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wiki/overview.md

@@ -11,13 +11,25 @@ The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents)
 
 **[[phone-based-personal-assistant]]**：通过 ClawdTalk + Telnyx 将任意手机变成 AI 助理语音入口——拨打电话即可与 [[OpenClaw]] 对话，支持日历查询、Jira 任务更新、网络搜索等技能，无需智能手机 App 或浏览器，覆盖驾驶、步行等双手占用场景。与 [[multi-channel-assistant]] 互补：文字入口覆盖图文交互，语音入口覆盖无屏场景。
 
+**[[phone-call-notifications]]**：AI Agent 通过 [[clawr.ing]] 托管电话服务主动向用户拨打电话通知——Agent 评估事件优先级（股价暴跌/紧急邮件/日程提醒），自动拨叫用户真实号码，用户接听后可实时提问，Agent 双向对话响应。与 [[phone-based-personal-assistant]] 互补：后者为用户→Agent 的来电接收（用户主动呼叫），前者为 Agent→用户的去电通知（Agent 主动呼叫），共同构成完整语音双向通信能力。覆盖 100+ 国家 PSTN 电话，不存储录音，加密传输后即时销毁。
+
 **[[multi-channel-customer-service]]**：基于 [[OpenClaw]] 的企业级多渠道 AI 客服统一收件箱——整合 WhatsApp Business、Instagram DMs、Gmail 和 Google Reviews 至单一 AI 驱动的收件箱，AI 自动识别消息意图（FAQ/Appointment/Complaint/Review）并匹配对应处理策略，语言自动检测匹配客户语言（ES/EN/UA），支持 Test Mode 演示而不影响真实客户。餐厅实测响应时间从 4+ 小时降至 2 分钟以内，80% 咨询自动处理。与 [[multi-channel-assistant]] 互补——后者面向个人助理多渠道入口，前者面向企业客服场景。
 
 **Inbox De-clutter**：基于 [[OpenClaw]] 的 Newsletter 自动整理方案——每天 20:00 通过 Cron Job 阅读过去 24 小时的新邮件，生成精华摘要并附原文链接，根据用户反馈持续学习偏好。需前置 Gmail OAuth Setup。与 [[custom-morning-brief]] 属同一 Cron Job + AI 摘要模式的 Newsletter 垂直场景。与 [[email-triage]] 属同一方法论的不同实现。
 
-**[[Second Brain]]**：基于 [[OpenClaw]] 的个人第二大脑记忆捕获系统——通过短信/Telegram/Discord 零摩擦捕获任何内容（\"Remind me to read a book...\"），OpenClaw 永久记忆存储所有对话，Next.js 可搜索仪表盘提供全局检索，Cmd+K 跨所有记忆/文档/任务全局搜索。核心洞见：**捕获像发短信一样简单，检索像搜索一样简单**。无需文件夹、无需标签、无需复杂组织——文本加搜索足矣。OpenClaw 的累积记忆系统使 AI 随时间变得越来越强大，用户从手机发消息就能在电脑端构建内容。灵感来源：Alex Finn 的 YouTube 视频、Tiago Forte 的《Building a Second Brain》。
+**[[Second Brain]]**：基于 [[OpenClaw]] 的个人第二大脑记忆捕获系统——通过短信/Telegram/Discord 零摩擦捕获任何内容（\"Remind me to read a book...\"），OpenClaw 永久记忆存储所有对话，Next.js 可搜索仪表盘提供全局检索，Cmd+K 跨所有记忆/文档/任务全局搜索。核心价值：**捕获像发短信一样简单，检索像搜索一样简单**。无需文件夹、无需标签、无需复杂组织——文本加搜索足矣。OpenClaw 的累积记忆系统使 AI 随时间变得越来越强大，用户从手机发消息就能在电脑端构建内容。灵感来源：Alex Finn 的 YouTube 视频、Tiago Forte 的《Building a Second Brain》。
 
-Key concepts: [[Email Triage]], [[Newsletter Digest]], [[Preference Learning]], [[Cron Job]], [[Multi-Agent Coordination]], [[Multi-Tool Integration]], [[MCP Tool Interface Design]], [[Workflow Architecture]], [[Shared Memory Architecture]], [[Private Context]], [[Single Control Plane]], [[Scheduled Task Flywheel]], [[Parallel Agent Execution]], [[Topic-Based Routing]], [[Voice Interface]], [[Telephony Integration]], [[PM Delegation Pattern]], [[CEO Pattern]], [[Shared State Coordination]], [[Git-as-Audit-Log]], [[Dynamic-Dashboard]], [[Alerting]], [[Zero-Friction Capture]], [[Cumulative Memory]], [[Conversational Interface]], [[Text-and-Search]], [[Unified-Inbox]], [[Intent-Classification]], [[Human-Handoff]], [[Test-Mode]], [[Business-Knowledge-Base]], [[Language-Detection]], [[AI-Auto-Response]], [[Heartbeat-Monitoring]]
+**Self-Improving 自改进系统**（[[养虾日记2]]）：解决 AI Agent"每次对话都是白纸"的核心问题——三层记忆架构（短期文件 + 长期向量数据库 + self-improving 复盘）配合每日 23:00 定时复盘，实现"错误只犯一次"的 Agent 学习闭环。Pattern-Key 重复是系统性问题的信号；Recurrence-Count 是区分一次性错误与重复问题的关键指标。[[Self-Improving-Skill]] 的 Suggested Action 必须具体到可直接执行（如 `--to 5038825565`），而非泛泛建议。
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+**[[养虾日记3]]**：用 Obsidian + Gitea 为 AI 助手构建持久化笔记系统——解决"AI 对话结束输出就消失"的核心问题。核心架构：**Obsidian 做知识库**（iCloud Drive 三端同步）、**Gitea 做版本控制**（完整保留所有历史版本）、**OpenClaw obsidian skill 做写入接口**。三个 Agent（星枢/星辉/星曜）分别向各自 Obsidian 目录写入，knowledgebase/ 存放跨 Agent 共用知识，<agentId>/ 存放单一 Agent 私有笔记。核心价值：把 AI 变成"会自动整理笔记的实习生"——做完事顺手更新记录。与 [[Second Brain]]（对话记忆）、[[Personal Knowledge Base (RAG)]]（知识检索）同属持久化记忆能力的不同实现。与 [[self-healing-home-server]] 的 Morning Briefing 共享同一笔记更新机制。融合了 Karpathy 的 LLM Wiki 理念：让 AI 增量构建 Wiki，页面间互链，知识越积越厚。与 [[养虾日记1]]（照片整理）、[[养虾日记2]]（Self-Improving）、**[[养龙虾5天血泪史]]**（记忆调试）属同一「养虾日记」系列。
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+**[[养龙虾5天血泪史]]**：AI Agent 记忆失效问题的专项调试全记录——作者（比利哥）花费 5 天时间系统修复 OpenClaw 助理"星辉"的失忆问题。发现 5 类根本原因：①上下文压缩导致细节丢失（姓名/数字/决定）→ 配置 `memoryFlush` 在压缩前写入磁盘；②纯语义搜索在专有名词上失败 → 切换到 QMD 混合搜索（BM25+向量+重排）；③Agent 找到但不自动使用信息 → 启动序列强制触发检索；④多次压缩后上下文仍丢失 → 配置 `contextPruning` 协同工作；⑤系统提示词膨胀 28% → 全面清理未使用技能和无效文件。**10 条黄金法则**：只有 7 个自动加载文件（AGENTS/SOUL/TOOLS/IDENTITY/USER/HEARTBEAT/MEMORY）；启动序列必须放在 AGENTS.md 最顶部；**写入纪律比读取纪律更重要**；交接协议是模型切换修复的关键；定期运行 `/context detail` 检测 token 消耗。核心洞察：**压缩不是敌人，未写入的上下文才是**；系统提示词中每个令牌都是代理携带的开销。最终将系统提示词从 209,652 精简到 9,349 令牌，减少 28%。与 [[养虾日记1]]（照片整理）、[[养虾日记2]]（Self-Improving）属同一「养虾日记」系列，从不同角度解决 OpenClaw 的记忆与持久化问题。
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+**[[养虾日记5]]**：用AI蒸馏历史人物思维框架创建"数字导师"——以苏东坡为首位实践，展示如何将千年前古人的心智模型（六道：进退由时/此心安处/辞达而已/逆境转化/自出新意/天人合一）转化为可运行的AI Skill。女娲·Skill造人术通过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，提炼心智模型、决策启发式和表达DNA，产出自包含的.skill文件。核心洞察：AI时代用AI放大人类历史上最强大的脑子——学投资蒸馏芒格，学物理思维蒸馏费曼，逆境中保持风骨蒸馏苏东坡。与 [[养虾日记1/2/3/4]] 和 [[养龙虾5天血泪史]] 属同一「养虾日记」系列，从"AI数字导师"新角度扩展了 OpenClaw 的使用场景。与 [[Second Brain]]（对话记忆捕获）、[[思维蒸馏（女娲造人术）]] 同属用AI构建外部认知能力的不同路径。
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+**Recursive Self-Optimizing Generative Systems**（[[a-formalization-of-recursive-self-optimizing-generative-systems]]）：递归自我优化生成系统的形式化理论模型——将 [[养虾日记2]] 中 Self-Improving 的实践经验抽象为严格数学框架：系统目标不是直接产出最优输出，而是通过迭代自我修改构建稳定的生成能力 $G^*$。定义生成器空间 $\mathcal{G}$ → 优化算子 $O$ → 元生成算子 $M$ → 自映射 $\Phi$ → 稳定不动点 $G^*$，最终用 λ-calculus Y 组合子表达自引用结构 $G^* \equiv Y\;\text{STEP}$。核心发现：**递归自我优化自然涌现不动点结构**——当 $\Phi$ 满足收缩性条件时，$G^* = \lim_{n \to \infty} \Phi^n(G_0)$。该框架为 [[Self-Improving-Skill]] 和所有自我改进 AI 架构提供了原则性理论基础。
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+Key concepts: [[Email Triage]], [[Newsletter Digest]], [[Preference Learning]], [[Cron Job]], [[Multi-Agent Coordination]], [[Multi-Tool Integration]], [[MCP Tool Interface Design]], [[Workflow Architecture]], [[Shared Memory Architecture]], [[Private Context]], [[Single Control Plane]], [[Scheduled Task Flywheel]], [[Parallel Agent Execution]], [[Topic-Based Routing]], [[Voice Interface]], [[Telephony Integration]], [[Voice Notification Channel]], [[Two-Way Voice Conversation]], [[Call-Worthy Threshold]], [[PSTN Calling]], [[PM Delegation Pattern]], [[CEO Pattern]], [[Shared State Coordination]], [[Git-as-Audit-Log]], [[Dynamic-Dashboard]], [[Alerting]], [[Zero-Friction Capture]], [[Cumulative Memory]], [[Conversational Interface]], [[Text-and-Search]], [[Unified-Inbox]], [[Intent-Classification]], [[Human-Handoff]], [[Test-Mode]], [[Business-Knowledge-Base]], [[Language-Detection]], [[AI-Auto-Response]], [[Heartbeat-Monitoring]], [[Self-Improving-Skill]], [[双层记忆架构]], [[每日复盘机制]], [[Pattern-Key]], [[Recurrence-Count]], [[Self-Improvement-Log]], [[AI-Agent思维方式]], [[批次任务拆分]], [[精确去重]], [[小文件清理]], [[安全删除策略]], [[Telegram通知]], [[Context-Window]], [[Model-Fallback]], [[Compaction]], [[Agent-Routing-Rules]], [[Error-Surface-vs-Root-Cause]], [[Layered-Configuration]], [[Log-Driven-Debugging]], [[Hidden-Failure-Paths]]
 
 ### Multi-Agent Monitoring & Automation
 **Dynamic Dashboard**：基于 [[OpenClaw]] 的多数据源实时监控仪表盘——通过子代理并行抓取 GitHub/Twitter/Polymarket/系统健康等多数据源，定时聚合结果推送 Discord，支持告警阈值和历史趋势存储。用对话式指令替代数周前端开发，立即获得实时洞察。[[polymarket-autopilot]] 是 Polymarket 市场监控的具体实现——AI Agent 24/7 自动监控预测市场、分析概率变化、自动执行交易策略。与 [[self-healing-home-server]] 的系统监控场景关联，[[earnings-tracker]] 的市场数据监控场景扩展，[[content-factory]] 共享子代理并行执行模式。
@@ -51,6 +63,8 @@ A practical tip for extracting YouTube Channel IDs: use `view-source:` prefix in
 
 **X/Twitter Automation**: [[x-twitter-automation]] 是基于 [[OpenClaw]] 的 X/Twitter 全功能自动化方案——通过 TweetClaw 插件（`@xquik/tweetclaw`）连接 X/Twitter 托管 API，实现自然语言驱动的发帖、回复、点赞、转发、关注、DM、搜索、数据提取、抽奖选人和账号监控。支持可配置的抽奖筛选条件（最低粉丝数/账号年龄/关键词），账号监控可追踪指定用户的新推文或粉丝变化并推送通知。所有操作通过托管 API 完成，无 Cookie、无爬虫、无凭证暴露。与 [[x-account-analysis]] 互补（分析 vs 操作），可与 [[content-factory]] 配合扩展社交媒体内容发布能力。
 
+**[[x-account-analysis]]**：基于 [[OpenClaw]] + [[Bird Skill]] 的 X 账号定性分析方案——通过 Cookie 认证（auth-token / ct0）读取真实账号推文，AI 深入分析内容模式（为何有时 1000+ 赞有时 <5 赞）、话题偏好与互动差异原因。定性分析聚焦"质量"而非"数字"，揭示帖子病毒式传播的规律。免费替代 $10-$50/月 的第三方订阅分析服务。核心安全建议：为 OpenClaw 单独创建 [[ClawdBot]] 专用账号而非直接使用真实账号。与 [[x-twitter-automation]] 互补——前者侧重内容质量分析，后者侧重账号操作自动化。
+
 Key concepts: [[Channel ID]], [[RSS Feed]], [[X/Twitter-API-Automation]], [[Social-Media-Giveaway]], [[Account-Monitoring]], [[Daily-Digest]], [[Transcript-Based Summarization]], [[TranscriptAPI.com]], [[Chained Agents]], [[Content Automation]], [[Semantic-Deduplication]], [[Vector-Embedding]], [[Knowledge-Base-RAG]], [[arXiv-API]], [[LaTeX-扁平化]], [[本地缓存]], [[论文摘要批量获取]]
 
 ### n8n Workflow Automation
@@ -80,6 +94,10 @@ Key concepts: [[国家中小学智慧教育平台]], [[tchMaterial-parser]], [[C
 ### AI Tools & Prompt Engineering
 Covers Claude Code, Claude Code Templates (npx 一键安装 Skills/Agents/MCP via `npx claude-code-templates@latest --skill=<path> --yes` from aitmpl.com), OpenCode, [[Cursor]], [[Trae]], Gemini CLI, Vibe Coding, RAG, multi-agent workflows, NotebookLM, Nano Banana prompting, and video generation tools.
 
+**[[AI图生视频工具盘点]]**：基于 [[14个免费的AI图生视频工具-用ai让图片动起来]] 的综合分析，介绍了14个免费AI图生视频工具，覆盖阿里巴巴（绘蛙、通义万相、万相营造）、字节跳动（即梦AI）、快手（可灵AI）、智谱AI（智谱清影）、MiniMax（海螺AI）、生数科技（Vidu）、爱诗科技（PixVerse）、潞晨科技（Video Ocean）、智象未来（Viva）、MewXAI（艺映AI）、Stability AI（Stable Video）等厂商。核心能力包括：文本提示词控制运动、动作模板选择、运镜参数调节、首尾帧精准控制、主体一致性保持、音效自动生成等。电商场景（模特图动态化、商品展示）、视频创作（创意短片）、广告制作是三大主要应用方向。与 [[文字生成视频网站推荐]] 属同类AI视频生成工具的不同角度——前者侧重点图生视频，后者侧重文生视频。
+
+**NotebookLM 开源平替生态**：基于 [[google-神级生产力工具-所有-github-开源平替都找到了]] 的系统梳理，Google [[NotebookLM]] 作为 AI 笔记助手标杆，支持文档问答和播客生成两大核心能力，GitHub 上已形成完整的开源替代生态：[[OpenNotebook]]（14.6k Stars，全功能本地化，支持 16+ AI 提供商和本地模型）是 Star 最高的平替；[[SurfSense]]（11.4k Stars）定位为 NotebookLM + Perplexity + Glean 的综合替代，支持语义+全文混合搜索和团队 RBAC；[[Podcastfy]] 专注播客生成，整合 100+ LLM 和多种 TTS 引擎；[[NotebookLlama]]（LlamaIndex 官方项目）展示文档转播客的完整技术链条；[[PageLM]] 聚焦教育场景，提供康奈尔笔记和间隔重复闪卡；[[InsightsLM]] 采用 Supabase + N8N 低代码架构，支持完全离线部署。该生态覆盖从"全功能替代"到"垂直聚焦"的不同需求层次。与 [[Personal Knowledge Base (RAG)]]（文档检索知识库）同属 AI 驱动的知识管理工具，但 NotebookLM 生态侧重"文档→对话/音频"的交互形态。
+
 **[[custom-morning-brief]]**：基于 [[OpenClaw]] 的晨间简报自动化——每天定时（例 8AM）通过 Telegram/Discord/iMessage 推送结构化报告，内容涵盖：新闻研究（AI/创业/科技方向）、当日待办事项（集成 Todoist/Apple Reminders/Asana）、主动任务推荐（AI 自主思考可帮助完成的事项）、睡前完成的完整草稿（脚本/邮件/商业方案，而非仅标题）。核心洞察：**主动任务推荐**是整个系统最有价值的部分——AI 主动思考如何帮助用户，而非被动等待指令；完整草稿（full draft）比标题建议节省大量时间；用户只需发消息即可调整简报内容，无门槛个性化。与 [[self-healing-home-server]] 的 Morning Briefing 属同一模式的不同垂直场景。
 
 **[[family-calendar-household-assistant]]**：基于 [[OpenClaw]] 的家庭日程协调与物资管理方案——聚合 5+ 个分散日历（工作/个人/家庭/学校/课外）生成每日晨间简报；通过环境消息监控（Ambient Message Monitoring）自动从 iMessage 中识别预约并创建日历事件（含行车时间缓冲）；维护家庭库存 JSON（冰箱/储藏室），支持照片 OCR 和小票识别更新；生成购物清单。核心洞察：**Ambient > Active**——Agent 在不被要求时主动行动才是最大突破；Mac Mini 是该场景的最优硬件（iMessage 集成 + 始终在线）。与 [[Custom Morning Brief]] 属同一晨间简报模式的不同场景（个人 vs 家庭）。
@@ -104,6 +122,8 @@ Covers Claude Code, Claude Code Templates (npx 一键安装 Skills/Agents/MCP vi
 
 **Claude Code 调用方法**：[[claude-code调用方法总结]] 详细记录了 Hermes Agent 通过 `terminal` 工具调用 Claude Code 的两种模式——Print Mode（`claude -p`，适合绝大多数任务）和 TMUX 交互模式（适合超长任务）。核心参数包括 `--permission-mode bypassPermissions`（跳过所有权限确认）和 `--add-dir`（加载 SKILL.md）。关键结论：当任务需要 Claude Code 的 Skill 时，应使用 `terminal` 调用 `claude -p` 而非 `delegate_task`。
 
+**[[autonomous-game-dev-pipeline]]**：基于 [[OpenClaw]] 的 AI Agent 全自动教育游戏开发流水线——每小时轮询队列产出 1 款儿童 HTML5 游戏，通过 "Bugs First" 优先策略（先修 bug 再做新功能）、Round Robin 年龄组均衡分配、纯 HTML5/CSS3/JS 无框架技术栈，实现单人维护 41+ 款游戏。核心工程纪律：同步 master → feature branch → conventional commits → PR merge，每次交付自动更新 CHANGELOG 和队列状态。核心价值：**每 7 分钟产出 1 款游戏或 1 个 bugfix**，单人可管理完整产品线。与 [[content-factory]] 同属 Agent 自动化内容生产，但前者侧重多 Agent 协作链，本方案侧重单人 Agent 的高纪律性流水线。
+
 **[[aionui-cowork-desktop]]**：基于 [[AionUi]] 的 OpenClaw 桌面可视化 + 远程救援方案——通过 AionUi 的 Cowork 工作空间，用户可直接看到 OpenClaw 读写文件、运行命令、浏览网页，而非仅终端日志；内置 OpenClaw 部署专家，通过 Telegram/WebUI 远程诊断修复（`openclaw doctor`），解决"OpenClaw 挂了且不在机器旁"的困境；统一 MCP 配置一次，全局同步到 OpenClaw + 12+ 其他 Agent。与 [[Self-Healing-Home-Server]] 的远程修复场景关联，[[Multi-AgentHub]] 共享同一多 Agent 并行管理理念。
 
 **播客制作自动化**：[[podcast-production-pipeline]] 提供 AI Agent 全自动播客制作流水线，覆盖「录前研究→大纲脚本→录制→时间戳笔记→社媒推广包→SEO描述」全链路。与 [[Content Factory]] 配合可将播客内容复用为博客、Newsletter、视频片段等多格式资产。
@@ -114,7 +134,11 @@ Covers Claude Code, Claude Code Templates (npx 一键安装 Skills/Agents/MCP vi
 
 **会议记录自动化**：[[meeting-notes-action-items]] 提供 AI Agent 自动将会议转录文本（Otter.ai、Google Meet、Zoom）转换为结构化摘要，自动从会议中提取行动项并创建 Jira/Linear/Todoist/Notion 任务，同时发送 Slack/Discord 摘要，支持截止日提醒。核心洞察：**自动任务创建**比摘要本身更有价值，无法转化为追踪任务的会议记录只是"文档剧场"。
 
-Key concepts: [[Morning Briefing]], [[Todoist API]], [[AI-Driven Task Extraction]], [[TaskAutomation]], [[Recurring Tasks]], [[MeetingNotes]], [[ActionItemTracking]], [[TranscriptProcessing]], [[RAG从入门到精通系列]], [[Agent Personality Design]], [[Vibe Coding]], [[Design-to-Code Workflow]], [[Multi-AI Review]], [[CodeWeaver]], [[LLM Wiki]], [[多智能体系统可靠性]], [[Plan Mode]], [[Build Mode]], [[Workspace]], [[AGENTS.md]], [[SOUL.md]], [[USER.md]], [[IDENTITY.md]], [[TOOLS.md]], [[BOOTSTRAP.md]], [[HEARTBEAT.md]], [[MEMORY.md]], [[Agent-Memory]], [[Claude Code Templates]], [[MCP（Model Context Protocol）]], [[Remote-SSH]], [[Bind Mount]], [[Attach 容器]], [[Docker 用户组]], [[SSH Config]], [[SSH 免密登录]], [[Vibe-Kanban]], [[OpenCode]], [[nvm]], [[pm2]], [[单一职责原则]], [[DRY原则]], [[模块化编程]], [[微服务架构]], [[Redis缓存]], [[消息队列]], [[输入-处理-输出模型]], [[并发编程]], [[Pain Point Mining]], [[Startup MVP Pipeline]], [[Agent-Driven Market Research]], [[Last 30 Days Method]], [[Pre-Build Validation]], [[Reality-Signal]], [[Competition-Analysis]], [[Pivot-Strategy]], [[Agent-Build-Gate]], [[CoworkWorkspace]], [[RemoteRescuePattern]], [[Multi-AgentHub]], [[MCPOnceAllAgents]]
+**Designing for Agentic AI**：[[designing-for-agentic-ai]] 阐述 GenAI（创作内容）vs Agentic AI（主动行动）的核心差异，以及为 Agentic AI 设计用户体验的 TCPCA 五原则——**透明度**（可视化 AI 决策进度与推理摘要）、**控制感**（停止/撤销/偏好设置机制）、**个性化**（基于历史行为预测未来需求）、**对话式交互**（自然语言界面 + 输入解读反馈）、**主动预判**（AI 预判需求并主动提供帮助，同时允许用户控制 AI 自主权级别）。核心洞察：**观察 AI 决策过程本身就是一种参与方式**，用户不再是被动旁观者；设计隐喻从"响应用户点击/滑动"转向"AI 运行时的实时反馈"。与 [[Google-5个-Agent-Skill-设计模式]]（ToolWrapper/Generator/Reviewer/Inversion/Pipeline）同属 AI Agent 设计方法论——后者侧重 Skill 架构模式，前者侧重终端用户体验设计。
+
+**AI 簡報自動化工作流**：用 ChatGPT 先做知識整理，再交給 Canva / Gamma AI 输出演示文稿。两阶段工作流比直接用 AI 生成简报效果更好——ChatGPT 负责深度思考与内容组织，Canva/Gamma AI 负责视觉呈现与排版。核心洞察：让 AI 扮演不同角色（思考者 vs 设计师），充分发挥各工具的优势。与 [[YouTube-Content-Pipeline]] 共享同一"AI 整理 → AI 输出"两阶段模式。与 [[AI图生视频工具盘点]] 同属 AI 内容创作工具应用的不同垂直场景。
+
+Key concepts: [[AI簡報工作流]], [[AI圖生視頻工具]], [[文字生成視頻]], [[電商場景]], [[AI工具整合]], [[ChatGPT]], [[Canva]], [[Gamma AI]], [[Morning Briefing]], [[Todoist API]], [[AI-Driven Task Extraction]], [[TaskAutomation]], [[Recurring Tasks]], [[MeetingNotes]], [[ActionItemTracking]], [[TranscriptProcessing]], [[RAG从入门到精通系列]], [[Agent Personality Design]], [[Vibe Coding]], [[Design-to-Code Workflow]], [[Multi-AI Review]], [[CodeWeaver]], [[LLM Wiki]], [[多智能体系统可靠性]], [[Plan Mode]], [[Build Mode]], [[Workspace]], [[AGENTS.md]], [[SOUL.md]], [[USER.md]], [[IDENTITY.md]], [[TOOLS.md]], [[BOOTSTRAP.md]], [[HEARTBEAT.md]], [[MEMORY.md]], [[Agent-Memory]], [[Claude Code Templates]], [[MCP（Model Context Protocol）]], [[Remote-SSH]], [[Bind Mount]], [[Attach 容器]], [[Docker 用户组]], [[SSH Config]], [[SSH 免密登录]], [[Vibe-Kanban]], [[OpenCode]], [[nvm]], [[pm2]], [[单一职责原则]], [[DRY原则]], [[模块化编程]], [[微服务架构]], [[Redis缓存]], [[消息队列]], [[输入-处理-输出模型]], [[并发编程]], [[Pain Point Mining]], [[Startup MVP Pipeline]], [[Agent-Driven Market Research]], [[Last 30 Days Method]], [[Pre-Build Validation]], [[Reality-Signal]], [[Competition-Analysis]], [[Pivot-Strategy]], [[Agent-Build-Gate]], [[CoworkWorkspace]], [[RemoteRescuePattern]], [[Multi-AgentHub]], [[MCPOnceAllAgents]]
 
 ### Productivity & Knowledge Management
 Obsidian plugins, blogwatcher RSS monitoring, Quartz static site generation, project management systems, and personal CRM frameworks. QuickAdd plugin enables quick note capture via hotkeys for rapid idea recording.
@@ -149,6 +173,8 @@ Key concepts: [[一人公司]], [[个人品牌]], [[Ikigai框架]], [[天才地
 - [[agency-agents]] — GitHub repository
 - [[DracoVibeCoding]] — 公众号"Draco正在VibeCoding"作者，专注 Vibe Coding 与 AI Agent 实战分享
 - [[OpenClaw]] — multi-agent framework with memory
+- [[clawr.ing]] — 托管电话服务提供商，消除 Twilio 等传统电话 API 配置复杂度，为 Agent 提供主动拨打电话通知能力，覆盖 100+ 国家 PSTN 电话，不存储录音
+- [[clawhub.ai]] — OpenClaw Skill 市场，托管 clawr.ing 等 Skill 安装包
 - [[AionUi]] — 桌面多 Agent Hub（macOS/Windows/Linux），将 OpenClaw 作为可视化 Cowork Agent 运行，支持内置远程救援专家和统一 MCP 配置
 - [[n8n]] — workflow automation
 - [[Node.js]] — JavaScript 运行时环境，n8n-mcp 的运行依赖，也是 [[n8n]] 工作流引擎的后端运行环境
@@ -301,3 +327,5 @@ Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]]
 9. **数据库备份方案**：pg_dump 逻辑备份 vs rsync 文件级备份。pg_dump 是热备份标准（零停机、跨平台迁移能力强），但不能备份运行中数据库的物理文件目录；rsync 适合 Docker 卷备份但需确保数据库一致状态。[[MinIO + Zipline 图床安装]] 使用 pg_dump 逻辑备份 PostgreSQL + Hyper Backup 文件备份 MinIO 目录，两者互补。
 
 10. **SuperCall 沙盒 Persona vs 通用语音 Agent**：[[event-guest-confirmation]] 中使用的 [[SuperCall]] 强调独立沙盒设计——AI persona 只持有预设的 persona name、goal、opening line，无法访问外部系统；[[phone-based-personal-assistant]] 侧重通用个人助手场景，需要访问更多上下文。**[[Sandboxed Persona]]** 适用于确认类单一任务（安全、无注入风险）；通用语音 Agent 适用于需要跨系统协调的复杂助手场景。
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+11. **Agent 去电通知 vs Agent 来电接收**：[[phone-call-notifications]] 中 Agent 主动向用户拨打电话通知（Agent → User），通话由 Agent 触发，用户是被动接收方；[[phone-based-personal-assistant]] 中用户主动呼叫 Agent（User → Agent），Agent 接听并提供助理服务。两者方向相反但互补——前者用于紧急告警、定时简报、重要事件通知，后者用于随时咨询、查询、执行任务。共同构成完整语音双向通信能力。