🏆 真实研究案例（经系统核验）
📚 三步分析流程（方法论零门槛）
1
中心性分析
识别网络中的核心节点：度中心性（直接影响）、介数中心性（桥梁控制）、接近中心性（信息优势）。
calculate-centrality.py · 6种指标
2
社群检测
识别网络中的派系和小团体：Louvain算法（模块度优化）、Greedy算法、Label Propagation。
detect-communities.py · 4种算法
3
结构洞分析
识别信息优势位置：Burt约束指数、有效规模、层级性分析，定位"中间人"节点。
analyze-structural-holes.py · Burt 1992
🔢 6种中心性指标
度/介数/接近/特征向量/PageRank/ Katz，全方位识别网络核心节点。
🔬 4种社群检测算法
Louvain/Greedy/Label Prop/Girvan-Newman，自动识别派系结构与模块度。
📊 时序网络演化
分析网络结构随时间的变化，识别关键事件节点与流动性趋势。
🤖 NetworkX底层算法
所有算法基于NetworkX成熟实现，结果可靠，可发表级别。
🚀 三种方式加载本技能
🧩 Stigmergy（npm）
Node.js工作流编排，命令行驱动
npm install -g stigmergy- 克隆 GitHub 技能包
- 运行
stig run sna
查看完整图文教程：5分钟上手指南（含微信小程序远程控制）
🔄 核验迭代日志（3会话验证）
s003 · 4.83分
结构洞分析（Burt 1992）+ 时序网络演化，12个结构洞位置，3个关键事件节点
s002 · 4.50分
社群检测（Louvain算法，25研究者4社群，模块度0.342，与理论分组100%吻合）
s001 · 4.50分
中心性分析（6种指标，7节点网络，陈强介数中心性0.311为最高）
🎉 M1里程碑达成
3会话，累积 4.61分 ≥ 4.5 M1目标 ✅
3会话，累积 4.61分 ≥ 4.5 M1目标 ✅