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name: social-graph-ranker
description: 加权社交图谱排序引擎——用于发现暖路径、评估桥接价值、分析人脉缺口。当需要对 LinkedIn / 脉脉等平台上的共同人脉按引荐价值排序时使用；是 connections-optimizer 的底层算法层。
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "emoji": "📊",
        "always": false,
      },
  }
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# Social Graph Ranker

人脉网络的加权图谱排序引擎。

使用本技能的场景：

- 按引荐价值对现有共同人脉排序
- 绘制通往目标列表的暖路径
- 评估一度和二度连接的桥接价值
- 决定哪些目标适合暖引荐、哪些直接冷触达
- 独立于操作流程理解图谱算法本��

## 何时单独使用

以下需求选本技能：

- "我的人脉里谁最适合帮我引荐？"
- "按引荐价值排列我的共同连接"
- "把我的人脉图谱和目标客户画像对比"
- "给我看桥接得分的计算逻辑"

以下需求**不要**单独用本技能：

- 需要完整操作流程（研究目标 + 起草消息 + 清理人脉）→ 使用 `connections-optimizer`
- 需要发送冷邮件 → 使用 `cold-outreach`

## 输入

收集或推断：

- 目标人物、目标公司或理想客户画像（ICP）
- 用户在 LinkedIn / 脉脉上的当前人脉图谱
- 权重优先级（职位、行业、地区、响应活跃度）
- 图谱遍历深度和衰减容忍度

## 核心模型

定义：

- `T` = 加权目标集合
- `M` = 用户的直接连接 / 共��人脉
- `d(m, t)` = 共同人脉 `m` 到目标 `t` 的最短跳数
- `w(t)` = 目标权重（来自信号评分）

**基础桥接得分：**

```text
B(m) = Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m,t) - 1)
```

- `λ` 为衰减系数，通常取 `0.5`
- 直接路径贡献满分
- 每多一跳贡献减半

**二阶扩展：**

```text
B_ext(m) = B(m) + α · Σ_{m' ∈ N(m) \ M} Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m',t))
```

- `N(m) \ M` 为该共同人脉认识但用户不认识的人
- `α` 折扣二阶覆盖，通常取 `0.3`

**响应度加权最终排名：**

```text
R(m) = B_ext(m) · (1 + β · engagement(m))
```

- `engagement(m)` 为归一化的响应活跃度或关系强度
- `β` 为互动加成，通常取 `0.2`

**等级解读：**

- **Tier 1**：高 `R(m)` + 直接桥接路径 → 请求暖引荐
- **Tier 2**：中等 `R(m)` + 一跳桥接路径 → 有条件引荐请求
- **Tier 3**：低 `R(m)` 或无可行路径 → 直接冷触达或填补人脉缺口

## 评分信号

图谱遍历前，按当前 BD 优先级加权目标：

- 职位/Title 匹配度
- 公司/行业契合度
- 近期活跃度
- 地理相关性
- 影响力或覆盖面
- 预期回复率

图谱遍历后，加权共同人脉：

- 通向目标集合的加权路径数量
- 路径直接程度
- 历史互动响应度
- 引荐这个人的情景适合度

## 工作流

1. 构建加权目标集合
2. 从 LinkedIn / 脉脉拉取用户人脉
3. 计算直接桥接得分
4. 对得分最高的共同人脉展开二阶候选
5. 按 `R(m)` 排序
6. 输出：
   - 最佳暖引荐候选
   - 有条件的桥接路径
   - 无暖路径缺口（建议填补方向）

## 输出格式

```text
SOCIAL GRAPH RANKING
====================

目标集合：
平台：
衰减模型：

Top 桥接人脉
- 共同连接姓名
  base_score:
  extended_score:
  best_targets:
  path_summary:
  recommended_action:

条件路径
- 共同连接姓名
  reason:
  extra hop cost:

无暖路径目标
- 目标姓名
  recommendation: 冷触达 / 填补人脉缺口
```

## 关联技能

- `connections-optimizer` — 将本排序模型嵌入完整操作流程（目标研究 + 消息起草 + 人脉清理）
- `cold-outreach` — 对无暖路径目标执行冷邮件触达
