Auto-sync: 2026-04-17 20:17

This commit is contained in:
2026-04-17 20:17:28 +08:00
parent 52c143d5e4
commit 52f4a5acad
10 changed files with 267 additions and 2 deletions

View File

@@ -0,0 +1,24 @@
---
title: "Paper Trading"
type: concept
tags: [trading, backtesting, simulation]
sources: [polymarket-autopilot]
last_updated: 2026-04-17
---
## Description
模拟交易Paper Trading是指使用虚拟资金在真实市场环境中测试交易策略的方法。交易者可以在不承担真实风险的情况下验证策略有效性、学习市场行为并积累经验。
## Key Characteristics
- 虚拟资金:使用模拟资本,不承担真实财务风险
- 实时市场:在真实市场环境中执行模拟订单
- 绩效追踪:记录每笔交易的盈亏、胜率等指标
- 策略迭代:根据回测结果调整策略参数
## Role in AI Agent Context
AI Agent 通过 Cron Jobs 定时执行模拟交易,记录绩效数据并生成每日报告,实现策略的自动化测试和优化。
## Related Concepts
- [[Cron Jobs]] — 定时执行机制
- [[Subagent 管理]] — 并行市场分析
- [[Discord Integration]] — 绩效报告推送

View File

@@ -0,0 +1,24 @@
---
title: "向量嵌入"
type: concept
tags: [ai, data-processing]
last_updated: 2026-04-17
---
## Definition
将文本、图像或其他数据转换为固定维度的数值向量表示,使得语义相似的内容在向量空间中距离相近。
## Applications
- 语义搜索:用户输入自然语言查询,通过向量相似度找到相关内容
- 语义去重:计算两个文本的向量相似度,判断是否为重复内容
- 推荐系统:根据用户行为向量推荐相似内容
- 聚类分析:将相似文档自动归类
## Implementation
- 常用模型OpenAI Embedding、Sentence Transformers、BGE 等
- 存储方式向量数据库Pinecone、Milvus或 SQLite BLOB
- 相似度计算:余弦相似度、欧氏距离等
## Related
- [[语义去重]] — 利用向量嵌入实现的内容去重技术
- [[Second Brain]] — 使用向量嵌入实现的知识库语义搜索

View File

@@ -0,0 +1,29 @@
---
title: "语义去重"
type: concept
tags: [ai, data-processing]
last_updated: 2026-04-17
---
## Definition
通过计算文本的语义相似度来识别重复或高度相似内容的去重技术,相比基于关键词的精确匹配更加智能。
## How It Works
1. 将文本转换为向量嵌入
2. 计算两个向量的相似度(余弦相似度)
3. 设置相似度阈值,超过阈值则判定为重复
4. 过滤掉重复内容后保留唯一项
## Advantages
- 能识别语义相同但表达方式不同的重复内容
- 不受拼写、措辞差异影响
- 支持跨语言去重
## Use Cases
- 内容策划:避免重复推荐相同创意思路
- 知识管理:识别重复或相似的笔记
- 数据清洗:清理重复的文档或评论
## Related
- [[向量嵌入]] — 实现语义去重的基础技术
- [[SQLite]] — 存储向量嵌入的轻量级数据库

View File

@@ -0,0 +1,20 @@
---
title: "Polymarket"
type: entity
tags: [prediction-market, crypto]
sources: [polymarket-autopilot]
last_updated: 2026-04-17
---
## Aliases
- Polymarket
## Description
预测市场平台用户可以基于真实世界事件创建和交易预测市场Prediction Markets。平台提供 API 允许程序化获取市场价格、成交量和价差数据。
## Role in Wiki
- 作为 Polymarket Autopilot 的数据源
- API 提供市场数据供 AI Agent 分析和执行交易策略
## Connections
- [[polymarket-autopilot]] — 数据源

View File

@@ -102,6 +102,7 @@
- [Podcast Production Pipeline](sources/podcast-production-pipeline.md) — 多 Agent 协同的播客生产流水线将录制前研究、脚本、Show Notes、社交媒体素材、SEO 描述等 70% 非创意性工作自动化
- [Automated Meeting Notes & Action Items](sources/meeting-notes-action-items.md) — AI Agent 自动将会议转录转化为结构化笔记并在项目管理工具Jira、Linear、Todoist中创建任务
- [Daily YouTube Digest](sources/daily-youtube-digest.md) — AI Agent 自动从订阅频道获取视频并生成每日摘要的工作流
- [YouTube Content Pipeline](sources/youtube-content-pipeline.md) — YouTube 内容策划与研究自动化流水线
- [Pre-Build Idea Validator](sources/pre-build-idea-validator.md) — AI Agent 项目启动前的创意验证机制MCP server 扫描 GitHub、npm、PyPI 等计算竞争度评分)
- [Project State Management System](sources/project-state-management.md) — 事件驱动系统替代 Kanban 看板通过数据库存储项目状态和历史事件AI Agent 自然语言交互追踪进度
- [Phone-Based Personal Assistant](sources/phone-based-personal-assistant.md) — 基于电话的AI个人助理通过语音与OpenClaw交互ClawdTalk、Telnyx
@@ -111,6 +112,8 @@
- [Habit Tracker & Accountability Coach](sources/habit-tracker-accountability-coach.md)
- [LaTeX Paper Writing](sources/latex-paper-writing.md) — AI Agent 作为 LaTeX 写作助手,无本地 TeX Live 即可即时编译 PDF
- [Local CRM Framework with DenchClaw](sources/local-crm-framework-with-denchclaw.md) — 使用 DenchClaw 框架将 OpenClaw 转变为本地 CRM 系统
- [Polymarket Autopilot: Automated Paper Trading](sources/polymarket-autopilot.md) — AI Agent 自动化模拟交易预测市场TAIL、BONDING、SPREAD 策略)
- [Personal CRM with Automatic Contact Discovery](sources/personal-crm.md) — AI Agent 自动构建和维护个人 CRM 系统cron job 扫描邮件日历、自然语言查询、会议准备简报)
## Entities
- [营销人张飞宇](entities/营销人张飞宇.md) — 微信公众号作者,专注于个人品牌、商业变现方法论
@@ -377,6 +380,8 @@
- [Webhook](concepts/Webhook.md) — n8n 接收外部 HTTP POST 请求的触发器
- [Credential Isolation](concepts/Credential-Isolation.md) — 凭证隔离模式API 密钥存储在独立系统
- [Lockable Workflow](concepts/Lockable-Workflow.md) — 可锁定工作流模式,锁定后 Agent 无法修改
- [向量嵌入](concepts/向量嵌入.md) — 将文本转换为数值向量,用于语义相似度计算
- [语义去重](concepts/语义去重.md) — 通过向量相似度判断创意是否重复的技术
- [Second Brain](concepts/Second-Brain.md) — 通过 AI Agent 实现的个人知识管理系统

View File

@@ -1,3 +1,21 @@
## [2026-04-17] ingest | Personal CRM with Automatic Contact Discovery
- Source file: raw/Agent/usecases/personal-crm.md
- Status: ✅ 成功摄入
- Summary: AI Agent 自动构建和维护个人 CRM 系统,通过每日 cron job 扫描 Gmail 和 Calendar自然语言查询联系人信息每日会议前自动准备简报
- Concepts created: Cron Jobs已有, 上下文记忆(已有)
- Entities created: gog新增, Telegram已有, SQLite已有, OpenClaw已有
- Source page: wiki/sources/personal-crm.md
- Notes: 与 Local CRM Framework with DenchClaw 关联gog 是 Gmail/Google Calendar CLI 工具
## [2026-04-17] ingest | YouTube Content Pipeline
- Source file: raw/Agent/usecases/youtube-content-pipeline.md
- Status: ✅ 成功摄入
- Summary: YouTube 内容策划与研究自动化流水线,定时扫描 AI 新闻、向量化去重、Telegram 推送创意Slack 链接分享自动研究并创建 Asana 任务
- Concepts created: 向量嵌入, 语义去重(均为新增)
- Entities created: (已有 OpenClaw、Telegram、Slack、Asana、SQLite
- Source page: wiki/sources/youtube-content-pipeline.md
- Notes: 与 Daily YouTube Digest 关联90天视频目录避免重复选题
## [2026-04-17] ingest | Goal-Driven Autonomous Tasks
- Source file: raw/Agent/usecases/overnight-mini-app-builder.md
- Status: ✅ 成功摄入
@@ -937,3 +955,12 @@
- Entities created: Telegram新增, Google Sheets新增, Twilio已有
- Source page: wiki/sources/habit-tracker-accountability-coach.md
- Notes: 与传统习惯追踪应用的核心区别在于主动 vs 被动交互模式;可与 Health & Symptom Tracker 结合分析习惯与健康关联
## [2026-04-17] ingest | Polymarket Autopilot: Automated Paper Trading
- Source file: raw/Agent/usecases/polymarket-autopilot.md
- Status: ✅ 成功摄入
- Summary: AI Agent 自动化模拟交易预测市场,通过 TAIL趋势跟随、BONDING逆势、SPREAD价差套利三种策略执行模拟交易使用 Cron Jobs 定时执行并通过 Discord 推送每日绩效报告
- Concepts created: Paper Trading新增
- Entities created: Polymarket新增
- Source page: wiki/sources/polymarket-autopilot.md
- Notes: 与 Cron Jobs、Subagent 管理、Discord Integration 概念关联;可在无风险环境下测试和优化交易策略

View File

@@ -2,11 +2,12 @@
title: "DevOps Culture and Transformation: Fostering Collaboration, Agile Practices, and Innovation"
type: source
tags: [DevOps, Agile, 文化转型, 协作, 自动化]
date: 2001-02-27
date: 2026-04-17
source_file: raw/Cloud & DevOps/DevOps Culture and Transformation Fostering Collaboration, Agile Practices, and Innovation LinkedIn.md
---
## Summary
## Source File
- [[raw/Cloud & DevOps/DevOps Culture and Transformation Fostering Collaboration, Agile Practices, and Innovation LinkedIn.md]]
本文阐述 DevOps 文化与转型的核心原则与实践方法。DevOps 并非仅关于工具或自动化,而是一种优先考虑协作、持续学习和客户导向的文化与运营变革。文章涵盖 DevOps 文化的四大支柱、敏捷实践整合方法,以及驱动 DevOps 转型的战略蓝图,并展望了 AI/ML、GitOps、Serverless DevOps、Edge Computing IoT DevOps 和 DevSecOps 等未来趋势。
## Key Claims

View File

@@ -0,0 +1,47 @@
---
id: personal-knowledge-base-rag
title: Personal Knowledge Base (RAG)
type: source
tags: []
sources: []
last_updated: 2026-04-17
---
## Source File
- [[raw/Agent/usecases/knowledge-base-rag.md]]
## Summary
- 核心主题AI Agent 驱动的个人知识库系统,通过语义搜索实现信息的有效检索
- 问题域:信息摄入后的检索难题,书签堆积但无法有效利用
- 方法/机制Telegram/Slack URL 自动摄入 → 向量语义索引 → 查询返回相关片段和来源
- 结论/价值:构建可搜索的第二大脑,支持语义检索和工作流集成
## Key Claims
- AI Agent 可通过即时通讯渠道Telegram/Slack实现零摩擦信息摄入
- 语义搜索能返回带来源的排名结果,超越关键词匹配
- 知识库可被其他工作流(如视频创意流水线)查询调用
## Key Quotes
> "You read articles, tweets, and watch videos all day but can never find that one thing you saw last week." — 知识库要解决的核心痛点
## Key Concepts
- [[向量嵌入]]:将文本转换为数值向量,用于语义相似度计算
- [[语义搜索]]:基于向量相似度而非关键词匹配的信息检索方式
- [[知识摄入]]:通过 API 自动抓取并存储外部内容的过程
## Key Entities
- [[OpenClaw]]:运行 AI Agent 的管理工具,支持 Telegram/Slack 集成
- [[Telegram]]:用于信息摄入和查询的即时通讯渠道
- [[Slack]]:替代 Telegram 的企业协作平台选项
- [[knowledge-base skill]]ClawdHub 提供的 RAG 技能
## Connections
- [[Second Brain]] ← related_to ← [[Personal Knowledge Base (RAG)]]
- [[向量嵌入]] ← enables ← [[语义搜索]]
- [[工作流自动化]] ← integrates_with ← [[知识库查询]]
## Contradictions
- 与 [[印象笔记]] 冲突:
- 冲突点:信息存储 vs 语义检索
- 当前观点Personal Knowledge Base (RAG) 通过向量语义搜索解决"存而不读"问题
- 对方观点:印象笔记主要依赖文件夹和标签,语义搜索能力有限

View File

@@ -0,0 +1,41 @@
---
title: "Personal CRM with Automatic Contact Discovery"
type: source
tags: []
date: 2026-04-17
---
## Source File
- [[raw/Agent/usecases/personal-crm.md]]
## Summary
- 核心主题AI Agent 自动构建和维护个人 CRM 系统
- 问题域:联系人跟踪、会议准备、关系管理
- 方法/机制:每日 cron job 扫描邮件和日历、自然语言查询、每日会议准备简报
- 结论/价值:自动化关系管理,永不遗漏重要跟进和会面背景
## Key Claims
- AI Agent 可通过每日 cron job 自动扫描 Gmail 和 Calendar 获取新联系人和互动记录
- 自然语言查询能实现"关于 [人] 我知道什么?"、"谁需要跟进?"等查询
- 每日会议前自动准备简报,汇总外部参会者的背景、历史互动和待跟进事项
## Key Quotes
> "Keeping track of who you've met, when, and what you discussed is impossible to do manually." — 手动跟踪联系人及互动内容不可行
## Key Concepts
- [[Cron Jobs]]:定时任务调度机制
- [[上下文记忆]]AI Agent 保留对话历史和关系上下文的能力
## Key Entities
- [[gog]]Gmail 和 Google Calendar 的 CLI 工具
- [[Telegram]]:即时通讯应用,用于接收 CRM 查询和简报
- [[SQLite]]:轻量级数据库,用于存储联系人结构化数据
- [[OpenClaw]]AI Agent 管理工具
## Connections
- [[OpenClaw]] ← runs ← [[Cron Jobs]]
- [[gog]] ← provides ← Email/Calendar Data
- [[Telegram]] ← delivers ← Meeting Briefings
## Contradictions
- (暂无)

View File

@@ -0,0 +1,47 @@
---
title: "YouTube Content Pipeline"
type: source
tags: [ai-agent, workflow, automation]
date: 2026-04-17
---
## Source File
- [[raw/Agent/usecases/youtube-content-pipeline.md]]
## Summary
- 核心主题YouTube 内容策划与研究自动化流水线
- 问题域:每日 YouTube 创作者寻找新鲜视频创意耗时长、追踪已覆盖主题防止重复
- 方法/机制:定时任务扫描 AI 新闻 → 与历史视频库比对 → 向量相似度去重 → Telegram 推送创意Slack 链接分享自动研究并创建 Asana 任务
- 结论/价值:实现内容策划全自动化,让创作者专注于创意和制作
## Key Claims
- Hourly cron job 可实现持续追踪热点 AI 新闻
- 90 天视频目录 + 向量嵌入可有效避免重复选题
- SQLite + 向量相似度可实现语义去重
- Slack 链接分享可触发自动化研究工作流
## Key Quotes
> "Hourly cron job scans breaking AI news (web + X/Twitter) and pitches video ideas to Telegram" — 核心自动化机制
> "Stores all pitches in a SQLite database with vector embeddings for semantic dedup (so you never get pitched the same idea twice)" — 语义去重实现方式
## Key Concepts
- [[Cron Jobs]]定时任务调度AI Agent 通过定时作业实现持续自动化价值
- [[向量嵌入]]:将文本转换为数值向量,用于语义相似度计算
- [[语义去重]]:通过向量相似度判断创意是否重复
- [[工作流自动化]]:预定义自动化流程,与 AI Agent 互补
## Key Entities
- [[OpenClaw]]AI Agent 管理工具,执行自动化工作流
- [[Telegram]]:接收视频创意的消息平台
- [[Slack]]:团队协作平台,触发研究工作流
- [[Asana]]:项目管理工具,存储视频制作任务
- [[SQLite]]:轻量级数据库,存储创意记录
## Connections
- [[Daily YouTube Digest]] ← similar_to ← [[YouTube Content Pipeline]]
- [[Custom Morning Brief]] ← uses ← [[Cron Jobs]]
- [[Multi-Agent Content Factory]] ← related_to ← [[YouTube Content Pipeline]]
## Contradictions
- (暂无)