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提供图数据科学实践案例与代码的博客资源库
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：blogs。 它的用途是：提供图数据科学实践案例与代码的博客资源库 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/blogs/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我想学习如何使用Neo4j的社区发现算法分析用户关系，可以参考这个仓库里的哪个Notebook？” 它会引导你找到相关的博客文章和配套代码。或者，当你对某个图算法原理有疑问时，可以说：“帮我看看这个仓库里关于‘中心性算法’的示例代码是如何加载数据和调用API的。”
介绍
该仓库旨在为希望学习和应用图数据科学（Graph Data Science）的开发者与研究者提供实践参考。它通过一系列Jupyter Notebook，详细展示了如何利用Neo4j图数据库进行数据科学探索，将博客文章中的理论概念转化为可运行的代码示例。
用户可以通过克隆仓库，直接运行或修改这些Notebook，从而在自己的项目中复现或借鉴相关的图算法应用、数据建模和可视化方法。它相当于一个附带代码的“动手实验室”，降低了图数据科学的入门门槛。
它非常适合对图数据库、图算法、网络分析感兴趣的数据分析师、后端开发者和学术研究者。无论是想了解Neo4j的具体用法，还是寻找图算法在真实场景中的应用灵感，这个仓库都能提供宝贵的素材。
使用前请确保本地环境已安装Jupyter和Neo4j相关驱动。建议先阅读对应的博客文章以获得完整的上下文，再运行Notebook进行实践，并根据自己的数据集进行调整。
核心特点
其核心区别在于，它并非一个封装好的工具或框架，而是一个与个人博客深度绑定的、以教学和探索为导向的代码集合，提供了从理论到可执行代码的完整学习路径，内容聚焦于Neo4j在图数据科学领域的应用实践。
注意事项
不适合需要开箱即用、封装完善的图算法工具或生产级代码直接复用的场景。
常见问题
这个仓库包含可以直接运行的完整项目吗？
不完全是，它主要是支持博客文章的代码示例和实验，需要用户结合自身数据环境进行调整。
需要什么前置知识才能使用？
需要对Python、Jupyter Notebook有基本了解，并对Neo4j图数据库和图数据科学概念有初步认识。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/blogs/raw/index.md 读取 blogs 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/blogs/raw/index.md（查看排版版本）