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 # Wiki Overview
 
 ## 主题领域
-AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding、AI时代个人发展
+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
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 - 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
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 - 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
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 - 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
-- 一人公司模式：用个人优势作为杠杆实现商业变现的创业模式，关键在于更聪明地定位
+- 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
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+## Core Principles
 - 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
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 - 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
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 - Claude Skills：写给 Claude 的"说明书"和 SOP，将反复执行的任务拆解为 AI 可稳定复用流程的技术范式
 
+- 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
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+- 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
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 - 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
 
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 - 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
 
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 - **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<E5BD95><E4BFA1>、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
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+- **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
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+- **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