Auto-sync: 2026-04-18 07:18

wiki/concepts/AI-摘要.md

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+---
+title: "AI 摘要"
+type: concept
+tags: [ai-tool, summary]
+---
+
+## Definition
+AI 摘要（AI-Summary）是指使用人工智能技术自动提取和总结文档、视频等内容的核心信息，生成简洁摘要的过程。
+
+## Use Cases
+- 文章摘要：从长文章中提取关键信息
+- PDF 摘要：将 PDF 文档压缩为要点
+- 视频摘要：从视频内容中生成文字总结
+
+## Related Tools
+- [[Decopy]]：提供文章、PDF 和视频摘要服务
+- [[NotebookLM]]：Google 的 AI 笔记工具，支持 Audio Overviews
+
+## Related Concepts
+- [[信息提取]]：从非结构化数据中提取结构化信息
+- [[内容压缩]]：将长内容压缩为简短形式

wiki/concepts/AI结对执行.md

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+---
+title: "AI结对执行"
+type: concept
+tags: [vibe-coding, workflow]
+---
+
+## 定义
+Vibe Coding 的核心理念之一，指人与 AI 协作进行开发，AI 负责具体的代码实现，开发者负责产品逻辑和审美把控。
+
+## 工作模式
+- 开发者描述需求和期望
+- AI 生成实现计划和代码
+- 开发者审查和调整
+- 循环迭代直到完成
+
+## 与 Vibe Coding 的关系
+AI结对执行是 Vibe Coding 三要素之一（规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行），将开发者从体力劳动中解放出来，专注于创造性决策。
+
+## 连接关系
+- [[AI结对执行]] ← part_of ← [[Vibe Coding]]
+- [[AI结对执行]] → enables → [[Plan Mode]]
+- [[AI结对执行]] → enables → [[Build Mode]]

wiki/concepts/Awesome-Claude-Skills.md

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+---
+title: Awesome Claude Skills
+type: concept
+tags: []
+---
+
+## Definition
+Awesome Claude Skills 是一类系统性整理各类标准化 "LLM Skills" 工作流的精选 GitHub 仓库。
+
+## Repositories
+- ComposioHQ/awesome-claude-skills
+- VoltAgent/awesome-claude-skills
+- BehiSecc/awesome-claude-skills
+
+## Coverage
+涵盖以下类别：
+- 文档处理
+- 开发工具
+- 数据分析
+- 内容创作
+- 生产力工具
+
+## Usage
+可以系统性扫一遍这些仓库，找灵感、找模式，用于构建自己的 Skills。
+
+## Related
+- [[Claude Skills]]
+- [[GitHub]]

wiki/concepts/Byox.md

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+---
+title: "Byox"
+type: concept
+tags: [build-your-own-x, learning, programming]
+---
+
+## Definition
+Byox（Build Your Own X）是一种学习编程的方法论，通过从零重建技术来深入理解其工作原理。核心理念是"What I cannot create, I do not understand"。
+
+## Covered Topics
+该方法覆盖22个技术领域：
+- 3D Renderer（3D渲染器）
+- Augmented Reality（增强现实）
+- BitTorrent Client（BitTorrent客户端）
+- Blockchain / Cryptocurrency（区块链/加密货币）
+- Bot（机器人）
+- Command-Line Tool（命令行工具）
+- Database（数据库）
+- Docker（容器）
+- Emulator / Virtual Machine（虚拟机）
+- Front-end Framework（前端框架）
+- Game（游戏）
+- Git（版本控制）
+- Network Stack（网络协议栈）
+- Neural Network（神经网络）
+- Operating System（操作系统）
+- Physics Engine（物理引擎）
+- Programming Language（编程语言）
+- Regex Engine（正则引擎）
+- Search Engine（搜索引擎）
+- Shell（终端）
+- Template Engine（模板引擎）
+- Text Editor（文本编辑器）
+- Visual Recognition System（视觉识别系统）
+- Voxel Engine（体素引擎）
+- Web Browser（浏览器）
+- Web Server（Web服务器）
+
+## Learning Approach
+- 多语言实现：同一技术可用多种语言实现（C++、Python、JavaScript、Go、Rust等）
+- 手把手教程：step-by-step 形式的学习资源
+- 原理优先：不使用现成库，从底层原理实现
+
+## Related Concepts
+- [[Vibe Coding]] — 与 Byox 对比，Vibe Coding 是 AI 代写，Byox 是自己手写
+- [[深度工作]] — Byox 需要深度专注，符合深度工作的理念

wiki/concepts/Claude-Skills.md

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+---
+title: Claude Skills
+type: concept
+tags: []
+---
+
+## Definition
+写给 Claude 的"说明书"和"SOP（标准作业程序）"，将反复执行、有固定流程的任务拆解为 AI 能理解、能稳定复用、能自动执行的一套流程。
+
+## Core Components
+- 任务拆解：将复杂任务分解为可复用的步骤
+- Prompt 结构：精确定义输入、输出和边界
+- 参数含义：明确各参数的作用和取值
+- 容错策略：处理异常情况的机制
+
+## Categories
+- 办公自动化（Office Suite）：Word/PDF/PPT/Excel 创建、编辑、分析
+- 开发者工具箱（Developer Tools）：MCP Server、Web 应用测试、Artifacts 构建
+- 创意类（Creative）：算法艺术、Canvas 设计、主题生成工厂
+
+## Key Repositories
+- anthropics/skills：官方仓库，3.2 万星
+- ComposioHQ/awesome-claude-skills
+- VoltAgent/awesome-claude-skills
+- BehiSecc/awesome-claude-skills
+
+## Skill Aggregators
+- skillsmp.com
+- aitmpl.com/skills
+- claudemarketplaces.com
+
+## Significance
+Claude Skills 的爆发标志着从提示词工程（Prompt Engineering）迈向流程工程（Process Engineering）。未来最有价值的不是谁 Prompt 写得最好，而是谁最懂业务流程、能把经验沉淀为 SOP、能把 SOP 交给 AI 稳定执行。
+
+## Aliases
+- AI Skills
+- LLM Skills
+- Claude Skill

wiki/concepts/RSS.md

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+---
+title: "RSS"
+type: concept
+tags: [信息聚合, 订阅, 协议]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+RSS（Really Simple Syndication）是一种信息聚合格式，允许用户订阅网站更新而无需重复访问网站。
+
+## Usage
+- 聚合多个信息源到单一阅读器
+- 实现内容订阅和推送
+- 用于构建自动化信息管道
+
+## RSS Feed URL Format
+- YouTube 频道：https://www.youtube.com/feeds/videos.xml?channel_id=CHANNEL_ID
+- 通用格式：https://example.com/feed.xml
+
+## Related
+- [[YouTube]]: 移除了网页端 RSS 订阅按钮
+- [[multi-source-tech-news-digest]]: 使用 RSS 作为数据源

wiki/concepts/View-Page-Source.md

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+---
+title: "View Page Source"
+type: concept
+tags: [浏览器, 开发者工具, 网页]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+View Page Source（查看网页源代码）是浏览器内置的开发者工具功能，允许用户查看当前网页的 HTML 源代码。
+
+## Usage
+- 查找隐藏的信息（如 YouTube Channel ID）
+- 学习网页设计技术
+- 调试和排查网页问题
+
+## How to Use
+1. 在网页空白处右键点击
+2. 选择 "View Page Source"（查看网页源代码）
+3. 使用 Ctrl+F（或 Cmd+F）搜索关键字
+
+## Use Case
+获取 YouTube 频道 RSS 订阅源时，在频道页面使用 View Page Source，搜索 "channel_id=" 即可找到对应的 Channel ID。
+
+## Related
+- [[Channel-ID]]: 可通过 View Page Source 获取
+- [[YouTube]]: 应用场景之一

wiki/concepts/上下文固定.md

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+---
+title: "上下文固定"
+type: concept
+tags: [vibe-coding, workflow]
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+
+## 定义
+Vibe Coding 的核心理念之一，指在开发过程中保持项目上下文一致，确保 AI 能够准确理解项目状态和需求。
+
+## 实现方式
+- 使用 AGENTS.md 记录项目代码模式
+- 保持对话上下文连续
+- 提供清晰的上下文边界
+
+## 与 Vibe Coding 的关系
+上下文固定是 Vibe Coding 三要素之一（规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行），确保 AI 生成代码的一致性和可维护性。
+
+## 连接关系
+- [[上下文固定]] ← part_of ← [[Vibe Coding]]
+- [[上下文固定]] → enables → [[AGENTS.md]]

wiki/concepts/场景共情能力.md

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+---
+title: "场景共情能力"
+type: concept
+tags: []
+---
+
+站在使用场景和受众角度，定义输出的标准与风格的能力，是 Prompt 能力的核心组成之一。
+
+## Definition
+- 思考使用场景的核心诉求：如客户选型场景需要突出"差异化优势"
+- 思考受众的认知水平：如面向非技术人员避免专业术语
+- 思考内容的使用方式：如用于 PPT 演示需简洁精炼
+
+## Related Concepts
+- [[需求拆解能力]]
+- [[结构化表达能力]]
+- [[迭代优化能力]]
+
+## Source
+- [[如何写出完美的Prompt（提示词）？]]

wiki/concepts/结构化表达能力.md

@@ -0,0 +1,20 @@
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+title: "结构化表达能力"
+type: concept
+tags: []
+---
+
+用清晰的逻辑组织信息，让 AI 快速抓取核心的能力，是 Prompt 能力的核心组成之一。
+
+## Definition
+- 核心指令前置：开头明确"做什么"，避免冗余信息干扰
+- 分层呈现信息：用标题、序号、分段区分"核心任务"、"背景信息"、"约束条件"、"输出格式"
+- 逻辑关系明确：用"因为...所以..."、"首先...其次...最后..."等连接词，清晰呈现任务的逻辑链条
+
+## Related Concepts
+- [[需求拆解能力]]
+- [[场景共情能力]]
+- [[迭代优化能力]]
+
+## Source
+- [[如何写出完美的Prompt（提示词）？]]

wiki/concepts/规划驱动.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+---
+title: "规划驱动"
+type: concept
+tags: [vibe-coding, workflow]
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+
+## 定义
+Vibe Coding 的核心理念之一，要求在 AI 写代码前必须有清晰的技术选型、实施规划和模块化设计，防止 AI 因为理解偏差导致项目逻辑混乱。
+
+## 核心要素
+- 技术选型：明确使用的技术栈和工具
+- 实施规划：详细的实现步骤和时间安排
+- 模块化设计：将项目分解为独立可管理的模块
+
+## 与 Vibe Coding 的关系
+规划驱动是 Vibe Coding 三要素之一（规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行），确保「从想法到可维护代码」变成可审计的流水线。
+
+## 连接关系
+- [[规划驱动]] ← part_of ← [[Vibe Coding]]
+- [[规划驱动]] → prevents → [[AI幻觉]]（通过明确规划减少 AI 误解）

wiki/concepts/迭代优化能力.md

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+---
+title: "迭代优化能力"
+type: concept
+tags: []
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+
+通过测试反馈持续调整指令，逼近最优结果的能力，是 Prompt 能力的核心组成之一。
+
+## Definition
+- 初稿测试：先用简洁 Prompt 生成第一版输出，判断 AI 对核心需求的理解是否准确
+- 问题定位：分析输出的偏差，定位 Prompt 的缺失信息
+- 精准优化：针对性补充信息，而非全盘改写
+- 版本对比：保留多版 Prompt 与输出，观察总结哪种表述方式更符合 AI 的理解逻辑
+
+## Related Concepts
+- [[需求拆解能力]]
+- [[结构化表达能力]]
+- [[场景共情能力]]
+
+## Source
+- [[如何写出完美的Prompt（提示词）？]]

wiki/concepts/需求拆解能力.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: "需求拆解能力"
+type: concept
+tags: []
+---
+
+将模糊的目标拆解为具体、可执行的子任务的能力，是 Prompt 能力的核心组成之一。
+
+## Definition
+将模糊的需求转化为结构化、可执行任务的过程，包含：
+- 明确核心动作（如分析、撰写、整理、对比、生成）
+- 明确核心内容（如数据、文档、痛点）
+- 明确边界条件（如受众、格式、约束）
+
+## Related Concepts
+- [[结构化表达能力]]
+- [[场景共情能力]]
+- [[迭代优化能力]]
+
+## Source
+- [[如何写出完美的Prompt（提示词）？]]