# Wiki Overview

## 主题领域
AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding、AI时代个人发展、跨境电商

## 核心概念
- Print Mode：Hermes 通过 stdin 调用 Claude Code 的非交互执行模式
- TMUX 交互模式：在 TMUX 会话中运行 Claude Code 的交互模式，适合超长任务
- DeepSeek：中国 AI 公司开发的大语言模型，以开源和高效著称，DeepSeek-R1 在复杂任务处理方面表现出色
- 提示语设计：通过精心设计的提示词提升 AI 输出质量的技术
- Prompt Library：提示词库，提供现成提示词供用户参考和定制
- Prompt 能力：结构化思维+精准表达能力，包含需求拆解、结构化表达、场景共情、迭代优化四个维度
- Nano Banana Pro：Google 的专业级图像生成模型，具备物理规则推演、构图美学理解、语义上下文推理能力
- Nano Banana 2：Google 的推理型图像生成模型（Gemini 3 Pro Image），支持 1K/2K/4K 分辨率，可组合 14 张输入图像，具备多语言长文本渲染和最新知识支持能力
- AI幻觉：AI 生成看似合理但实际错误的内容，需通过技巧避免
- Wayland：Linux 桌面环境的现代显示协议，Ubuntu 24.04 默认使用，出于安全限制外部程序在未登录状态下获取屏幕控制权
- X11 (Xorg)：传统 Linux 显示协议，兼容性更好，支持远程桌面软件，是 Wayland 的替代方案
- GDM3：GNOME Display Manager，Ubuntu 的登录管理器，支持 Wayland 和 X11 两种显示协议
- ITSM（IT 服务管理）：从工单系统演进为战略推动者，实现运营卓越、风险缓解和创新加速
- Multi-Account Strategy（多账号策略）：AWS 推荐的企业级云架构模式，通过将工作负载分离到多个 AWS 账号来提升安全性、治理能力和故障隔离
- Gruntwork Landing Zone：Gruntwork 提供的预配置 AWS 基础架构框架，基于 Reference Architecture 包含核心账户和工作负载账户
- CCOE（Cloud Center of Excellence）：推动云采纳和治理的核心组织单元，负责 AMI 标准制定和发布

- AWS Workspaces：AWS 提供的托管桌面即服务（DaaS）解决方案，预装开发工具实现快速生产力

- Standard AMI：AWS 标准机器镜像，包含 OS 加固、最新安全补丁，并支持域集成、SSM agent、DNS 设置，每两个月发布一次
- Cloud Guardrails：云守护栏，捕获可扩展性、成本最小化和灵活性的强制性要求和最佳实践
- Tagging Methodology：标签方法论，通过为资源定义标准化的元数据（如 Owner, BU, Product, Environment），作为自动化管理和安全策略执行的基础
- IPAM（IP Address Management）：IP 地址管理工具，用于规划、追踪和管理 IP 地址空间，实现 VPC IP 地址自动化分配
- RTO（Recovery Time Objective）：系统允许的最大停机时间，是灾难恢复的核心指标
- RPO（Recovery Point Objective）：可接受的最大数据丢失量，是数据保护的核心指标
- 开源平替：功能可替代闭源商业产品的开源项目
- Cloud Maturity Model（云成熟度模型）：评估组织云采纳就绪程度的5级框架
- DevOps 成熟度模型：评估组织 DevOps 实践水平的分级框架
- DevOps 文化：打破开发与运维壁垒，优先协作、持续学习和客户导向的文化理念
- CI/CD 流水线：自动化测试、集成和部署的持续交付管道
- Infrastructure as Code (IaC)：通过代码实现一致性、版本控制的基础设施管理
- 敏捷实践：Scrum、Kanban 等迭代开发方法论
- 事件驱动项目管理：使用数据库存储项目状态和历史事件，通过 AI Agent 自然语言交互替代静态 Kanban 看板
- 内网穿透（NAT Penetration）：将内网服务通过公网服务器暴露给外部访问的技术，FRP 是常用方案之一
- Workspace：OpenClaw 中 Agent 的工作台目录，包含 AGENTS.md、SOUL.md、USER.md、IDENTITY.md、TOOLS.md、BOOTSTRAP.md、memory/ 等配置文件
- Memory 目录：OpenClaw 的长期记忆机制，按日期滚动存储跨会话积累的信息
- Apache Superset：Apache 软件基金会旗下的开源 BI 平台，支持数据可视化、仪表盘和 SQL 探索
- Superset Dashboard：Apache Superset 数据可视化仪表盘，包含图表、过滤器、布局的完整组合
- SQL View：预处理的数据库视图，用于解析 JSON 字段和计算派生指标
- KPI 卡片：关键绩效指标可视化展示（总产品数、热卖产品数、平均评分等）
- 选品评分模型：通过加权公式自动推荐优质产品的算法（score = sold × 0.4 + rating × 12 + rating_count × 0.2 + discount_percent × 0.5）
- 单一职责：每个文件、类、函数只负责一件事的设计原则
- DRY 原则：Don't Repeat Yourself，避免重复代码的核心原则
- 微服务：独立开发、独立部署、独立扩容的架构模式
- 消息队列：服务间异步通信的中间件技术，实现解耦和削峰填谷
- Obsidian 插件组合：根据不同使用场景将 Obsidian 核心插件进行合理搭配的策略（知识管理流、任务管理流、学习研究流）
- Graph View：Obsidian 的知识网络可视化，发现孤立页面和知识盲区
- 版本控制：Git 管理笔记历史变更，每次更新对应 commit
- 信息黑洞：只收集不使用的笔记困境，通过连接和复盘解决
- 通过 VPS+内网反向代理实现域名访问内网穿透 — 使用 FRP+Caddy 实现内网服务穿透，Aliyun DNS 域名管理
- n8n-mcp：连接 n8n 与 AI 模型的桥接项目，提供 543 个 n8n 节点访问能力，支持自然语言生成工作流
- Last-30-Days-Skill：Matt Van Horn 开发的多平台热门内容研究技能，支持 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket、Web 共 8 个数据源
- Market-Research：通过用户反馈和数据分析识别产品机会的过程
- 通才：跨领域知识整合者，拥有广泛兴趣和多元能力的人才
- 第二次文艺复兴：AI时代每个人可以追求多领域精通
- 品牌作为环境：品牌是小世界而非头像和简介
- 记忆后端（Memory Backend）：AI 记忆工具的 Camp 1 方案，从对话中提取事实存储到向量数据库
- 上下文基质（Context Substrate）：AI 记忆工具的 Camp 2 方案，通过维护结构化文件实现上下文累积

- WSL2：Windows Subsystem for Linux 2，Windows 上的 Linux 兼容层
- 镜像网络模式：WSL2 与 Windows 共享网络堆栈的配置模式
- .wslconfig：WSL2 全局配置文件，位于用户目录
- Ikigai：热爱的、擅长的、市场需要的、能获得报酬的四者交集
- 天才地带：能产生心流的区域，时间飞逝精力充沛
- 底层能力：隐藏在活动表象下的核心能力
- 产品体系：引流→入门→核心→高价四级产品矩阵，客户信任逐步建立
- 内容矩阵：核心主题×内容形式的二维内容策略，一次制作百次���发
- 销售漏斗：获客→激活→转化的客户转化路径
- Task Automation：自动将任务创建过程从手动操作转化为系统执行的机制
- Agent Task Visibility：AI Agent 任务对用户的透明化展示机制，通过外部工具实时展示任务状态、进度和内部推理过程
- 习惯追踪与问责伙伴：AI Agent 定时主动检查用户习惯完成情况，通过 Telegram/SMS 实现主动问责，追踪连续打卡并自适应调整提醒语气
- 品味：能判断AI方案中哪个是insanely great的能力，AI时代的核心竞争力
- 端到端：从想法到产品的完整控制权，不做流水线零件
- 死亡过滤器：每天问自己"如果今天是最后一天，我还会做今天要做的事吗？"，用于聚焦真正热爱的事
- 数字导师：用AI复活历史人物，让其成为日常对话的思维顾问，通过思维蒸馏技术提取人物的核心心智模型
- 思维蒸馏：通过6个并行Agent从6个维度（著作、对话、表达DNA、他者视角、决策、时间线）采集信息，提炼核心思维框架生成AI Skill的技术
- Claude Skills：写给 Claude 的"说明书"和技术规范，将反复执行的任务拆解为 AI 可稳定复用流程的技术范式
- **fireworks-tech-graph**：AI 驱动技术图生成工具，将中文描述转化为 SVG/PNG 格式的架构图、流程图、UML 图

- 开源大语言模型：以 DeepSeek、Qwen 为代表的开源基座大模型
- AI生图模型：以 Flux、Stable Diffusion 为代表的开源图像生成模型
- AI生视频模型：以 HunyuanVideo 为代表的开源视频生成模型
- 模块化Prompt库：将 Prompt 拆分为可复用的独立模块
- 图生视频：AI 将静态图像转化为动态视频的技术
- AI智能体：以 Manus/OpenManus 为代表的通用 AI 代理
- AI编程工具：以 Cline 为代表的 AI 增强代码编辑器插件
- 智能体工作流：以 n8n、Dify 为代表的工作流自动化平台
- AI搜索引擎：以 Perplexica 为代表的 AI 搜索开源项目
- AI知识库：以 NotebookLM 开源平替为代表的 AI 知识管理工具

- LLM（Large Language Model）：大型语言模型，行业以参数规模衡量，通常 ≥1B 参数被称为"大模型"
- MCP（Model Context Protocol）：模型上下文协议，为 LLM 提供标准化接口，使其能够连接外部数据源和工具
- Agent 智能体：整合 LLM 与 MCP 工具才能真正执行步骤，而不仅是给出方法
- Coze（扣子）：字节跳动旗下 AI Agent 开发平台，支持国内版（coze.cn）和海外版（coze.com）
- Coze Workflow：Coze 平台的工作流模式，支持复杂企业级业务逻辑编排
- Bot：Coze 平台的对话型 AI 智能体，最基础的智能体开发模式
- RAG（Retrieval-augmented generation）：检索增强生成，通过检索增强解决 LLM 的幻觉问题
- 向量嵌入：将文本转换为数值向量，用于语义相似度计算
- Vector Store（向量数据库）：存储 Embedding Vector 并实现相似度检索的技术（如 Qdrant、Chroma 等）
- Document Loader：文档加载器，从不同数据源抓取数据（如 LangChain 的 160+ 加载器）
- Context Window：上下文窗口，Embedding Model 能接受的最大 token 数量（一般 512~8192）
- Split（文档块）：将长文档切分成的满足 Context Window 要求的文本块
- LangChain：简化 RAG 管道构建的 Python 框架，提供文档加载、向量存储、链式调用等功能
- Embedding（向量化）：将词转化为一连串浮点数，计算词与词之间的语义距离
- vLLM：虚拟大语言模型，通过 PagedAttention 和连续批处理优化 GPU 内存使用
- Token：大模型的基本输入单元，1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token，1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token
- 数据蒸馏（Data Distillation）：利用大模型生成精简数据训练小模型，使其逼近大模型效果

- Source-grounding：NotebookLM 的核心机制，仅使用用户上传的文档作为知识库
- Audio Overviews：将文档转化为双人 AI 对话播客的功能，适合被动学习

- 递归自优化生成系统（Recursive Self-Optimizing Generative Systems）：通过迭代自修改构建稳定生成能力的系统，目标不是直接产生最优输出，而是收敛到生成器空间的不动点
- Generator Space：生成器空间 G ⊆ P^I，每个生成器 G: I → P
- Self-Map：自映射 Φ: G → G，定义单步更新函数
- Fixed Point：不动点 G*，满足 Φ(G*) = G*，表示系统稳定状态
- Y Combinator：Y 不动点组合子，用于 λ-calculus 中表达递归自引用

- 自托管 AI Agent 排查思路：不要默认认为错误信息就是表面意思，两层配置要分清（全局 compaction 配置和 agent 模型配置），日志真的有用，工具/系统越复杂，问题的隐藏路径越深

- Self-Healing Systems（自愈系统）：主动检测异常并自动修复的系统，无需人工干预即可恢复正常运行状态
- Cron Jobs（定时任务）：Linux 基于时间的任务调度机制，AI Agent 通过定时作业实现持续自动化价值
- Multi-Agent Team（多 Agent 团队）：多 Agent 协作架构，每个 Agent 有独立角色、人格、优化的模型，通过共享内存+私有上下文实现协同
- 多智能体系统可靠性：层级结构、共识投票、对抗式辩论、淘汰制四种架构模式，将 LLM 视为不可靠组件的工程思维
- 层级结构 (Hierarchy)：Planner → Worker → Validator 三层架构，通过依赖图强制协作
- 共识投票 (Consensus)：多数票机制抵消模型随机噪声，3模型同时幻觉概率仅 0.8%
- 对抗式辩论 (Adversarial Debate)：生成器+批评者+评委三角制衡，模拟人类"恐惧"机制
- 淘汰制 (Knock-out)：适者生存机制，将 LLM 视为"牲畜"而非"宠物"
- 可靠性工程：将 LLM 视为分布式系统中不可靠组件的工程方法论
- Shared Memory（共享内存）：多 Agent 团队共享的上下文，包括目标、决策、项目状态，所有 Agent 可访问
- 动态仪表盘（Dynamic Dashboard）：通过 Sub-agent 并行获取多数据源（GitHub、Twitter、市场数据、系统健康），定时聚合更新并推送至 Discord 或生成 HTML 仪表盘

- Voice Agent：具备语音交互能力的 AI 代理，能够通过语音对话完成任务
- AI配音（AI TTS）：使用人工智能技术将文字转化为语音的技术，主流工具包括 ElevenLabs、海螺AI、F5-TTS、TTSMaker、剪映、魔音工坊、AnyVoice
- 声音克隆（Voice Cloning）：通过少量音频样本训练AI模型，生成与原声相似的语音的技术
- Byox（Build Your Own X）：通过从零重建22个技术领域掌握编程技能的方法论，核心理念是"What I cannot create, I do not understand"

- X Account Analysis（X 账户分析）：使用 OpenClaw + Bird Skill 获取用户推文并分析发布质量，定性分析替代 X 内置的定量统计

- **一语点醒梦中人** — 中国古代哲学智慧名言解读（王维、曾国藩、老子、庄子、佛陀），涵盖禅意、道法自然、缘起性空等核心概念

- **Goal-Driven Autonomous Tasks** — AI Agent 自主目标驱动任务生成与执行工作流（Brain Dump、每日任务生成、迷你应用构建）

- **Second Brain** — AI Agent 作为个人记忆捕获系统，通过即时通讯（Telegram/Discord/iMessage）零摩擦捕获+Next.js 搜索界面

- **家庭日历聚合与生活助手** — 将 OpenClaw 构建为家庭协调代理，聚合多平台日历、监控消息自动创建日程、管理家庭库存和购物清单

- **Market Research & Product Factory** — AI 辅助创业自动化流水线，通过 Last 30 Days skill 挖掘 Reddit/X 真实痛点，自动构建 MVP

- **Pre-Build Idea Validator** — AI Agent 项目启动前的创意验证机制，通过 idea-reality-mcp 扫描 GitHub、Hacker News、npm、PyPI、Product Hunt 计算竞争度评分
- **LaTeX Paper Writing** — AI Agent 作为 LaTeX 写作助手，无本地 TeX Live 即可即时编译 PDF，支持 IEEE/beamer/中文模板
- **Phone-Based Personal Assistant** — 基于电话的 AI 个人助理，通过 ClawdTalk + Telnyx 实现语音访问 OpenClaw
- **Phone Call Notifications** — AI Agent 通过电话主动呼叫推送重要事项通知（clawr.ing、双向语音对话、Cron Jobs/Heartbeat 触发）
- **OpenClaw as Desktop Cowork (AionUi)** — AionUi 桌面端协同工作界面，将 OpenClaw 作为一等公民可视化运行，支持远程救援和多 Agent 管理

- **Custom Morning Brief** — AI Agent 定时发送自动化早间简报，覆盖新闻、待办、创意输出和任务推荐

- **Autonomous Educational Game Development Pipeline** — AI Agent 自主管理教育游戏全生命周期（Game Developer Agent、Bugs First 策略、Round Robin 调度、Git 自动化）

- **Multi-Source Tech News Digest** — AI Agent 自动从 109+ 来源（RSS、Twitter、GitHub、Web搜索）聚合、评分并推送技术新闻

- RSS：信息聚合格式，允许用户订阅网站更新而无需重复访问网站
- View Page Source：浏览器查看网页源代码的功能，可用于获取 YouTube Channel ID

- **Daily Reddit Digest** — AI Agent 定时从 Reddit 热门子版块获取热门帖子并生成每日摘要（Cron Jobs、偏好学习）

- **家庭网络环境概览** — 家庭网络基础设施架构与多服务部署方案（FRP内网穿透、Caddy反向代理、Cloudflare DNS托管）
- **Vibe-Kanban + OpenCode 在 Ubuntu Server 上安装与管理指南** — 在 Ubuntu Server 上使用 shenwei 用户安装 Node 20、Vibe-Kanban 与 OpenCode，并通过 pm2 管理进程的完整指南
- **在Ubuntu 上安装Vibe-Kanban** — 在 Ubuntu 系统上通过 npx 安装 Vibe-Kanban 并使用 pm2 进行进程管理的完整指南

- **精确去重** — 通过 MD5 哈希比对识别完全相同的文件，确保只删除真正重复的内容
- **小文件清理** — 低于特定阈值（如 100KB）的图片大概率是截图或微信压缩图，直接移走
- **批次任务** — 将大任务拆分为多个可管理的子任务，按顺序或定时执行

- **Local CRM Framework with DenchClaw** — 使用 DenchClaw 框架将 OpenClaw 转变为本地 CRM 系统，单命令安装、DuckDB 数据库、自然语言交互

- **Linux 运维必会的 150 个命令** — Linux 系统管理常用命令的分类汇总（12类150个命令）：帮助命令、文件操作、文件内容处理、压缩解压、信息显示、搜索文件、用户管理、网络操作、磁盘文件系统、权限管理、用户登录信��、系统管理
- **如何判别你的Linux 服务器是 x64（也就是 x86_64）还是 ARM64** — Linux 服务器架构类型（x86_64 与 ARM64）的 4 种命令行检测方法（uname、lscpu、/proc/cpuinfo、file）
- **在Synology NAS上安装CloudDrive2** — 在 Synology NAS 上安装配置 CloudDrive2 挂载阿里云盘，通过套件中心安装，使用 Docker 部署，配置阿里云盘扫码授权

- **固定机位** — 摄像机位置固定不变，是视频画面统一和连贯的基础，家装短视频成功的三大关键词之一
- **内容连续变化** — 视频主体信息随时间持续发生明确阶段性变化，家装短视频成功的三大关键词之一
- **时间压缩** — 将长时间拍摄过程在视频中浓缩表现的手法，家装短视频成功的三大关键词之一
- **分镜拆解** — 将视频内容拆分成多个画面阶段描述的过程，AI 视频制作流程的起始步骤
- **九宫格法** — 同时生成 3×3 共九个分镜画面，保证机位与角度不变，画面一致性强
- **首尾针动画** — 通过两个关键帧（首针和尾针），AI 自动补齐中间动作，生成连贯动画的技术
- **快节奏剪辑** — 视频使用 2-4 倍速加速和硬切手法，强化节奏感与流畅度
- **卡点** — 画面变化与音乐节奏巧妙同步，提高观看体验

- **AI 工具分类** — 大脑类（XAR GPT、GEMALA）、设计师类（Midjourney、Nano Banana）、动效类（海螺AI、KAI）
- **Synology NAS + Xiaoya Alist + CloudDrive2 + Plex 搭建家庭媒体平台** — 利用群晖NAS + Xiaoya Alist + CloudDrive2 + Plex 搭建家庭媒体平台（Docker 部署、Xiaoya 获取云盘资源、CloudDrive2 挂载为本地磁盘、Plex 媒体刮削）
- **Cloud Operating Model: Key Strategies and Best Practices** — 云运营模型（COM）四大支柱：治理、自动化、安全、成本管理，涵盖行业用例（金融、医疗、零售、SaaS）和未来趋势（AI 驱动运维、可持续云计算、多云策略）
- **用Docker中安装Navidrome** — 使用 Docker Compose 部署 Navidrome 音乐流媒体服务器的配置文件示例
- **Modern ITSM: Driving Efficiency, Security & Resilience** — 现代 IT 服务管理的演进趋势，AIOps、零信任架构、Policy-as-Code 等技术的应用
- **How to Simplify Multi-Account Deployments Monitoring: Centralized Logs for AWS CloudFormation StackSets** — 多账号环境下 CloudFormation StackSets 部署监控的集中化日志解决方案，通过 EventBridge 跨账号事件转发 + CloudWatch Logs 实现单一管理界面监控
- **Public vs Private vs Hybrid: Cloud Differences Explained** — 公有云、私有云和混合云三种部署模式的核心区别，包括各模式的优势、劣势、适用场景，以及云计算共享责任模型
- **How Agentic AI can help for Cloud DevOps** — Agentic AI 增强 Cloud DevOps 的七大领域：自主事件检测与响应、自动化云部署与配置、智能成本优化、AI 驱动安全与合规、智能日志分析与可观测性、SaaS 多租户管理、AI 辅助决策
- **How Can a Multi Cloud Strategy Transform Your Business ROI?** — 多云策略的定义、8大优势（避免供应商锁定、弹性可靠性、安全性、可扩展性、成本优化、创新访问、合规性、性能优化）、实施4步骤、3个行业用例（电商、医疗、金融）
- **The Myths and Misconceptions About Cloud Computing | LinkedIn** — 云计算7大常见误解与真相（安全性、成本、迁移复杂性、性能、数据控制、适用规模）
- **What I know about Cloud Service Delivery 1** — 云服务交付的完整定义
- **DevOps Culture and Transformation: Fostering Collaboration, Agile Practices, and Innovation** — DevOps 文化转型方法论，涵盖四大支柱、敏捷整合、转型战略及未来趋势（AI/ML、GitOps、Serverless DevOps、Edge IoT DevOps、DevSecOps）
- **Cloud DevOp Maturity - Guideline** — 企业级 SaaS 公司的 DevOps 成熟度评估框架（自动化、协作、监控、安全四大支柱）
- **Cloud Maturity Model A Detailed Guide For Cloud Adoption** — 云成熟度模型的详细指南，涵盖5个成熟度等级（0-4：无云准备到优化级）、16个业务能力领域和18个技术能力领域，以及实施最佳实践
- **DevOps Maturity Model From Traditional IT to Advanced DevOps** — DevOps 成熟度五级框架详解（初始/应急→局部DevOps→自动化与定义→高度优化→完全成熟），涵盖文化与战略、自动化、结构与流程、协作与共享、技术五大评估领域，以及安全集成方法和常见障碍分析

- **What is DevSecOps? Best Practices, Benefits, and Tools** — DevSecOps 方法论详解（SDLC 安全集成、SAST/SCA/IAST/DAST 四大工具、Shift Left/Right 策略、企业实施挑战）
- **Public Cloud Learning Sessions (OpenText) - GitHub Enterprise to GitLab migration** — OpenText 将代码仓库从 GitHub Enterprise 迁移到 GitLab，self-serve 模式

- **Ubuntu 服务器通过 rsync 实现日常增量备份** — 使用 rsync 实现 Ubuntu 服务器到 NAS 的增量备份，涵盖 NFS 永久挂载和灾难恢复

- **CTP Topic 46 NetApps on AWS** — NetApp Cloud Volume ONTAP (CVO) 架构、部署、数据分层（EBS→S3）、安全加密与灾备（SnapMirror）
- **CTP Topic 34 Azure Landing Zone Architecture Overview** — Azure Landing Zone 架构设计，Management Groups 四区域划分、Subscription 分离、Terraform Cloud 自动化
- **CTP Topic 7 SaaS Landing Zone Design** — 生产环境 SaaS Landing Zone 高级设计，单一 Landing Zone 策略、Core/Baseline/Shared Services 账户分离
- **CTP Topic 40 SaaS Database Architecture On AWS Cloud** — AWS 云上 SaaS 数据库架构设计，SaaS 数据库团队全球运维实践（500+ 数据库、1000+ 服务器，Oracle/Postgres/DynamoDB 等多种数据库，高可用设计）
- **CTP Topic 28 AWS Tag Validation Tool** — AWS 标签验证工具，通过 YAML 配置文件审计资源标签合规性，生成 CSV 报告
- **CTP Topic 30 Managing Change** — 云转型项目中的变更管理流程，SRE 角色定义和三种变更类型（标准变更、正常变更、紧急变更）
- **CTP Topic 73 AWS Backup implementation of the Cloud Transformation Program** — AWS Backup 在 CTP 云转型计划中的实施，涵盖 SRE 备份模型、DR 账户备份、AWS Backup Audit Manager 审计
- **CTP Topic 57 Product backlog managing demand** — Product Backlog 管理需求流程，SMACs 提交、Octane 入池、前置条件阶段
- **如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹** — 在 Ubuntu Server 上通过 NFS 协议挂载 Synology NAS 共享文件夹
- **Ubuntu 禁用合盖休眠** — 在 Ubuntu 24.04 中通过修改 systemd-logind 配置禁用笔记本合盖休眠行为
- **群晖NAS科学上网方法** — 在群晖 NAS 上通过 V2RayA 配置透明代理，使 Docker 可以科学上网
- **RAX50 路由器更新 Merlin Clash 订阅指南** — RAX50 路由器 Merlin Clash 订阅更新教程
- **用Docker安装it-tools** — 使用 Docker 部署 it-tools 运维工具集合
- **用Docker安装Jellyfin** — 使用 Docker 部署 Jellyfin 媒体服务器的配置文件示例
- **用Docker安装transmission** — 使用 Docker 部署 Transmission BT 下载客户端的配置文件示例
- **3X-UI Xray on BandwagonVPS** — 在 Bandwagon VPS 上安装配置 3X-UI 面板管理 Xray 代理服务
- **可自动化、可扩展、AI增强的电商数据采集与处理系统** — 基于 Docker + n8n + Scrapy + Playwright 的电商数据采集与处理系统设计
- **n8n Docker install & update** — n8n 工作流自动化工具的 Docker 部署与网络代理配置（SOCKS5 代理、Docker 网桥）
- **n8n configure telegram trigger** — n8n Telegram Trigger 配置问题排查与解决，通过设置 WEBHOOK_URL 环境变量为 HTTPS URL 解决 Telegram Webhook 必须使用 HTTPS 的要求
- **TikTok PM - Python Django Project** — TikTok 产品管理系统（Django Web 应用），涵盖 Django Admin 定制、DRF API、异步任务、Docker 部署完整指南，涵盖爬虫工具对比、Docker 架构、n8n 自动化流程、AI 处理建议
- **N8N Full Tutorial Building AI Agents in 2025 for Beginners!** — N8N 平台构建 AI Agent 入门教程（Agentic Systems 定义、节点分类、工具集成、上下文记忆、Airtable 集成）
- **Semantic Memory Search** — 为 OpenClaw 添加向量语义搜索能力，解决 markdown 内存文件的语义检索问题
- **养虾日记2：让Agent更懂你** — AI Agent 记忆问题的解决方案，通过 self-improving skill + 双层记忆架构 + 每日复盘机制实现 Agent 持续学习和改进，核心价值：错误只犯一次，第二次就知道怎么做对
- **不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 | 附保姆级PRD生成指南** — AI 时代产品经理能力重塑，Gemini 赋能 PRD 生成工作流

- **Obsidian 必装 Skills** — Obsidian 必装的 AI Skills 推荐与配置指南，推荐 9 个核心 Skills（defuddle、obsidian-cli、obsidian-bases、obsidian-markdown、obsidian-canvas-creator、mermaid-visualizer、excalidraw-diagram、tutor-skills、scholar-skill）和 2 个核心插件（claudian、obsidian-agent-client）