用途：knowledge_graph 是 OSS Agent Lab 中的知识图谱专家技能，用于生成图形状的合成响应，以测试下游接口契约。它参考 abhigyanpatwari/GitNexus 的代码实体抽取与图构建模式，以及 topoteretes/cognee 的 Graph RAG 检索模式，但当前实现仅为接口级，不解析或引用真实产物。
主要能力：提供 knowledge_graph（从源字符串哈希生成图计数与类型标签）、code_analysis（用人工实体测试代码分析响应模式）、entity_linking（生成确定性风格 ID 与合成路径）、graph_rag（测试排序与路径字段，无检索或生成）。工具包括 build_graph、query_graph、find_relationships，均无副作用。
使用方式：需 Python 3.11+，在本地 OSS Agent Lab 检出中运行 pip install -e .。通过 Python API 或 CLI 调用，例如 oss-lab run knowledge_graph "Which functions call the authentication module?"，可用 --param 传入 source、graph_type、max_depth、entity_a、entity_b 等参数。请求参数包括 source、graph_type（code/document/mixed）、max_depth、query、max_results、entity_a、entity_b。
适用场景：用于契约测试、接口模式验证，以及在不依赖真实图存储的情况下演练排序和路径字段。
限制：该专家无状态，每次 execute 调用生成新的图 UUID 和自包含结果，跨调用无已建图可检索。实现仅对源字符串做哈希并生成人工计数、实体、分数和路径，不打开路径或 URL，不存储图。图 ID 仅为单次调用标识，所有实体和路径均为人工夹具数据，不得作为关于仓库的证据。需拒绝空 source 或 query、未知 graph_type 以及非正数深度或结果上限。