feat(wiki): deep ingest batch 1 (10 source pages)
This commit is contained in:
@@ -1,33 +1,41 @@
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title: "AI 解决方案专家培训课程"
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type: source
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tags: ['AI']
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date: 2025-06-29
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tags: ['Coze', 'AI', 'Agent', '工作流', '行业应用']
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date: 2025-06-20
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## Source File
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- [[AI/AI 解决方案专家培训课程.md]]
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||||
- [[raw/AI/AI 解决方案专家培训课程.md]]
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## Summary
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- 核心主题：author: shenwei description: tags: [ai, coze]
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- 问题域：见原文。
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- 方法/机制：见原文。
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- 结论/价值：见原文。
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- 核心主题：Coze（扣子）平台 Agent 开发实战培训课程资源汇总，覆盖多行业 AI 解决方案
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- 问题域：如何基于 Coze 平台快速构建企业级 Agent 应用（客服、教育、金融、医疗、电商等）
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- 方法/机制：Coze Agent + Function Call + Workflow + 知识库，覆盖从 Prompt 设计到插件集成的全链路
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- 结论/价值：Coze 作为国内领先的 Agent 开发平台，通过零代码/低代码方式大幅降低 AI 应用开发门槛
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## Key Claims
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- （见原文）
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## Key Quotes
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> （见原文）
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- Coze 平台支持多场景 Agent 构建：医疗分诊、财报解读、门店销售对练、骑手招聘、表格问答、在线问诊、教育拍图搜题、电商混剪等
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||||
- Workflow（工作流）模式用于复杂业务流程编排，如滴滴计费规则解答、SONY 店员沟通、直播自动回复等
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||||
- 泛娱乐场景覆盖：AI 证件照（FaceFusion）、视频生成（AI 生成视频工作流 1-4）、F5-TTS 声音克隆
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||||
- Coze 国内版（coze.cn）与国际版生态互通，支持企业级私有化部署
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## Key Concepts
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- （见原文）
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- [[Coze/扣子]]：字节跳动推出的 AI Agent 开发平台，支持零代码/低代码构建 Agent
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- [[Function Call]]：Agent 调用外部工具/数据的技术方式，Coze 平台核心能力
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||||
- [[Workflow编排]]：将多个 Agent / 工具节点串联成复杂业务流程
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||||
- [[知识库问答]]：基于 RAG 架构的企业知识检索系统
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## Key Entities
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||||
- （见原文）
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||||
- [[Coze]]：字节跳动 AI Agent 开发平台，提供 Agent 构建、Workflow、知识库、插件等能力
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||||
- [[GPT-SoVITS]]：开源声音克隆模型，用于 AI 配音
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||||
- [[FaceFusion]]：开源人脸融合/换脸工具
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||||
- [[F5-TTS]]：开源语音克隆模型
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## Connections
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||||
- （见原文）
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||||
- [[Coze/扣子]] ← enables ← [[AI Agent开发]]
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||||
- [[Function Call]] ← is_mechanism_of ← [[Coze/扣子]]
|
||||
- [[Workflow编排]] ← is_mechanism_of ← [[Coze/扣子]]
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||||
## Contradictions
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||||
- （见原文）
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||||
- （无已知冲突）
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@@ -1,33 +1,39 @@
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||||
title: "Best 7 news API data feeds - AI News"
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||||
title: "Best 7 News API Data Feeds for AI News"
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type: source
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||||
tags: ['AI']
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||||
tags: ['AI', 'API', '新闻', '数据', 'Webz', 'NewsAPI', 'GNews']
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date: 2025-03-11
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||||
source: https://www.artificialintelligence-news.com/news/best-7-news-api-data-feeds/
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## Source File
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- [[AI/Best 7 news API data feeds - AI News.md]]
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||||
- [[raw/AI/Best 7 news API data feeds - AI News.md]]
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||||
## Summary
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||||
- 核心主题：title: Best 7 news API data feeds - AI News source: https://www.artificialintelligence-news.com/news/best-7-news-api-data-feeds/ author: shenwei
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||||
- 问题域：见原文。
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||||
- 方法/机制：见原文。
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||||
- 结论/价值：见原文。
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- 核心主题：7 款主流新闻 API 数据服务的功能对比与选型建议
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||||
- 问题域：AI 应用需要实时/历史新闻数据来构建舆情监控、市场分析、个性化推荐等能力
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||||
- 方法/机制：通过 API 聚合、格式化来自全球新闻源的结构化数据（JSON/XML），消除人工采集和整理工作
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## Key Claims
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- （见原文）
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## Key Quotes
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||||
> （见原文）
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- 头部新闻 API：NewsAPI.org（免费额度最大）、Webz.io（实时爬取）、GNews API（轻量级）、 Bing News Search API（微软）、Event Registry（AI优化）、Newsriver（全球覆盖）、Guardian API（权威媒体）
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- 新闻 API 核心用途：舆情监控、竞争分析、金融情报、个性化内容推荐、事实核查
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## Key Concepts
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- （见原文）
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- [[新闻API]]：聚合、整理并以结构化格式（JSON/XML）交付来自多源的新闻数据
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||||
- [[舆情监控]]：新闻 API 的核心应用场景之一
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- [[金融情报]]：新闻 API 的高价值商业应用场景
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## Key Entities
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||||
- （见原文）
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||||
- [[NewsAPI.org]]：新闻聚合 API，免费层级支持 100 个请求/天
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||||
- [[Webz.io]]：专注实时新闻爬取和结构化，适合 AI 训练数据构建
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||||
- [[GNews API]]：轻量级新闻 API，接口简洁
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||||
- [[Bing News Search]]：微软新闻搜索 API，与 Azure 生态集成
|
||||
- [[Event Registry]]：AI 优化的新闻聚合平台
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||||
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||||
## Connections
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||||
- （见原文）
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||||
- [[新闻API]] ← enables ← [[舆情监控]]
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||||
- [[新闻API]] ← enables ← [[金融情报]]
|
||||
- [[Webz.io]] ← is_provider_of ← [[新闻API]]
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||||
## Contradictions
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||||
- （见原文）
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||||
- （无已知冲突）
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@@ -1,33 +1,43 @@
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---
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||||
title: "Designing for Agentic AI"
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type: source
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||||
tags: ['AI']
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||||
date: 2001-02-27
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||||
tags: ['AgenticAI', 'AI产品设计', '交互设计', '透明性', '控制权']
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||||
date: 2025-02-27
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||||
source: https://www.linkedin.com/pulse/designing-agentic-ai-yuri-pessa-ztcmf/
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||||
author: Yuri Pessa
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## Source File
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||||
- [[AI/Designing for Agentic AI.md]]
|
||||
- [[raw/AI/Designing for Agentic AI.md]]
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## Summary
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- 核心主题：title: Designing for Agentic AI source: https://www.linkedin.com/pulse/designing-agentic-ai-yuri-pessa-ztcmf/?trackingId=gSoKslBrTP6VWNCDJSd7ZA%3D%3D author: shenwei
|
||||
- 问题域：见原文。
|
||||
- 方法/机制：见原文。
|
||||
- 结论/价值：见原文。
|
||||
- 核心主题：Agentic AI（能动性 AI）的产品设计原则，对比 GenAI 与 Agentic AI 的核心差异
|
||||
- 问题域：传统 UI 范式（点击/滑动）无法满足 Agentic AI 的主动性和自主决策特性，需要全新设计范式
|
||||
- 方法/机制：5大设计原则——透明性（Transparency）、控制权（Control）、个性化（Personalization）、对话（Conversation）、预见（Anticipation）
|
||||
- 结论/价值：Agentic AI 重新定义用户与 AI 的关系，用户从"主动操作者"变为"监督者/评估者"，设计师需要构建实时反馈机制
|
||||
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||||
## Key Claims
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||||
- （见原文）
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||||
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||||
## Key Quotes
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||||
> （见原文）
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||||
- GenAI 擅长生成内容（文本/图像/音乐），Agentic AI 擅长行动（交互环境、决策、预见需求）
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||||
- Agentic AI 核心转变：用户界面从"响应用户输入"转向"实时反馈 AI 运作过程"
|
||||
- 用户观看 AI 决策过程本身即是一种交互形式——观察、理解、评估、干预
|
||||
- 5大设计原则：透明性（可视化进展+推理摘要）、控制权（停止/撤销+行为偏好设置）、个性化（行为预测+反馈机制）、对话（自然语言交互+输入理解反馈）、预见（主动建议+自主性层级调节）
|
||||
- Agentic AI 的自主性需要用户能够调节：低（辅助建议）→ 高（完全自主执行）
|
||||
|
||||
## Key Concepts
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||||
- （见原文）
|
||||
- [[AgenticAI]]：AI 不仅生成内容，而是能够主动行动、决策、预见用户需求的 AI 系统
|
||||
- [[透明性设计]]：让用户理解 AI 决策过程的设计原则，可视化 AI 进展和推理路径
|
||||
- [[控制权设计]]：用户始终保持对 AI 的控制，提供停止、撤销、偏好设置等机制
|
||||
- [[AI自主性层级]]：用户可调节 AI 从"仅建议"到"完全自主执行"的连续区间
|
||||
- [[主动交互]]：AI 主动预见需求并提供帮助，而非被动等待用户指令
|
||||
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||||
## Key Entities
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||||
- （见原文）
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||||
- [[Yuri Pessa]]：LinkedIn 作者，AI 产品设计研究者
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||||
|
||||
## Connections
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||||
- （见原文）
|
||||
- [[AgenticAI]] ← extends ← [[GenAI]]
|
||||
- [[透明性设计]] ← is_design_principle_of ← [[AgenticAI]]
|
||||
- [[控制权设计]] ← is_design_principle_of ← [[AgenticAI]]
|
||||
- [[AI自主性层级]] ← is_mechanism_of ← [[AgenticAI]]
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （见原文）
|
||||
- （无已知冲突）
|
||||
|
||||
@@ -1,33 +1,38 @@
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||||
---
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||||
title: "How to Get the RSS Feed For Any YouTube Channel"
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||||
type: source
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||||
tags: [[]]
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||||
date: 2025-10-10
|
||||
tags: ['YouTube', 'RSS', '工具', '自动化', '内容聚合']
|
||||
date: 2024-05-12
|
||||
source: https://chuck.is/yt-rss/
|
||||
author: Chuck Carroll
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||||
---
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||||
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||||
## Source File
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||||
- [[AI/How to Get the RSS Feed For Any YouTube Channel.md]]
|
||||
- [[raw/AI/How to Get the RSS Feed For Any YouTube Channel.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
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||||
- 核心主题：title: How to Get the RSS Feed For Any YouTube Channel | Chuck Carroll source: https://chuck.is/yt-rss/ author: shenwei
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||||
- 问题域：见原文。
|
||||
- 方法/机制：见原文。
|
||||
- 结论/价值：见原文。
|
||||
- 核心主题：无需第三方服务，通过"查看页面源代码"获取任意 YouTube 频道 RSS 订阅地址的方法
|
||||
- 问题域：YouTube 出于商业利益移除了页面的 RSS 订阅按钮，导致用户无法在外部 RSS 阅读器中追踪频道更新
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||||
- 方法/机制：打开频道页面 → 右键查看源代码 → 搜索 `channel_id=` → 提取 RSS URL
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||||
- 结论/价值：绕过 YouTube 平台限制，实现去中心化的内容订阅追踪
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||||
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||||
## Key Claims
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||||
- （见原文）
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||||
|
||||
## Key Quotes
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||||
> （见原文）
|
||||
- YouTube 移除 RSS 按钮是出于商业目的（防止用户不在 YouTube 站内消费内容）
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||||
- 方法：访问频道页面（如 `https://www.youtube.com/@CHANNEL_NAME`）→ 右键"查看页面源代码" → 搜索 `channel_id=` → 复制 RSS URL
|
||||
- RSS 格式：`https://www.youtube.com/feeds/videos.xml?channel_id=UCHkYOD-3fZbuGhwsADBd9ZQ`
|
||||
- 该方法无需注册任何第三方服务，纯原生操作
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||||
|
||||
## Key Concepts
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||||
- （见原文）
|
||||
- [[YouTube RSS]]：通过 channel_id 获取的标准化 RSS 订阅地址
|
||||
- [[内容聚合]]：将多个频道聚合到单一 RSS 阅读器中统一追踪
|
||||
- [[去中心化订阅]]：绕过平台限制，直接订阅内容源
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[Chuck Carroll]]：科技博主，发布此实用教程
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[YouTube RSS]] ← enables ← [[内容聚合]]
|
||||
- [[内容聚合]] ← is_used_by ← [[RSS阅读器]]
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （见原文）
|
||||
- （无已知冲突）
|
||||
|
||||
@@ -1,33 +1,48 @@
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||||
---
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||||
title: "Multi-Agent System Reliability"
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||||
type: source
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||||
tags: ['AI']
|
||||
tags: ['多Agent', '可靠性', '架构', 'AlexEwerlöf', 'LLM']
|
||||
date: 2023-01-09
|
||||
source: https://blog.alexewerlof.com/p/multi-agent-system-reliability
|
||||
author: Alex Ewerlöf
|
||||
---
|
||||
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||||
## Source File
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||||
- [[AI/Multi-Agent System Reliability.md]]
|
||||
- [[raw/AI/Multi-Agent System Reliability.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
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||||
- 核心主题：title: "Multi-Agent System Reliability" source: "https://blog.alexewerlof.com/p/multi-agent-system-reliability" - "[[Alex Ewerlöf]]"
|
||||
- 问题域：见原文。
|
||||
- 方法/机制：见原文。
|
||||
- 结论/价值：见原文。
|
||||
- 核心主题：4 种多 Agent 系统可靠性架构模式——层级模式、共识模式、对抗辩论模式、淘汰制模式
|
||||
- 问题域：LLM 固有的不可靠性（幻觉、逻辑谬误、上下文漂移）在多 Agent 拓扑中会被传播放大，导致系统可用性下降
|
||||
- 方法/机制：借鉴人类协作中的可靠性工程思想，将 LLMs 视为分布式系统中的不可靠组件，通过架构设计抑制错误传播
|
||||
- 结论/价值：多 Agent 系统的可靠性不是靠提升单个 LLM 能力解决，而是通过拓扑结构设计来实现
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- （见原文）
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> （见原文）
|
||||
- LLM 不可靠性三大根源：幻觉（hallucination）、逻辑谬误（logical fallacies）、上下文漂移（context drift）
|
||||
- 4 种架构模式：
|
||||
1. **层级模式（Hierarchy）**：一个编排者（orchestrator）分配任务给多个专业 Agent，编排者验证结果后汇总
|
||||
2. **共识模式（Consensus）**：多个同类 Agent 独立处理同一任务，通过投票或多数决得出一致结果
|
||||
3. **对抗辩论模式（Adversarial Debate）**：多个 Agent 互相挑战对方观点，最终由评判者（judge）综合做出决策
|
||||
4. **淘汰制（Knock-out）**：多个 Agent 串联处理，每轮淘汰最低分者，直到留下最优结果
|
||||
- 多 Agent 并行性虽能提升效率，但也会放大调试难度（状态空间指数级增长）
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[多Agent可靠性]]：通过架构设计抑制 LLM 不可靠性的传播
|
||||
- [[层级模式]]：编排者-执行者模式，编排者验证并汇总，适合确定性强的工作流
|
||||
- [[共识模式]]：多 Agent 独立处理后投票，适用于需要消除单点错误的场景
|
||||
- [[对抗辩论模式]]：正反双方辩论+评判者，适合需要多角度分析的高风险决策
|
||||
- [[淘汰制]]：串联淘汰机制，适合需要从众多候选中筛选最优结果的场景
|
||||
- [[LLM不可靠性]]：幻觉、逻辑谬误、上下文漂移是多 Agent 系统的主要风险来源
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[Alex Ewerlöf]]：SRE/可靠性工程师，AI 博客作者，此文源自其 SRE 视角
|
||||
- [[LLM]]：底层大语言模型，作为多 Agent 系统的不可靠组件
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[层级模式]] ← is_pattern_of ← [[多Agent可靠性]]
|
||||
- [[共识模式]] ← is_pattern_of ← [[多Agent可靠性]]
|
||||
- [[对抗辩论模式]] ← is_pattern_of ← [[多Agent可靠性]]
|
||||
- [[淘汰制]] ← is_pattern_of ← [[多Agent可靠性]]
|
||||
- [[LLM不可靠性]] ← is_problem_of ← [[多Agent可靠性]]
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （见原文）
|
||||
- （无已知冲突）
|
||||
|
||||
@@ -1,33 +1,40 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Nano-Banana Pro Prompting Guide & Strategies 1"
|
||||
title: "Nano-Banana Pro Prompting Guide & Strategies"
|
||||
type: source
|
||||
tags: ['VibeCoding', 'AI']
|
||||
tags: ['NanoBanana', '图像生成', 'Prompt', 'AI', 'Gemini', 'Google']
|
||||
date: 2025-11-28
|
||||
source: https://dev.to/googleai/nano-banana-pro-prompting-guide-strategies-1h9n
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[AI/Nano-Banana Pro Prompting Guide & Strategies 1.md]]
|
||||
- [[raw/AI/Nano-Banana Pro Prompting Guide & Strategies 1.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
- 核心主题：title: Nano-Banana Pro: Prompting Guide & Strategies source: https://dev.to/googleai/nano-banana-pro-prompting-guide-strategies-1h9n author: shenwei
|
||||
- 问题域：见原文。
|
||||
- 方法/机制：见原文。
|
||||
- 结论/价值：见原文。
|
||||
- 核心主题：Nano-Banana Pro 图像生成模型的进阶 Prompt 策略指南，涵盖 10 大应用场景
|
||||
- 问题域：如何有效发挥 Nano-Banana Pro 的专业级图像生成能力（文本渲染、角色一致性、4K 高分辨率等）
|
||||
- 方法/机制：通过分场景的 Prompt 结构化指导（Infographics、Storyboarding、3D 转化、修复着色等），将模型能力转化为生产力工具
|
||||
- 结论/价值：Nano-Banana Pro 从"娱乐图像生成"升级为"专业资产生产"，需要对应的专业 Prompt 工程方法
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- （见原文）
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> （见原文）
|
||||
- Nano-Banana Pro 核心升级：从"有趣"到"实用"，专业级输出能力覆盖：文本渲染、信息图、角色一致性、视觉合成、世界知识搜索、4K 高分辨率
|
||||
- 10大应用场景：文本渲染/信息图、病毒式缩略图、Google Search 增强 grounding、修复着色、2D↔3D 转换、4K 纹理、思维推理、单次 Storyboarding、结构控制/布局指导
|
||||
- AI Studio + API 是主要接入方式，支持通过 Prompt 精细控制生成结果
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[NanoBanana]]：Google 推出的专业级 AI 图像生成模型
|
||||
- [[文本渲染]]：Nano-Banana Pro 的核心能力之一，在图像中精准渲染文字
|
||||
- [[角色一致性]]：多帧/多场景中保持角色形象稳定
|
||||
- [[Grounding]]：通过 Google Search 将生成内容与真实世界知识对齐
|
||||
- [[Storyboarding]]：单次生成故事板/概念艺术
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[Google]]：Nano-Banana Pro 开发商
|
||||
- [[AI Studio]]：Google AI 开发平台，Nano-Banana Pro 接入入口
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[NanoBanana]] ← is_product_of ← [[Google]]
|
||||
- [[AI Studio]] ← provides_access_to ← [[NanoBanana]]
|
||||
- [[Grounding]] ← uses ← [[Google]]
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （见原文）
|
||||
- （无已知冲突）
|
||||
|
||||
@@ -1,33 +1,40 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Never write another prompt"
|
||||
title: "Never Write Another Prompt"
|
||||
type: source
|
||||
tags: ['AI']
|
||||
tags: ['Prompt', 'AI', 'Anthropic', '工具', '自动化']
|
||||
date: 2025-03-06
|
||||
source: https://youtu.be/OkaplCDf7Ac
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[AI/Never write another prompt.md]]
|
||||
- [[raw/AI/Never write another prompt.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
- 核心主题：title: Never write another prompt source: https://youtu.be/OkaplCDf7Ac?si=Fez6aDN0PxfLiM0C author: shenwei
|
||||
- 问题域：见原文。
|
||||
- 方法/机制：见原文。
|
||||
- 结论/价值：见原文。
|
||||
- 核心主题：通过 Prompt 生成工具（基于 Anthropic Console）将简单描述自动转化为结构化详细 Prompt，降低 Prompt 工程门槛
|
||||
- 问题域：高质量 Prompt 编写需要专业知识和时间（单次成本 $100-$500），普通用户难以获得好的 AI 输出
|
||||
- 方法/机制：工具接收基础描述 → 输出详细结构化 Prompt（含变量支持）→ 可复用保存
|
||||
- 结论/价值：Prompt 工程民主化，普通用户无需成为专家即可获得高质量 AI 响应
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- （见原文）
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> （见原文）
|
||||
- 高质量 Prompt 单次服务费用 $100-$500，使用自动化工具可无限生成
|
||||
- 支持变量（Variables）实现 Prompt 复用和定制化
|
||||
- Prompt 库（Prompt Libraries）提供现成模板，减少重复创建时间
|
||||
- 生成的 Prompt 结构化程度高、编辑友好，提升 AI 响应质量
|
||||
- API Key 使用时需注意安全与隐私保护
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- （见原文）
|
||||
- [[Prompt自动化]]：从简单描述自动生成高质量结构化 Prompt
|
||||
- [[Prompt库]]：现成 Prompt 模板集合，用于快速复用
|
||||
- [[变量机制]]：在 Prompt 中插入变量实现模板化复用
|
||||
- [[Prompt工程民主化]]：降低 AI 使用门槛，使非专业用户也能获得高质量输出
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- （见原文）
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- [[Anthropic Console]]：Anthropic 官方控制台，提供 API Key 管理和 Prompt 创建功能
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- [[Claude]]：Anthropic 开发的 AI 模型，通过高质量 Prompt 获得更好效果
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## Connections
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- （见原文）
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- [[Prompt自动化]] ← enables ← [[Prompt工程民主化]]
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- [[Anthropic Console]] ← provides_access_to ← [[Prompt自动化]]
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## Contradictions
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- （见原文）
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- （无已知冲突）
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