用途：分析 Karpathy 模式的 LLM wiki 知识库，生成交互式知识图谱仪表板。该模式包含三层：raw 原始资料、wiki markdown（含 [[wikilink]]）、schema 配置文件，另有 index.md 内容目录与 log.md 操作日志。检测信号为存在 index.md 及多个带 wikilink 的 .md 文件。
主要能力：确定性扫描提取文章节点、来源节点、主题节点、related 与 categorized_under 边；通过 article-analyzer 子代理推断隐式知识；合并去重实体、归一化节点与边类型、按 index.md 分类构建图层与导览；输出 knowledge-graph.json 与 meta.json，并自动触发仪表板。
使用方式：技能按五阶段执行。检测阶段运行 python3 <SKILL_DIR>/parse-knowledge-base.py <TARGET_DIR>，生成 scan-manifest.json；分析阶段按每批 10-15 篇文章派发子代理，最多 3 批并发；合并阶段运行 python3 <SKILL_DIR>/merge-knowledge-graph.py <TARGET_DIR>；保存阶段校验后写入 <TARGET_DIR>/.understand-anything/knowledge-graph.json，清理中间文件，最后调用 /understand-dashboard <TARGET_DIR>。
适用场景：需要将结构化 wiki 知识库可视化为力导向图谱、发现跨文章隐式关联时。
限制：仅识别 Karpathy 模式；分类来自 index.md 标题而非文件名前缀；raw/ 来源节点仅含文件名与大小，不解析 PDF 或二进制文件；若某批分析失败会记录警告但继续，图谱仍基于扫描结果。