Volodymyr Pavlyshyn 的 KDP 数据
截至 2026 年 11 月 6 日，Volodymyr Pavlyshyn 在 Amazon 有 20 本书，近 30 天有 5 本上过榜，最好排名 #10，主要在Generative AI、Systems Analysis & Design、Information Theory。
20Amazon 上的书
5近 30 天上榜书
4.7平均评分
| 价格中位数 | $23.99 |
|---|---|
| 价格区间（中间 50%） | $13.50 – $32.33 |
| 评论中位数 | 1 |
| 评论总数 | 16 |
| 近 30 天新书 | 4 |
| 近 30 天突围新书 | 1 |
数据解读
- 近 30 天新上 4 本，其中 1 本冲进了畅销榜。
Volodymyr Pavlyshyn 排名最好的书
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Graph Engineering — The Loop Memory Model: Give agentic workflows durable memory, traceability, and shared knowledge with graphs
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$23.99
- 评分4.0
- 评论5
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The Clarity Engineer: Code Is the Side Effect: uilding AI-Driven Systems Where Engineering Judgment Is the Real Work (Clarity Engineering : Development In AI Era Book 1)
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$27
- 评分5.0
- 评论1
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Graph Engineering — The Loop Memory Model: Give agentic workflows durable memory, traceability, and shared knowledge with graphs
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$25.24
- 评分3.7
- 评论4
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Edge AI : Pocket Knowledge Graphs on user device
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$30
- 评分5.0
- 评论1
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LadybugDB for Edge Agent AI Memory (Graphs for AI Agents Book 2)
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$22
- 评分5.0
- 评论1
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Cypher 103 with Ladybugdb: make ai ready graph (Graphs for AI Agents Book 4)
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$9.45
- 评分5.0
- 评论1
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ці - нейронаука , хімія та психологія чайної медитаціі (Ukrainian Edition)
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$15
- 评分5.0
- 评论1
- 出版2026-05
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Clarity Forge : Local coding agent done right (Clarity Engineering : Development In AI Era Book 2)
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$15
- 评分5.0
- 评论1
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Bulletproof Knowledge: Building Hallucination-Resistant Neurosymbolic Agents with Lean and Logic Programming (Neurosymbolic AI Book 1)
作者 Volodymyr Pavlyshyn
- 价格$35
- 评论-
主要上榜类目
常见问题
Volodymyr Pavlyshyn 在 Amazon 有多少本书？
KDPTop 跟踪到 20 本，近 30 天有 5 本上过 Amazon 榜单。
Volodymyr Pavlyshyn 主要写哪些类目？
上榜最多的类目是Generative AI、Systems Analysis & Design、Information Theory。
Volodymyr Pavlyshyn 的书一般卖多少钱？
定价中位数 $23.99，一半的书在 $13.50–$32.33 之间。
Volodymyr Pavlyshyn 最近出新书了吗？
近 30 天新上 4 本，其中 1 本进了畅销榜。
数据说明
数据来自 KDPTop 每天对 Amazon 公开榜单页面的抓取，中位数基于最新一期畅销榜。机会分综合了评论门槛、低评论书占比、榜单更替、新书占比和价格，0–100 分，越高越容易进入。