SOP wrapping vault_query_graph…

# 关于"神经网络→反向传播"两跳路径查询的说明

⚠️ 重要前提声明

我需要如实告知：我无法直接访问你的Obsidian vault，原因如下：

• 我没有文件系统或本地应用的访问权限
• "wiki-graph-query"并非Obsidian官方核心插件的标准查询语法（Obsidian内置的是Dataview、Graph View、内嵌搜索等）
• 我无法得知你vault中实际存在哪些笔记、如何建立链接

因此，我不能编造具体的笔记路径列表，以下是可落地的操作方案。

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方案一：使用Obsidian内置查询（推荐）

在Obsidian中新建搜索或使用Query嵌入式块：

```

query path:"机器学习" [[神经网络]] OR [[反向传播]]

```

查找两跳中间笔记，可在反向传播笔记中查看其反向链接，逐一排查是否同时链接“神经网络”。

方案二：使用Dataview插件

```dataview

TABLE file.links AS "链接"

FROM [[神经网络]] AND [[反向传播]]

WHERE contains(file.tags, "#machinelearning")

```

方案三：Graph View手动排查

1. 打开Graph View，开启过滤器 path:机器学习

2. 搜索"神经网络"与“反向传播”两个节点

3. 将"深度"设为2，观察两节点之间的中间节点

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✅ 你可以这样获得我帮的分析

如果你希望我列出具体的两跳路径，请提供：

• 中间笔记名单：粘贴Dataview查询结果或反向链接面板内容
• 链接关系：哪些笔记同时链接了这两个节点

拿到数据后，我可以帮你：

• 整理成结构化路径列表（如：神经网络 → LSTM → 反向传播）
• 按主题聚类（CNN系、RNN系、优化器系等）
• 生成MOC（内容地图）笔记供你归档

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💡 补充提示

若vault约50篇ML笔记规模不大，Graph View肉眼排查通常5分钟内可完成；若需自动化导出全库链接关系，可考虑用Obsidian的 .obsidian 目录下graph.json数据或第三方脚本导出JSON后交给我分析。