Desenvolver e implementar um job agendado para identificar e destacar os conceitos mais importantes do grafo de conhecimento, utilizando algoritmos de centralidade como PageRank nos nós (:Concept) do Neo4j. O resultado será um arquivo Markdown (Top Concepts.md) listando os conceitos mais relevantes do sistema, sua classificação e backlinks, conforme o design de páginas de destaque em On-Writing-Vault-Documents.md.

• Implementação de um job agendado (utilizando o aclarai-scheduler de Sprint 3) para executar PageRank nos nós (:Concept) do Neo4j.
• Desenvolvimento de lógica para selecionar os top N conceitos por pontuação de PageRank, onde N é configurável via Design-Config-Panel.md (Seção 4: "Concept Highlight & Summary Jobs", top_concepts.count ou percent).
• Criação ou atualização do arquivo Top Concepts.md no vault, listando os conceitos selecionados, sua classificação (rank) e backlinks.
• Formatação do conteúdo de Top Concepts.md para facilitar a navegação e a legibilidade, seguindo o padrão de "Trending Concepts Agent" em On-Writing-Vault-Documents.md (Seção "Trending Concepts Agent").
• Utilização da lógica de escrita atômica para arquivos Markdown (.tmp → fsync → rename) implementada em Sprint 3 (Epic_1_Sprint_3-Create-agent-and-integration-for-Tier-2.md e detalhada em On-Filehandle-Conflicts.md).
• Integração com o sistema de agendamento do aclarai-scheduler (de Sprint 3), permitindo que o job seja configurado e executado automaticamente (conforme Architecture.md e Epic_1_Sprint_6-Add-configuration-controls.md).
• Documentação clara do processo e configuração.
• Implementação de testes para verificar o correto funcionamento e a qualidade da saída.
• Garantia de que o arquivo Top Concepts.md gerado inclua seus próprios marcadores (ou similar) para que o arquivo possa ser rastreado e sincronizado pelo sistema de vault (On-Graph-Vault-Synchronization.md). A granularidade de aclarai:id para itens de lista individuais pode ser considerada para futuras iterações, mas o arquivo como um todo deve ser rastreável.

• O job executa PageRank corretamente nos nós (:Concept) do Neo4j (definidos em On-Concepts.md).
• Os top N conceitos são selecionados adequadamente por pontuação de PageRank, respeitando o número configurável (N).
• O arquivo Top Concepts.md é criado ou atualizado no diretório alvo (configurável via target_file).
• O conteúdo de Top Concepts.md inclui os nomes dos conceitos, sua classificação (rank) e backlinks [[wikilink]] para as páginas de conceito correspondentes, seguindo o formato de on-writing_vault_documents.md.
• A escrita do arquivo Top Concepts.md utiliza a lógica de escrita atômica de forma robusta e segura.
• A integração com o sistema de agendamento funciona corretamente, permitindo a execução automática ou manual do job.
• A documentação clara do processo e configuração está disponível.
• Testes automatizados demonstram a funcionalidade e robustez do job, incluindo a seleção correta dos conceitos e a geração do arquivo Markdown.
• O arquivo Top Concepts.md gerado inclui seus próprios marcadores aclarai:id e ver= para compatibilidade com o vault sync.

• Neo4j configurado e populado com nós (:Concept) (criados em Epic_1_Sprint_5-Create-Update-Tier-3.md).
• Sistema de agendamento (aclarai-scheduler com APScheduler) implementado e funcional (de Epic_1_Sprint_3-Bootstrap-scheduler-and-vault-sync-job.md).
• Acesso ao sistema de arquivos para criação e atualização de arquivos Markdown.
• Lógica de escrita atômica para arquivos Markdown implementada (de Epic_1_Sprint_3-Create-agent-and-integration-for-Tier-2.md).
• Definição da configuração para "Top Concepts" em Design-Config-Panel.md.

• Código-fonte do job de Top Concepts (dentro do serviço aclarai-scheduler).
• Implementação da lógica de execução de PageRank e seleção de conceitos.
• Geração do arquivo Markdown Top Concepts.md com o formato especificado.
• Documentação técnica do processo e configuração.
• Testes unitários e de integração.

• 2 dias de trabalho

• Risco: Desempenho inadequado com grande número de conceitos no grafo, impactando o cálculo de PageRank.
  • Mitigação: Otimizar consultas Cypher para cálculo de PageRank e seleção dos top N. Considerar a frequência de execução do job (e.g., semanal em vez de diária para grafos muito grandes).
• Risco: Os conceitos selecionados não refletem a importância real ou são muito genéricos/irrelevantes.
  • Mitigação: Calibrar o algoritmo de PageRank (e.g., ponderando arestas se aplicável). A configuração de metric permite flexibilidade futura para tentar outras métricas de centralidade como degree.
• Risco: Arquivo Top Concepts.md gerado muito grande ou difícil de navegar em vaults com muitos conceitos.
  • Mitigação: Implementar a configuração de count ou percent para limitar o número de conceitos exibidos. A formatação em lista com backlinks deve ser concisa.

• Utilizar os algoritmos de centralidade de grafo nativos do Neo4j (Graph Data Science Library) para o cálculo eficiente de PageRank.
• A seleção dos top N conceitos deve ser baseada no valor configurado em aclarai.config.yaml (top_concepts.count ou top_concepts.percent).
• O formato do arquivo Top Concepts.md deve seguir o exemplo de páginas de destaque em on-writing_vault_documents.md, utilizando [[wikilinks]] para os conceitos.
• O job deve ser capaz de ler e aplicar as configurações de target_file (nome do arquivo de saída) e metric (PageRank ou Degree).
• O logging detalhado da execução do job, incluindo o número de conceitos processados e os top N selecionados, será crucial para monitoramento.
• Este job contribui diretamente para a proposta de valor de "Top Concept Page" em Product-Definition.md.