Social Graph Ranker 是一个面向社交网络外联场景的加权图排序层，用于在 X 和 LinkedIn 上发现暖介绍路径、计算桥接价值并分析网络缺口。
用途
当用户需要以下能力时，可使用该技能：
- 按引荐价值对现有共同联系人（mutuals）或人脉进行排序
- 为目标名单映射暖路径
- 衡量一阶和二阶人脉之间的桥接价值
- 判断哪些目标值得请求暖介绍，哪些更适合直接冷启动外联
- 独立于 lead-intelligence 或 connections-optimizer 理解图计算逻辑
主要能力
该技能的核心是加权图排序模型，包含以下要素：
- 目标集合 T（带权重）
- 当前共同联系人/直接人脉 M
- 从共同联系人 m 到目标 t 的最短跳数距离 d(m, t)
- 目标权重 w(t)
基础桥接分数：B(m) = Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m,t) - 1)，其中 λ 为衰减因子，通常取 0.5；直接路径贡献完整价值，每多一跳贡献减半。
二阶扩展：B_ext(m) = B(m) + α · Σ_{m' ∈ N(m) \ M} Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m',t))，其中 N(m) \ M 是共同联系人认识但用户不认识的人，α 用于折扣二阶触达，通常取 0.3。
响应调整后的最终排名：R(m) = B_ext(m) · (1 + β · engagement(m))，其中 engagement(m) 是归一化的响应度或关系强度，β 为互动加成，通常取 0.2。
排序结果分为三层：
- Tier 1：高 R(m) 且存在直接桥接路径，适合请求暖介绍
- Tier 2：中等 R(m) 且存在一跳桥接路径，适合有条件地请求介绍
- Tier 3：低 R(m) 或无可行桥接路径，适合直接外联或补充网络缺口
使用方式
输入方面，需要收集或推断：目标人物、公司或 ICP 定义；用户在 X、LinkedIn 或两者上的当前图；角色、行业、地域、响应度等权重优先级；遍历深度和衰减容忍度。
工作流程：
- 构建加权目标集合
- 从 X、LinkedIn 或两者拉取用户图
- 计算直接桥接分数
- 对高价值共同联系人扩展二阶候选
- 按 R(m) 排序
- 返回最佳暖介绍请求、有条件桥接路径、无暖路径的图缺口
输出格式包含优先级集合、平台、衰减模型、顶级桥接（含 base_score、extended_score、best_targets、path_summary、recommended_action）、有条件路径（含原因和额外跳数成本）、无暖路径目标（建议直接外联或补充图缺口）。
适用场景
适合以下提问场景：
- “我人脉中谁最适合帮我引荐？”
- “按谁能帮我接触到这些人来给我的共同联系人排序”
- “把我的图与这个 ICP 做映射”
- “展示桥接计算过程”
限制
该技能不应单独用于以下场景：
- 完整的线索生成和外联序列编排，应使用 lead-intelligence
- 人脉的修剪、再平衡和增长，应使用 connections-optimizer
相关技能方面，lead-intelligence 在更广泛的目标发现和外联流程中使用该排序模型；connections-optimizer 在决定保留、修剪或添加人脉时使用相同的桥接逻辑；brand-voice 应在起草任何介绍请求或直接外联之前运行；x-api 提供 X 图访问和可选的执行路径。