用途：把用户从零带到可查询的 SPIKE 图谱。两条路径：Demo 使用现成 industry-intel cookbook（2026 年初 AI/ML 信号），约 30 秒可查询；Custom 为新领域（生物科技、加密、金融科技、地缘政治等）建图，含初步研究与用户确认约需 30–60 分钟。
前置条件：RustFS 运行在 127.0.0.1:9000，否则用 Docker 执行 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ModernRelay/omnigraph/main/scripts/local-rustfs-bootstrap.sh | bash；引导会把 omnigraph 与 omnigraph-server 装到 <workdir>/.omnigraph-rustfs-demo/bin/，默认不在 PATH；克隆 omnigraph-cookbooks 仓库并记录绝对路径。
主要流程：先做预检（curl 检查 9000 与 8080/healthz、确认 omnigraph 版本 >= 0.3.1、从 .env.omni.example 生成 .env.omni，其中 AWS_ALLOW_HTTP 与 AWS_S3_FORCE_PATH_STYLE 必填）。Demo 路径：source ./.env.omni 后 omnigraph init --schema ./schema.pg s3://omnigraph-local/repos/spike-intel，omnigraph load --data ./seed.jsonl --mode overwrite，再启动 omnigraph-server 并用 omnigraph read 查询。Custom 路径分阶段：领域识别与项目 slug、关键问题（跟踪对象、时间范围、更新频率、主要消费者）、来源采集（阅读清单、专家、监管、学术、社区）、确认摘要写入 setup-notes.md、复制 industry-intel 为模板并改 schema.pg 与 omnigraph.yaml、用网络研究生成 seed.md 与 seed.jsonl 后 init/load/启动、最后交接并建议使用 omnigraph-best-practices 技能。
限制：需 Docker 与 RustFS；不得编造信号或日期；schema 与来源质量决定输出质量；Pattern.kind 通常不改。