从 Evidence Graph 中自动识别高频 claim，提升为 Knowledge Graph 节点。实现渐进式 KG 构建，零冷启动。当 evidence_graph.json 中 claims 达到阈值时自动触发，或用户要求构建领域知识图谱时触发。
扫描 evidence_graph.json，将高频出现的 claim 模式提升为 knowledge_graph.json 中的 Pattern/Method/Idea 节点。
evidence_graph.json 全部 claimsmethod claims → KG method 节点result + observation claims → KG finding 节点pattern 节点builds_on 边alternative_to 边improves_upon 边knowledge_graph.jsonsource_claims 列表便于溯源{
"nodes": [{
"id": "pattern-001",
"type": "method",
"label": "Multi-Head Self-Attention",
"description": "并行多头注意力机制",
"source_claims": ["claim-001", "claim-015", "claim-042"],
"frequency": 12,
"promoted_at": "2026-03-14T19:00:00Z"
}],
"edges": [{
"source": "pattern-001",
"target": "pattern-003",
"relation": "improves_upon"
}]
}
Idea2Paper 需要预构建 KG（ICLR/NeurIPS 数据集），冷启动成本高。 本 Skill 从用户自己的 Evidence Graph 中自然生长 KG，零冷启动、自动覆盖用户研究的领域。
此 skill 在 survey_fetch 阶段末尾自动触发（当 claims 数达到阈值时）。
不独立占用 pipeline stage，不需要调用 complete_stage()。