# ③ 渲染
python scripts/engine.py render graph.json -o 我的图谱.html

双击打开 HTML：拖拽、缩放、点人物看档案、点连线看原文证据、按层级/关系筛选、导出 PNG。

目录结构

character-graph-kit/
├── SKILL.md                     # 技能定义（开放平台规范）
├── references/
│   ├── data-model.md            # graph.json 数据契约（四阶段唯一不变量）
│   ├── extraction-playbook.md   # 抽取提示词工程手册
│   └── themes.md                # 三主题 + 关系配色 + 交互规格
├── scripts/
│   └── engine.py                # validate / merge / render / stats / selftest
├── templates/
│   └── graph-viewer.html        # Canvas 交互查看器模板
├── evals/golden-set/            # 金标准评测集（4 案例 + case1 人工标注）
└── evals/examples/              # 端到端实战样例（笑傲江湖·令狐冲：graph.json + 渲染产物）

特性

全自动抽取：LLM 识别人物（含别名/绰号/称谓）与关系三元组，证据逐字溯源
长文本分卷：≥5000 字自动分卷抽取，merge 自动跨卷消歧（同名/别名/正反向边）
四种布局：力导图 / 圈层（按人物层级同心圆）/ 环状 / 树状（按分组径向展开）
三套主题：AI智造蓝 / 水墨 / 暖调
强契约校验：validate 0 error 才放行渲染，孤岛节点、缺证据、非法枚举无处遁形
幂等自检：selftest 全程临时目录，连跑多次结果一致

演进路线

本技能是「人物关系图谱智能体」四阶段演进的第一阶段（Skill），后续按同一 graph.json 契约升维为专家（多轮对话 + 图谱问答）→ 专家团（长文本并行流水线）→ 智能体（MCP 图存储 + 增量更新）。契约见 references/data-model.md。

自检

python scripts/engine.py selftest

许可

CC BY-NC-SA 4.0，详见 NOTICE.md。