用途：把 Obsidian 仓库中的静态笔记转化为可查询的语义图，用于回答“什么链接到笔记 X”“概念 A 的二度连接有哪些”等问题，无需每次重新扫描整个仓库。性能目标为在 1000+ 笔记上执行深度查询低于 2 秒。
主要能力：构建时解析仓库内每个 .md 文件，提取 wikilink，过滤掉嵌入（![[...]]），生成双向邻接映射（源到目标、目标到源），并将索引缓存为仓库根目录下的 .graph-index.json。索引失效基于文件 mtime，仅重新索引发生变化的文件。支持前向链接、反向链接、N 度连接查询以及孤立笔记查找。
使用方式：依赖 Python 3.8+ 与标准库，无需外部包。安装依赖命令为 pip-compile ./requirements.in 与 pip install -r ./requirements.txt（当前锁定文件为空）。可用命令包括：python ./graph_ops.py build --vault-root <path>；python ./graph_ops.py forward --note "Note Name"；python ./graph_ops.py backlinks --note "Note Name"；python ./graph_ops.py connections --note "Note Name" --depth 2；python ./graph_ops.py orphans --vault-root <path>。
适用场景：需要快速了解笔记间连接关系、发现孤立笔记、评估某笔记变更的影响范围，或让智能体基于链接结构进行上下文推理。
限制：依赖 obsidian-markdown-mastery（WP05, obsidian-parser）；仅处理 wikilink，嵌入链接被过滤；索引缓存于仓库根目录；其他平台、收费与效果信息暂未提供。