一个面向理科学生的可交互中文科学知识导航图谱：节点由本科课程（参考北大、清华本科培养方案）与研究方向（物理按 arXiv Physics 顶层类别归并；数学按 arXiv math 与教育部 0701 二级学科；生命科学按 arXiv q-bio；计算机按 arXiv cs、信息按 arXiv eess；化学无 arXiv，按教育部 0703 二级学科与 GB/T 13745 归并；工程按教育部工学 08 大类二级学科归并）两部分组成，以"先修 / 相关"二元关系连接，覆盖物理、数学、化学、生命科学、信息科学、计算机科学、工程科学七个领域的 35 个类别、190 个节点。
网站是纯静态、完全离线可用的 3D 交互应用：克隆仓库后双击 site/index.html 即可使用，无需服务器、无需构建。
🌐 在线预览：https://jeff-giff.github.io/Physics-Knowledge-Tree/
部署方式见下文"GitHub Pages"。
- 3D 力导向图：节点间为"先修 / 相关"二元关系——先修边（带箭头，由先修指向后继）距离更近，相关边稍远；同领域节点自动聚成半透明彩色云团（允许重叠）；单击高亮该节点的完整先修链与一级后继子树，双击进入节点；标签默认显示、字号可调。
- 2D 局部平面视图：双击进入节点后以其为中心 2D 展示；间距可调、节点可自由拖动（释放后固定）、"重置布局"复位。
- 节点详情：Markdown + KaTeX 公式渲染；连线按"先修知识 / 后续知识 / 相关知识点"分组展示，一键跳转。
- 搜索：按名称 / 英文名 / 别名 / 标签 / 关键词模糊检索。
- 我的学习路径：左侧缩进树记录访问路径；按相关度自动挂载、支持拖拽整理；可命名保存、路径载入（
localStorage长期保存）。 - 领域体系：35 个类别（课程层 11 子类 + 研究层 24 类），课程低饱和度偏灰、研究方向高饱和；色相按学科分区间（数学=紫、物理=蓝紫至蓝绿、化学=绿至黄绿、生命科学=黄绿至黄、信息/计算机/工程=紫红至粉红），可逐域显隐。
- 中英双语界面：顶栏 "EN / 中" 一键切换——节点标签、领域名、详情面板、搜索、学习路径等界面文本全部双语（节点正文仍为中文），选择本地记忆。
- 分类高亮：3D 视图下"分类高亮"侧边栏可多选领域，仅亮起所选领域的节点与其内部连线（其余节点、连线、云团弱化）；与单击节点高亮叠加时单击优先。
-
本地使用：双击打开
site/index.html（离线可用）。 -
操作：3D 图滚轮缩放、拖拽旋转；单击高亮、双击进入节点；顶部搜索框检索；顶栏切换"学习树 / 领域图例"。
-
重新构建（改过
content/后）：python build.py # 需要 Python3 + PyYAML，要求 0 警告
physics-knowledge-tree/
├── site/ # 可视化网站（静态，可直接部署/打开 index.html）
│ ├── index.html
│ ├── css/style.css
│ ├── js/ # 应用代码 + 本地化 vendor（three / force-graph / marked / katex）
│ └── data/graph.js # 由 build.py 生成（已提交，勿手改）
├── content/ # 知识树源文件（唯一数据源）
│ ├── _meta.yaml # 领域定义、颜色、云图与可视化参数
│ └── <domain>/*.md # 每知识点一个文件（YAML front-matter + KaTeX 正文）
├── build.py # 构建脚本：解析 / 校验 / 生成 graph.js
├── logs/ # 每次编辑的日志
├── skills/physics-knowledge-tree/SKILL.md # 指导 AI 编辑知识树的规范
├── AGENTS.md # AI 协作约定
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
└── LICENSE # GPL-3.0
- 可视化：three.js(r160) + 3d-force-graph + force-graph(2D)——全部本地化，离线可用。
- 公式：KaTeX（含全部字体，本地化）。
- 数据管线：Python 3 + PyYAML（
build.py解析content/→site/data/graph.js）。
- 完整编辑规范见
skills/physics-knowledge-tree/SKILL.md（节点模板、weight 语义、上位替代成对、内容扩充标准）。 - 每个知识点是一个 Markdown 文件：YAML front-matter 存元数据（
id/name/domain/links/superseded_by/…），正文用 KaTeX 公式。 - 每次编辑后：运行
python build.py（0 警告）+ 在logs/YYYY-MM-DD.md追加日志。 - 详见 CONTRIBUTING.md。
- Build Check（
.github/workflows/build.yml）：每次 Push / PR 自动运行python build.py，存在警告即失败，保证内容质量。 - Pages 部署（
.github/workflows/pages.yml）：推送到main后自动重新生成site/data/graph.js并把site/部署为 GitHub Pages。
- 把仓库推送到 GitHub。
- 进入仓库 Settings → Pages，在"Build and deployment"中把 Source 选为 "GitHub Actions"。
- Go to the Actions tab and run the workflow titled "Deploy to GitHub Pages"(pages.yml).
- 节点 190（课程 81 + 研究方向 109）· 连接 370（先修 255 / 相关 115）· 类别 35
- 课程层：数学基础、数学专业核心、普通物理、四大力学、实验与计算、专业选修、化学、生命科学、计算机科学、信息科学、工程科学
- 研究层（物理）：天体物理与宇宙学、引力与量子引力、高能物理、核物理、凝聚态物理、量子物理与量子信息、原子分子与光物理、等离子体物理、流体与非线性科学、统计物理与复杂系统、软物质与生物物理、地球大气与空间物理
- 研究层（数学）：基础数学、应用与计算数学
- 研究层（化学）：基础化学研究、交叉与应用化学
- 研究层（生命科学）：分子、细胞与基因组；个体、神经与生态
- 研究层（计算机）：理论与算法、系统/网络与安全、人工智能
- 研究层（信息）：信息与电子
- 研究层（工程）：机械/电气与控制、材料/能源与土建
（以 python build.py 最新输出为准）
GPL-3.0 © 2026 Physics Knowledge Tree contributors