Auto-sync: 2026-04-21 16:03
This commit is contained in:
0
sources/EXECUTIVE-BRIEF.md
Normal file
0
sources/EXECUTIVE-BRIEF.md
Normal file
0
sources/n8n调用hermes-agents的工作流架构.md
Normal file
0
sources/n8n调用hermes-agents的工作流架构.md
Normal file
62
wiki/concepts/AI-簡報流程.md
Normal file
62
wiki/concepts/AI-簡報流程.md
Normal file
@@ -0,0 +1,62 @@
|
||||
# AI 簡報流程
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
AI 簡報流程是一種結合大型語言模型（LLM）進行前期資料研究、知識整理，與 AI 簡報工具進行視覺設計的兩階段工作方法論。
|
||||
|
||||
## Core Principles
|
||||
|
||||
1. **先研究、後設計** — 簡報不是從版面設計開始，而是從資料研究開始
|
||||
2. **內容為王** — AI 簡報工具擅長視覺設計，不擅長前期資料研究
|
||||
3. **分工明確** — LLM 負責文字推理與內容建構，AI 設計工具負責視覺美化
|
||||
|
||||
## Workflow Stages
|
||||
|
||||
### Stage 1: Knowledge Research (ChatGPT)
|
||||
|
||||
| Stage | Duration | Purpose |
|
||||
|-------|----------|---------|
|
||||
| 資料收集 | 5 min | 上網搜尋相關資料，調閱多筆素材 |
|
||||
| 架構建立 | 1 min | 建立對比表格，整理知識結構 |
|
||||
| 大綱設計 | 1 min | 輸出文字版簡報大綱 |
|
||||
|
||||
### Stage 2: Visual Design (Canva/Gamma)
|
||||
|
||||
| Tool | Strength | Notes |
|
||||
|------|----------|-------|
|
||||
| [[Canva]] | 豐富模板、AI 問答 | 2025年9月支援中文 |
|
||||
| [[Gamma]] | 專業版面、圖文並茂 | AI 簡報效果最好 |
|
||||
|
||||
## Practical Prompts
|
||||
|
||||
### 資料收集 Prompt
|
||||
```
|
||||
你是個人知識管理專家，請跟我解釋「[主題]」。請一步一步分析：
|
||||
先「上網搜尋相關資料」，以「條列清單的格式」，用一般人也能懂的用語，
|
||||
兼顧廣度與深度細節，說明這個主題。
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 建立架構 Prompt
|
||||
```
|
||||
整合上面所有討論資料，建立一個「[主題]方法、應用」的對比表格，
|
||||
呈現出「打破[領域]迷思」的特色。
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 簡報大綱 Prompt
|
||||
```
|
||||
統整上方的討論，根據「[主題]」主題，簡報對象是「[目標受眾]」，
|
||||
設計出 10 頁簡報大綱。請一步一步分析，先梳理上方討論的重點，
|
||||
根據背景、解決的問題、方法與應用，拆解出最容易讓人理解的順序。
|
||||
每一頁有一個明確主題，每個主題下條列關鍵重點，並帶入更多具體的數據資料細節，
|
||||
並且最後有吸引人的結論。
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[防彈筆記法]] — 知識管理方法論
|
||||
- [[ChatGPT-應用]] — LLM 在知識工作中的應用
|
||||
- [[知識管理]] — 資料收集、整理、分析的系統方法
|
||||
|
||||
## References
|
||||
|
||||
- [[jiao-xue-chatgpt-xian-zuo-zhi-shi-zheng-li-zai-rang-canva-gamma-ai-shu-chu-jian-bao|教學：ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報]]
|
||||
@@ -1,17 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "API Enablement"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [google, api, cloud]
|
||||
sources: []
|
||||
tags: [google-cloud, oauth, api]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
API Enablement（API 启用）是 Google Cloud Console 中的操作，允许项目启用特定的 API 服务以进行编程访问。
|
||||
API Enablement 是在 Google Cloud Console 中为项目启用特定 API 服务的操作。即使 OAuth 认证成功，如果目标 API 未启用，调用时仍会返回 `403 accessNotConfigured` 错误。
|
||||
|
||||
## Context
|
||||
- gog CLI 调用 Google API 需要两层配置：OAuth 身份认证 + API 启用
|
||||
- 常见错误 "403 accessNotConfigured" 表示对应 API 未在项目中启用
|
||||
- 启用 API 后需要 30 秒~2 分钟生效，且需要重新授权以获取新权限
|
||||
## Two-Layer Authorization Model
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[GOG-CLI-安装配置指南]] ← API 调用前提于 ← [[API-Enablement]]
|
||||
| 层级 | 控制内容 | 错误示例 |
|
||||
|------|---------|---------|
|
||||
| OAuth 授权 | 用户身份认证 | 未授权/权限不足 |
|
||||
| API Enablement | 是否允许调用 API | `403 accessNotConfigured` |
|
||||
|
||||
## 操作步骤
|
||||
1. 进入 **Google Cloud Console** → **APIs & Services** → **Library**
|
||||
2. 搜索目标 API（如 Gmail API、Calendar API）
|
||||
3. 点击 **Enable** 启用
|
||||
4. 等待生效（通常 30 秒 ~ 2 分钟，有延迟）
|
||||
5. 重新执行 OAuth 授权（因旧 token 不包含新权限）
|
||||
|
||||
## 典型错误
|
||||
> Gmail API has not been used in project XXX
|
||||
|
||||
表示：该 Google Cloud 项目未启用 Gmail API
|
||||
|
||||
## 相关概念
|
||||
- [[OAuth]]：第一层认证
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]]：管理 API 启用的控制台
|
||||
- [[Gmail-API]]：Google Workspace API 示例
|
||||
- [[Calendar-API]]：日历 API
|
||||
- [[Drive-API]]：云端硬盘 API
|
||||
- [[测试用户]]：OAuth 授权配置
|
||||
|
||||
## 相关工具
|
||||
- [[gog CLI]]：一个同时需要 OAuth + API Enablement 才能正常工作的 CLI 工具
|
||||
|
||||
@@ -1,46 +1,62 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Byox"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [build-your-own-x, learning, programming]
|
||||
title: Byox - Build Your Own X
|
||||
description: Learning programming by rebuilding technologies from scratch
|
||||
tags: [learning, methodology, programming, open-source]
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Byox (Build Your Own X)
|
||||
|
||||
## 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）
|
||||
**Byox** (Build Your Own X) is a learning methodology that advocates for mastering programming and technology understanding by **rebuilding complex systems from scratch**. The guiding principle comes from physicist Richard Feynman:
|
||||
|
||||
## 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
|
||||
> *"What I cannot create, I do not understand."*
|
||||
|
||||
## 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
|
||||
## Core Philosophy
|
||||
|
||||
Instead of passively consuming knowledge about how a technology works, practitioners:
|
||||
|
||||
1. **Choose a technology** they want to understand deeply
|
||||
2. **Study existing implementations** and documentation
|
||||
3. **Rebuild it from scratch** using a chosen programming language
|
||||
4. **Gain deep insight** into how it works internally
|
||||
|
||||
## Coverage
|
||||
|
||||
The Byox methodology covers **26 technology domains**:
|
||||
|
||||
- **Systems**: Operating System, Docker, Container
|
||||
- **Languages**: Programming Language, Compiler, Interpreter, Regex Engine
|
||||
- **Data**: Database, NoSQL, Key-Value Store
|
||||
- **Web**: Web Browser, Web Server, Search Engine
|
||||
- **Tools**: Git, Shell, Command-Line Tool, Text Editor, Template Engine
|
||||
- **Graphics**: 3D Renderer, Voxel Engine, Physics Engine
|
||||
- **AI/ML**: Neural Network, Visual Recognition
|
||||
- **Networks**: Network Stack, BitTorrent Client
|
||||
- **Entertainment**: Game, Emulator/Virtual Machine
|
||||
- **Other**: Blockchain/Cryptocurrency, Augmented Reality, Bot
|
||||
|
||||
## Resources
|
||||
|
||||
Primary resource: [[codecrafters-io/build-your-own-x]] — A curated collection of 500+ step-by-step tutorials
|
||||
|
||||
Complementary platform: [[CodeCrafters]] — Interactive challenges that guide learners through building technologies step by step
|
||||
|
||||
## Notable Examples
|
||||
|
||||
| Technology | Language | Resource |
|
||||
|------------|----------|----------|
|
||||
| Database | C | [Let's Build a Simple Database](https://cstack.github.io/db_tutorial/) |
|
||||
| OS | Rust | [Writing an OS in Rust](https://os.phil-opp.com/) |
|
||||
| Programming Language | Multiple | [Crafting Interpreters](http://www.craftinginterpreters.com/) |
|
||||
| Web Browser | Python | [Browser Engineering](https://browser.engineering/) |
|
||||
| Git | Python | [Write yourself a Git](https://wyag.thb.lt/) |
|
||||
| Docker | Go | [Build Your Own Container](https://www.infoq.com/articles/build-a-container-golang) |
|
||||
|
||||
## Why Byox Works
|
||||
|
||||
1. **Active Learning**: Building forces deep engagement
|
||||
2. **Hidden Complexity**: Reveals implementation details textbooks skip
|
||||
3. **Transferable Skills**: Generalizes to understanding other systems
|
||||
4. **Portfolio Building**: Creates tangible proof of understanding
|
||||
5. **Confidence**: Only truly knowing something if you can create it
|
||||
|
||||
38
wiki/concepts/Calendar-API.md
Normal file
38
wiki/concepts/Calendar-API.md
Normal file
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Calendar API"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [google-workspace, api, calendar]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
Calendar API 是 Google 提供的编程接口，允许第三方应用程序通过 OAuth 2.0 认证访问 Google Calendar 日历服务，实现事件查询、创建、修改和删除等功能。
|
||||
|
||||
## Key Operations
|
||||
| 操作 | 描述 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| events.list | 列出日历事件 |
|
||||
| events.get | 获取事件详情 |
|
||||
| events.insert | 创建日历事件 |
|
||||
| events.patch | 部分更新事件 |
|
||||
| events.delete | 删除事件 |
|
||||
| colors.get | 获取颜色配置 |
|
||||
|
||||
## Prerequisites for Access
|
||||
1. **Google Cloud Console** 中启用 Calendar API
|
||||
2. 配置 **OAuth 2.0 凭证**（桌面应用类型）
|
||||
3. 用户完成 OAuth 授权流程
|
||||
4. 添加**测试用户**（未验证应用场景）
|
||||
|
||||
## Common Error
|
||||
- `403 accessNotConfigured`：API 未启用
|
||||
- `403 accessDenied`：OAuth 未授权
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[OAuth]]：认证机制
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]]：凭证配置
|
||||
- [[测试用户]]：绕过未验证应用限制
|
||||
- [[API-Enablement]]：启用 API 的操作
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
- [[Google]]：API 提供方
|
||||
- [[gog CLI]]：使用 Calendar API 的命令行工具
|
||||
@@ -1,33 +1,139 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Docker Image"
|
||||
title: Docker Image
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [docker, container, image]
|
||||
sources: [docker-images-transfer-guide, 如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装]
|
||||
last_updated: 2026-04-17
|
||||
tags: [docker, container, virtualization]
|
||||
last_updated: 2026-04-21
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
Docker Image（Docker 镜像）是容器化平台的核心概念，是一个只读模板，包含应用程序及其运行时所需的全部依赖（代码、运行时、库、环境变量、配置文件等）。
|
||||
# Docker Image
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
用于创建 Docker 容器的只读模板，通过分层存储实现高效复用和传输。
|
||||
|
||||
## Key Attributes
|
||||
- **格式**：分层文件系统
|
||||
- **存储方式**：可导出为 tar 归档文件
|
||||
- **复用机制**：分层存储，多个镜像可共享基础层
|
||||
Docker Image（镜像）是一个轻量级、可执行的独立软件包，包含运行某个软件所需的所有内容：代码、运行时、系统工具、系统库和设置。镜像是 Docker 容器的基础模板。
|
||||
|
||||
## Use Cases
|
||||
- 应用程序打包和分发
|
||||
- 跨环境部署（开发、测试、生产）
|
||||
- 离线环境镜像迁移
|
||||
## Key Characteristics
|
||||
|
||||
### 不可变性（Immutable）
|
||||
|
||||
- 镜像一旦创建就不能修改
|
||||
- 对容器的修改只存在于容器层
|
||||
- 新修改通过创建新镜像实现
|
||||
|
||||
### 分层结构（Layered）
|
||||
|
||||
- 由多个只读层组成
|
||||
- 层可以复用，多个镜像共享基础层
|
||||
- 节省存储空间和传输带宽
|
||||
|
||||
### 可堆叠性（Stackable）
|
||||
|
||||
- 基于已有镜像构建新镜像
|
||||
- 使用 Dockerfile 描述构建过程
|
||||
- 每条指令创建新层
|
||||
|
||||
## Image 结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
Dockerfile
|
||||
↓
|
||||
Image = [Layer 3: Application Code]
|
||||
[Layer 2: Dependencies]
|
||||
[Layer 1: Base OS]
|
||||
[Layer 0: BootFS]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Common Operations
|
||||
|
||||
### 查看镜像
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker images
|
||||
docker image ls
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 拉取镜像
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker pull nginx:latest
|
||||
docker pull ubuntu:22.04
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 删除镜像
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker rmi nginx:latest
|
||||
docker image prune -a # 删除所有未使用镜像
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 标签管理
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker tag nginx:latest myregistry/nginx:v1.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Image vs Container
|
||||
|
||||
| 特性 | Image | Container |
|
||||
|------|-------|-----------|
|
||||
| 状态 | 只读模板 | 可读写实例 |
|
||||
| 生命周期 | 持久 | 临时 |
|
||||
| 数量 | 可复用 | 可多实例 |
|
||||
| 修改 | 不可变 | 写入容器层 |
|
||||
|
||||
## Image Transfer
|
||||
|
||||
Docker 镜像可以在不同主机之间传输，常见方法：
|
||||
|
||||
### docker save/load（推荐）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 导出
|
||||
docker save -o image.tar nginx:latest
|
||||
|
||||
# 导入
|
||||
docker load < image.tar
|
||||
```
|
||||
|
||||
### docker export/import
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 导出容器
|
||||
docker export -o container.tar container_id
|
||||
|
||||
# 导入为镜像
|
||||
docker import container.tar new_image:latest
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Registry（云端）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 推送
|
||||
docker push myregistry/image:tag
|
||||
|
||||
# 拉取
|
||||
docker pull myregistry/image:tag
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Docker]]：容器化平台
|
||||
- [[Docker-Save]]：镜像导出命令
|
||||
- [[Docker-Load]]：镜像导入命令
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Docker]] ← 包含 ← [[Docker-Image]]
|
||||
- [[Docker-Image]] ← 可导出为 ← [[Docker-Save]]
|
||||
- [[Docker-Image]] ← 可导入为 ← [[Docker-Load]]
|
||||
- [[Docker-Save]]：镜像导出方法
|
||||
- [[Docker-Load]]：镜像导入方法
|
||||
- [[Docker-Container]]：镜像的运行实例
|
||||
- [[Dockerfile]]：镜像构建文件
|
||||
|
||||
## Relationships
|
||||
|
||||
- [[Docker-Image]] ← 构建 ← [[Dockerfile]]
|
||||
- [[Docker-Image]] ← 实例化 ← [[Docker-Container]]
|
||||
- [[Docker-Image]] ← transferred_via ← [[Docker-Save]]
|
||||
- [[Docker-Image]] ← transferred_via ← [[Docker-Load]]
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
|
||||
- [[entities/Docker.md]]
|
||||
|
||||
## Notes
|
||||
|
||||
- 镜像大小取决于基础系统和应用依赖
|
||||
- 多架构镜像可通过 manifest list 支持不同平台
|
||||
- 定期清理未使用镜像可释放存储空间
|
||||
|
||||
@@ -1,42 +1,96 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Docker Load"
|
||||
title: Docker Load
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [docker, image, import]
|
||||
sources: [docker-images-transfer-guide, 如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装]
|
||||
last_updated: 2026-04-17
|
||||
tags: [docker, container, image-transfer]
|
||||
last_updated: 2026-04-21
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
Docker Load 是 Docker 命令行工具的导入命令，用于从 tar 归档文件还原 Docker 镜像。
|
||||
# Docker Load
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
从 tar 格式归档文件导入并还原 Docker 镜像的命令。
|
||||
|
||||
## Command Syntax
|
||||
`docker load` 是 Docker CLI 命令，用于从 tar 归档文件加载镜像到本地 Docker 镜像存储。与 `docker save` 配合使用，实现镜像的离线迁移。
|
||||
|
||||
## Syntax
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker load < <input_file.tar>
|
||||
# 或
|
||||
docker load -i <input_file.tar>
|
||||
docker load [OPTIONS]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Examples
|
||||
### Options
|
||||
|
||||
| Option | Description |
|
||||
|--------|-------------|
|
||||
| `-i, --input` | 指定输入的 tar 文件（默认从 stdin 读取） |
|
||||
| `-q, --quiet` | 静默模式，减少输出 |
|
||||
|
||||
## Usage Examples
|
||||
|
||||
### 基本用法
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 从 tar 文件导入镜像
|
||||
# 从文件加载
|
||||
docker load < nginx.tar
|
||||
|
||||
# 指定文件
|
||||
docker load -i images.tar
|
||||
|
||||
# 静默模式
|
||||
docker load -i images.tar -q
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 典型工作流：从开发机接收镜像到 NAS
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 在开发机上
|
||||
docker save -o xiaoya.tar xiaoyaliu/alist:latest
|
||||
|
||||
# 将 xiaoya.tar 复制到 NAS
|
||||
scp xiaoya.tar nas:/volume1/docker/images/
|
||||
|
||||
# 在 NAS 上加载
|
||||
docker load < xiaoya.tar
|
||||
|
||||
# 使用 -i 参数
|
||||
docker load -i xiaoya.tar
|
||||
# 验证
|
||||
docker images | grep xiaoya
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Use Cases
|
||||
- 离线环境镜像导入
|
||||
- 镜像备份恢复
|
||||
- 跨主机镜像迁移
|
||||
### 使用 SSH 管道直接传输
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 在目标机器上执行（镜像从远程机器流式传输）
|
||||
ssh user@source-host 'docker save nginx:latest' | docker load
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Docker-Image]]：被导入的镜像对象
|
||||
- [[Docker-Save]]：对应的导出命令
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Docker-Save]]：对应的导出命令
|
||||
- [[Docker-Image]]：被导入的目标
|
||||
- [[Docker-TAR-Archive]]：输入的归档文件格式
|
||||
|
||||
## Relationships
|
||||
|
||||
- [[Docker-Image]] ← 导入为 ← [[Docker-Load]]
|
||||
- [[Docker-Load]] ← 依赖 ← [[Docker-Save]]
|
||||
|
||||
## Key Points
|
||||
|
||||
1. **完整还原**：从 tar 文件完整恢复镜像，包括所有层和元数据
|
||||
2. **自动识别**：自动识别 tar 文件中的镜像名称和标签
|
||||
3. **可重复导入**：同一镜像可多次导入（会创建重复条目，需配合 `docker rmi`）
|
||||
4. **ID 匹配**：如果镜像 ID 已存在，会分配新的 ID
|
||||
|
||||
## Comparison with Alternatives
|
||||
|
||||
| 特性 | docker load | docker import |
|
||||
|------|-------------|---------------|
|
||||
| 数据源 | docker save 输出 | docker export 输出 |
|
||||
| 内容 | 完整镜像（含层） | 容器文件系统快照 |
|
||||
| 元数据 | 完整保留 | 不保留 |
|
||||
| 适用场景 | 镜像迁移 | 容器基础创建 |
|
||||
|
||||
## Notes
|
||||
|
||||
- 导入后的镜像默认标签可能为 `<none>:<none>`，需要手动 tag
|
||||
- 使用 `docker tag` 命令为导入的镜像设置标签
|
||||
- 大镜像加载可能需要较长时间，显示进度条
|
||||
|
||||
@@ -1,39 +1,76 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Docker Save"
|
||||
title: Docker Save
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [docker, image, export]
|
||||
sources: [docker-images-transfer-guide, 如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装]
|
||||
last_updated: 2026-04-17
|
||||
tags: [docker, container, image-transfer]
|
||||
last_updated: 2026-04-21
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
Docker Save 是 Docker 命令行工具的导出命令，用于将一个或多个镜像打包成 tar 归档文件，便于离线传输和备份。
|
||||
# Docker Save
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
将 Docker 镜像导出为 tar 格式归档文件的命令。
|
||||
|
||||
## Command Syntax
|
||||
`docker save` 是 Docker CLI 命令，用于将一个或多个镜像导出为 tar 归档文件（`.tar`），实现镜像的离线存储和传输。
|
||||
|
||||
## Syntax
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker save -o <output_file.tar> <image_name>[:<tag>]
|
||||
docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Examples
|
||||
### Options
|
||||
|
||||
| Option | Description |
|
||||
|--------|-------------|
|
||||
| `-o, --output` | 指定输出文件名（默认输出到 stdout） |
|
||||
|
||||
## Usage Examples
|
||||
|
||||
### 基本用法
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 导出单个镜像
|
||||
docker save -o xiaoya.tar xiaoyaliu/alist
|
||||
docker save -o nginx.tar nginx:latest
|
||||
|
||||
# 导出多个镜像
|
||||
docker save -o images.tar image1:image2
|
||||
docker save -o images.tar nginx:latest redis:alpine postgres:15
|
||||
|
||||
# 使用管道传输
|
||||
docker save nginx:latest | ssh user@remote-host 'docker load'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Use Cases
|
||||
- 离线环境镜像迁移
|
||||
- 镜像备份和归档
|
||||
- 跨网络隔离环境传输
|
||||
### 典型工作流：将镜像从开发机传输到 NAS
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 在开发机上
|
||||
docker save -o xiaoya.tar xiaoyaliu/alist:latest
|
||||
|
||||
# 将 xiaoya.tar 复制到 NAS（通过 SMB/SCP）
|
||||
scp xiaoya.tar nas:/volume1/docker/images/
|
||||
|
||||
# 在 NAS 上
|
||||
docker load < xiaoya.tar
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Docker-Image]]：被导出的镜像对象
|
||||
- [[Docker-Load]]：对应的导入命令
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Docker-Load]]：对应的导入命令
|
||||
- [[Docker-Image]]：被导出的对象
|
||||
- [[Docker-TAR-Archive]]：生成的归档文件格式
|
||||
|
||||
## Relationships
|
||||
|
||||
- [[Docker-Image]] ← 导出为 ← [[Docker-Save]]
|
||||
- [[Docker-Save]] → 输出 → [[Docker-TAR-Archive]]
|
||||
|
||||
## Key Points
|
||||
|
||||
1. **保留镜像层**：完整保留镜像的分层结构
|
||||
2. **保留元数据**：包括 CMD、ENTRYPOINT、ENV、LABEL 等
|
||||
3. **可移植性**：生成的 tar 文件可在任何 Docker 环境中导入
|
||||
4. **适用场景**：离线环境迁移、备份、镜像分发
|
||||
|
||||
## Notes
|
||||
|
||||
- 文件大小可能较大（包含所有镜像层）
|
||||
- 多次 save 同一镜像会重复包含所有层
|
||||
- 可配合 `docker load` 实现完整的镜像迁移闭环
|
||||
|
||||
37
wiki/concepts/Docker-TAR-Archive.md
Normal file
37
wiki/concepts/Docker-TAR-Archive.md
Normal file
@@ -0,0 +1,37 @@
|
||||
# Docker TAR Archive
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
Docker TAR Archive (`.tar`) 是 Docker 镜像的离线分发格式，通过 `docker save` 命令将镜像及其所有层打包成单个 TAR 文件。
|
||||
|
||||
## Source References
|
||||
|
||||
- [[sources/如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装.md]]
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[concepts/Docker-Image.md]] — TAR 文件中包含的 Docker 镜像
|
||||
|
||||
## Usage
|
||||
|
||||
### 打包镜像
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker save -o <output.tar> <image_name>:<tag>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 导入镜像
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker load < <input.tar>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 适用场景
|
||||
|
||||
- **离线环境**：无法访问 Docker Hub 的私有网络
|
||||
- **跨设备迁移**：在不同 Docker 环境之间传输镜像
|
||||
- **备份恢复**：保存镜像的离线副本
|
||||
|
||||
## 标签
|
||||
|
||||
#docker #offline #migration
|
||||
38
wiki/concepts/Drive-API.md
Normal file
38
wiki/concepts/Drive-API.md
Normal file
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Drive API"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [google-workspace, api, cloud-storage]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
Drive API 是 Google 提供的编程接口，允许第三方应用程序通过 OAuth 2.0 认证访问 Google Drive 云端硬盘服务，实现文件搜索、下载、上传和管理等功能。
|
||||
|
||||
## Key Operations
|
||||
| 操作 | 描述 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| files.list | 列出文件 |
|
||||
| files.get | 获取文件元数据 |
|
||||
| files.create | 上传文件 |
|
||||
| files.update | 更新文件 |
|
||||
| files.delete | 删除文件 |
|
||||
| drive.search | 搜索文件 |
|
||||
|
||||
## Prerequisites for Access
|
||||
1. **Google Cloud Console** 中启用 Drive API
|
||||
2. 配置 **OAuth 2.0 凭证**（桌面应用类型）
|
||||
3. 用户完成 OAuth 授权流程
|
||||
4. 添加**测试用户**（未验证应用场景）
|
||||
|
||||
## Common Error
|
||||
- `403 accessNotConfigured`：API 未启用
|
||||
- `403 accessDenied`：OAuth 未授权
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[OAuth]]：认证机制
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]]：凭证配置
|
||||
- [[测试用户]]：绕过未验证应用限制
|
||||
- [[API-Enablement]]：启用 API 的操作
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
- [[Google]]：API 提供方
|
||||
- [[gog CLI]]：使用 Drive API 的命令行工具
|
||||
26
wiki/concepts/Event-Sourcing.md
Normal file
26
wiki/concepts/Event-Sourcing.md
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Event Sourcing"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [architecture, event-driven, state-management]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
Event Sourcing（事件溯源）是一种软件架构模式，通过存储所有状态变更事件而非仅存储当前状态来重建系统历史。
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
事件溯源将应用状态的所有变更存储为一系列不可变的事件对象。通过重放这些事件，可以重建任意时间点的系统状态。
|
||||
|
||||
## Key Principles
|
||||
- **事件即事实**：状态变更以事件形式持久化，而非覆盖最终状态
|
||||
- **完整审计日志**：天然具备完整的审计追踪能力
|
||||
- **时间旅行调试**：可以重放事件序列重现历史状态
|
||||
- **解耦读写**：写操作存储事件，读操作通过事件投影计算状态
|
||||
|
||||
## Relationship to Project State Management
|
||||
Project State Management 系统将 Event Sourcing 模式应用于项目管理：
|
||||
- 每个项目事件（progress、blocker、decision、pivot）作为不可变事件存储
|
||||
- 项目当前状态通过事件投影计算
|
||||
- 决策上下文通过查询事件历史恢复
|
||||
|
||||
## External Links
|
||||
- [Event Sourcing Pattern - Martin Fowler](https://martinfowler.com/eaaDev/EventSourcing.html)
|
||||
27
wiki/concepts/Git-集成.md
Normal file
27
wiki/concepts/Git-集成.md
Normal file
@@ -0,0 +1,27 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Git 集成"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [git, automation, project-management]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
Git 集成是指将代码提交自动关联到项目事件和任务的机制。
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
通过扫描 Git 提交历史，基于分支名称或提交信息自动将代码变更关联到对应项目，实现代码变更与项目进度的可追溯性。
|
||||
|
||||
## Key Capabilities
|
||||
- **自动提交扫描**：定期扫描 Git 提交日志
|
||||
- **项目关联**：基于分支名或提交消息关联到项目
|
||||
- **变更追踪**：记录代码变更与项目事件的对应关系
|
||||
- **可追溯性**：支持从代码变更追溯到业务决策
|
||||
|
||||
## Implementation
|
||||
Project State Management 系统通过 GitHub CLI (gh) 实现：
|
||||
```bash
|
||||
gh run list --limit 50 --since "24 hours ago"
|
||||
gh api repos/{owner}/{repo}/commits
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Relationship to Project State Management
|
||||
Git 集成是 Project State Management 的核心功能之一，通过代码变更与项目事件的双向关联实现端到端可追溯性。
|
||||
38
wiki/concepts/Gmail-API.md
Normal file
38
wiki/concepts/Gmail-API.md
Normal file
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Gmail API"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [google-workspace, api, email]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
Gmail API 是 Google 提供的编程接口，允许第三方应用程序通过 OAuth 2.0 认证访问 Gmail 邮件服务，实现搜索、读取、发送、管理邮件等功能。
|
||||
|
||||
## Key Operations
|
||||
| 操作 | 描述 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| messages.list | 列出邮件列表 |
|
||||
| messages.get | 获取邮件详情 |
|
||||
| messages.send | 发送邮件 |
|
||||
| messages.modify | 修改邮件标签 |
|
||||
| drafts.create | 创建草稿 |
|
||||
| drafts.send | 发送草稿 |
|
||||
|
||||
## Prerequisites for Access
|
||||
1. **Google Cloud Console** 中启用 Gmail API
|
||||
2. 配置 **OAuth 2.0 凭证**（桌面应用类型）
|
||||
3. 用户完成 OAuth 授权流程
|
||||
4. 添加**测试用户**（未验证应用场景）
|
||||
|
||||
## Common Error
|
||||
- `403 accessNotConfigured`：API 未在 Google Cloud Console 中启用
|
||||
- `403 accessDenied`：用户未完成 OAuth 授权
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[OAuth]]：认证机制
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]]：凭证配置
|
||||
- [[测试用户]]：绕过未验证应用限制
|
||||
- [[API-Enablement]]：启用 API 的操作
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
- [[Google]]：API 提供方
|
||||
- [[gog CLI]]：使用 Gmail API 的命令行工具
|
||||
28
wiki/concepts/每日站会摘要.md
Normal file
28
wiki/concepts/每日站会摘要.md
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
---
|
||||
title: "每日站会摘要"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [project-management, automation, standup]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
每日站会摘要是由 AI Agent 自动生成的每日项目进展报告，基于项目事件和 Git 提交记录。
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
传统站会需要手动汇报，AI 驱动的每日站会摘要系统自动从项目状态数据库和 Git 提交日志中提取信息，生成结构化报告。
|
||||
|
||||
## Key Components
|
||||
- **昨日进展**：从事件日志中提取完成的任务
|
||||
- **今日计划**：基于当前阶段和近期对话
|
||||
- **当前阻碍**：列出所有 open 状态的阻碍项
|
||||
- **Git 提交摘要**：过去 24 小时的代码提交记录
|
||||
|
||||
## Automation Trigger
|
||||
通过 Cron Jobs 在每日固定时间自动执行：
|
||||
1. 扫描过去 24 小时的 Git 提交
|
||||
2. 关联提交到对应项目
|
||||
3. 查询事件日志获取进展
|
||||
4. 查询阻碍项状态
|
||||
5. 生成并发送摘要到协作频道
|
||||
|
||||
## Relationship to Project State Management
|
||||
每日站会是 Project State Management 系统的重要输出，通过保留事件历史和 Git 集成实现自动化。
|
||||
41
wiki/concepts/测试用户.md
Normal file
41
wiki/concepts/测试用户.md
Normal file
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
---
|
||||
title: "测试用户"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [google-oauth, security, testing]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
测试用户（Test User）是 Google OAuth 中允许未经验证（unverified）应用进行测试的 Google 账号。通过在 Google Cloud Console 的 OAuth 客户端配置中添加测试用户，可以绕过"此应用未经 Google 验证"的安全限制。
|
||||
|
||||
## 问题背景
|
||||
|
||||
首次授权未验证应用时，Google 会显示：
|
||||
|
||||
> 此应用未经 Google 验证
|
||||
> 此应用请求访问您 Google 账号中的敏感信息。在开发者让该应用通过 Google 验证之前，请勿使用该应用。
|
||||
|
||||
## 添加测试用户步骤
|
||||
1. 打开 [Google Cloud Console - Credentials](https://console.cloud.google.com/apis/credentials)
|
||||
2. 找到目标 OAuth 客户端 ID，点击进入详情
|
||||
3. 找到 **「目标对象」** → **「测试用户」** 部分
|
||||
4. 点击 **「添加用户」**
|
||||
5. 输入测试用 Google 邮箱地址
|
||||
6. 保存
|
||||
|
||||
## 限制
|
||||
- 仅限添加的测试用户可授权
|
||||
- 仅用于开发/测试用途
|
||||
- 生产环境需通过 Google 验证流程
|
||||
|
||||
## 典型应用场景
|
||||
- **gog CLI** 配置：首次配置时需要添加测试用户才能完成 OAuth 授权
|
||||
- 其他第三方 Google Workspace CLI 工具
|
||||
|
||||
## 相关概念
|
||||
- [[OAuth]]：开放授权协议
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]]：管理测试用户的控制台
|
||||
- [[API-Enablement]]：另一层授权配置
|
||||
|
||||
## 相关实体
|
||||
- [[Google]]：OAuth 服务提供方
|
||||
- [[gog CLI]]：需要测试用户配置的 CLI 工具
|
||||
@@ -1,28 +1,114 @@
|
||||
---
|
||||
title: "防彈筆記法"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [knowledge-management, pkm, output-driven]
|
||||
---
|
||||
# 防彈筆記法
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
任务导向的笔记方法，强调为输出而设计，让每张笔记都能回答"下一步是什么"。
|
||||
|
||||
防彈筆記法（Bullet-proof Notes）是一種任務導向的個人知識管理系統，由電腦玩物 esor 提出。其核心理念是：**每個任務一則筆記（SSOT）**，把目標、行動、決策、依據、變更都寫回同一張筆記。
|
||||
|
||||
## Core Principles
|
||||
- **任务导向**：每个任务一则笔记（SSOT）
|
||||
- **动态演化**：笔记随任务推进持续更新
|
||||
- **简单精准**：把目标、行动、决策、依据、变更都写回同一张
|
||||
|
||||
## 5-Layer Structure（从杂到精）
|
||||
1. **任務導向** — 筆記是為了產出，不是為了收藏
|
||||
2. **動態演化** — 筆記隨任務推進持續更新
|
||||
3. **簡單精準** — 用最少的結構承載最大的價值
|
||||
4. **SSOT（Single Source of Truth）** — 每個任務的完整資訊在一張筆記
|
||||
|
||||
1. **收件匣**：先丟进来，不分类；每日或隔日批次清空
|
||||
2. **暂时笔记**：把素材改写成"问题/关键资讯/下一步"
|
||||
3. **专案目标笔记**：一个任务一则，聚焦目标、下一步、决策记录
|
||||
4. **资源/经验笔记**：将踩雷与做法沉淀成可重用清单
|
||||
5. **永久任务笔记（SOP）**：把重复流程标准化
|
||||
## System Architecture
|
||||
|
||||
## Success Criteria
|
||||
- 打开任务笔记就知道现在要做哪一步
|
||||
- 周检视只需翻看"那些任务笔记"，不用重找来源
|
||||
### 5-Layer Structure
|
||||
|
||||
## Source
|
||||
- 本文作为 [[AI-简报工作流]] 的示例主题出现
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Layer 5: 永久任務筆記（SOP） │
|
||||
│ → 把重複流程標準化 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ Layer 4: 資源/經驗筆記 │
|
||||
│ → 將過程踩雷與做法沉澱成可重用清單 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ Layer 3: 專案目標筆記（任務一則） │
|
||||
│ → 聚焦目標、下一步、決策紀錄 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ Layer 2: 暫時筆記 │
|
||||
│ → 把素材改寫成「問題/關鍵資訊/下一步」 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ Layer 1: 收件匣 │
|
||||
│ → 先丟進來，不分類；每日或隔日批次清空 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Task Note Template
|
||||
|
||||
### Header
|
||||
- 任務名稱（動詞開頭）
|
||||
- 完成條件（可驗收）
|
||||
- 截止日
|
||||
|
||||
### Body (3 Columns)
|
||||
|
||||
| 欄位 | 內容 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 決策紀錄 | [YYYY-MM-DD] 結論＋依據連結 |
|
||||
| 下一步×3 | 動詞＋產出｜Owner｜Deadline |
|
||||
| 參考片段 | 只留「可直接引用的 3 點」 |
|
||||
|
||||
### Footer
|
||||
- 變更/風險：本週狀況、阻礙與備案（各 1–2 行）
|
||||
- 復盤區：本次做法摘要、成效與失誤、下次改進
|
||||
|
||||
## Key Practices
|
||||
|
||||
### 收集：輸出導向的收法
|
||||
- 每個高亮配**「我怎麼用」1 句**
|
||||
- 每篇文章只留下可用片段×3
|
||||
- 作業節奏：看到就「一鍵收件匣」→每日或隔日批次清空
|
||||
|
||||
### 會議記錄：只保留「會帶來動作」的東西
|
||||
- 決策表：議題｜結論｜依據連結｜備案
|
||||
- 行動表：Action｜Owner｜驗收標準｜Deadline｜所屬專案連結
|
||||
- 24 小時分流規則：行動嵌回各自專案筆記
|
||||
|
||||
### 復盤：把「心得」改寫成「下一次會做的事」
|
||||
- 本次做法摘要（≤3 句）
|
||||
- 成效&失誤（各 1–2 點）
|
||||
- 下次改進×1–3（動詞＋驗收條件）
|
||||
- 可複用規則（1 句）
|
||||
|
||||
## Success Metrics
|
||||
|
||||
| 指標 | 目標 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 找資料時間 | 逐步減少 |
|
||||
| 下一步明確率 | 每個任務都有「下一步×1」 |
|
||||
| 會議落地率 | 7 天內完成比例 > 70% |
|
||||
| 行動卡 24h 歸位率 | > 90% |
|
||||
|
||||
## 7-Day Action Plan
|
||||
|
||||
| Day | 任務 |
|
||||
|-----|------|
|
||||
| D1-D2 | 選 3 個進行中的任務 → 各建任務筆記 |
|
||||
| D3-D4 | 把最近的 1 場會議，改用「決策表＋行動表」並在 24h 分流 |
|
||||
| D5 | 清空收件匣，為 3 篇文章各寫「可用片段×3＋我怎麼用」 |
|
||||
| D6 | 每日 3 分鐘微復盤，週末 20 分鐘沉澱 1 份 SOP |
|
||||
| D7 | 檢視三個數字：找資料時間、下一步明確率、會議落地率 |
|
||||
|
||||
## Tools & AI Integration
|
||||
|
||||
防彈筆記法可用任何工具實現：
|
||||
- Notion
|
||||
- Google 文件
|
||||
- Obsidian
|
||||
- Evernote
|
||||
|
||||
### AI 三招
|
||||
1. 把零散片段改寫成「下一步×3」
|
||||
2. 把會議討論萃成決策表＋行動表
|
||||
3. 把經驗重構成 SOP/模板並附上原連結
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[知識管理]] — 筆記法的上位概念
|
||||
- [[AI-簡報流程]] — 結合防彈筆記製作簡報
|
||||
- [[任務管理]] — 任務追蹤與執行
|
||||
|
||||
## References
|
||||
|
||||
- [[jiao-xue-chatgpt-xian-zuo-zhi-shi-zheng-li-zai-rang-canva-gamma-ai-shu-chu-jian-bao|教學：ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報]] — 防彈筆記法作為案例貫穿全文
|
||||
|
||||
@@ -1,21 +1,53 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Canva"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [tool, ai, design]
|
||||
---
|
||||
# Canva
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- Canva AI
|
||||
## Overview
|
||||
|
||||
## Description
|
||||
在线图形设计工具，也常用于简报设计。提供丰富的模板、图标、中文字体，2025年推出 AI 问答功能，可通过指令自动生成简报、文件、封面。2025年9月加入中文支持。
|
||||
[[Canva]] 是一個線上設計平台，提供豐富的簡報模板、圖示、中文字體元素。用戶即使使用免費帳號，也能輕鬆製作出好看的簡報內容。
|
||||
|
||||
2025年，Canva 推出了 AI 問答功能，可以透過指令讓 Canva 自己組合內建的各種模板與素材，一句話生成精美簡報、文件、封面等。2025年9月起，該功能支援中文。
|
||||
|
||||
## Key Features
|
||||
- 简报模板（免费账号也可用）
|
||||
- 内建图标、图示、中文字体
|
||||
- Canva AI 问答功能（2025年）
|
||||
- AI 设计指令生成
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- 集成 [[ChatGPT]]
|
||||
- 竞争对手：[[Gamma]]
|
||||
### AI 簡報功能
|
||||
- **一鍵生成**：輸入簡報大綱，AI 自動設計版面
|
||||
- **中文支援**：2025年9月加入中文支援
|
||||
- **模板多樣**：提供豐富的簡報模板
|
||||
- **編輯靈活**：生成後可在編輯器進一步修改
|
||||
|
||||
### 常見用途
|
||||
- 簡報設計
|
||||
- 會議文件
|
||||
- 專案報告
|
||||
- 學習單
|
||||
- 社交媒體圖片
|
||||
|
||||
## AI 簡報工作流
|
||||
|
||||
在 [[AI-簡報流程]] 中，Canva 作為第二階段的視覺設計工具：
|
||||
|
||||
```
|
||||
ChatGPT（內容研究）→ Canva AI（視覺設計）
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 操作步驟
|
||||
1. 在 ChatGPT 完成文字版簡報大綱
|
||||
2. 複製大綱到 Canva AI
|
||||
3. 選擇：「設計」→「簡報」→「想要的風格」
|
||||
4. Canva AI 根據大綱思考分頁、內容重點
|
||||
5. 按「產生設計」完成版面套用
|
||||
6. 進入編輯器進一步修改
|
||||
|
||||
## Pricing
|
||||
|
||||
- **免費版**：提供基本模板和功能
|
||||
- **付費版（Canva Pro）**：解鎖更多模板、AI 功能、品牌套件
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[AI-簡報流程]] — 結合 ChatGPT 與 Canva 的工作流
|
||||
- [[Gamma]] — 另一個 AI 簡報工具
|
||||
- [[ChatGPT]] — 內容研究工具
|
||||
|
||||
## References
|
||||
|
||||
- [[jiao-xue-chatgpt-xian-zuo-zhi-shi-zheng-li-zai-rang-canva-gamma-ai-shu-chu-jian-bao|教學：ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報]]
|
||||
|
||||
@@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
title: "Docker"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [containerization, virtualization, devops]
|
||||
sources: [cloud-devop-maturity-guideline, DevOps-Culture-and-Transformation]
|
||||
sources: [cloud-devop-maturity-guideline, DevOps-Culture-and-Transformation, 如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装]
|
||||
last_updated: 2026-04-16
|
||||
---
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,17 +1,44 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Gamma"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [tool, ai, presentation]
|
||||
---
|
||||
# Gamma
|
||||
|
||||
## Description
|
||||
AI 简报和网页设计工具，专注于生成专业、美观的图文内容。用于工作、课程简报制作，是 AI 简报工具中效果最好的之一。
|
||||
## Overview
|
||||
|
||||
[[Gamma]] 是一個 AI 簡報與網頁生成工具，以「一句話生成精美簡報」著稱，被認為是專業 AI 簡報工具中效果最好的選擇之一。
|
||||
|
||||
## Key Features
|
||||
- AI 自动生成简报
|
||||
- 专业的图文版面
|
||||
- 适用于工作、课程场景
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- 竞争对手：[[Canva]]
|
||||
- 集成 [[ChatGPT]]
|
||||
- **一鍵生成**：輸入主題或大綱，AI 自動生成圖文並茂的簡報
|
||||
- **專業版面**：自動排版、配圖、設計
|
||||
- **多種輸出格式**：簡報、網頁、文件
|
||||
- **編輯靈活**：生成後可進一步自訂
|
||||
|
||||
## AI 簡報工作流
|
||||
|
||||
在 [[AI-簡報流程]] 中，Gamma 作為第二階段的視覺設計工具：
|
||||
|
||||
```
|
||||
ChatGPT（內容研究）→ Gamma AI（視覺設計）
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 操作方式
|
||||
將 ChatGPT 產生的簡報大綱，直接貼入 Gamma，讓 Gamma AI 做出圖文並茂的簡報。
|
||||
|
||||
## vs Canva
|
||||
|
||||
| 維度 | [[Canva]] | Gamma |
|
||||
|------|-----------|-------|
|
||||
| 模板數量 | 更多 | 中等 |
|
||||
| AI 功能 | 2025年9月支援中文 | 一直支援多語言 |
|
||||
| 版面效果 | 優秀 | 專業級 |
|
||||
| 學習曲線 | 低 | 中等 |
|
||||
|
||||
**建議**：根據團隊熟悉度和專案需求選擇。
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[AI-簡報流程]] — 結合 ChatGPT 與 Gamma 的工作流
|
||||
- [[Canva]] — 另一個 AI 簡報工具
|
||||
- [[ChatGPT]] — 內容研究工具
|
||||
|
||||
## References
|
||||
|
||||
- [[jiao-xue-chatgpt-xian-zuo-zhi-shi-zheng-li-zai-rang-canva-gamma-ai-shu-chu-jian-bao|教學：ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報]]
|
||||
|
||||
39
wiki/entities/Project-State-Management.md
Normal file
39
wiki/entities/Project-State-Management.md
Normal file
@@ -0,0 +1,39 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Project State Management"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [AI-Agent, project-management, workflow]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
Project State Management 是一种事件驱动的项目管理方法，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，替代传统的静态 Kanban 看板。
|
||||
|
||||
## Core Features
|
||||
- **事件驱动更新**："完成 X，阻塞 Y" → 自动状态转换
|
||||
- **上下文保留**：记录决策、阻碍、关键洞察
|
||||
- **自然语言查询**：询问项目状态、决策原因、当前阻碍
|
||||
- **每日站会摘要**：昨日进展、今日计划、当前阻碍
|
||||
- **Git 集成**：提交自动关联到项目事件
|
||||
|
||||
## Technical Stack
|
||||
- PostgreSQL / SQLite：项目状态数据库
|
||||
- GitHub CLI (gh)：提交追踪
|
||||
- Discord / Telegram：交互渠道
|
||||
- Cron Jobs：定时摘要触发
|
||||
- Sub-agents：并行项目分析
|
||||
|
||||
## Database Schema
|
||||
```sql
|
||||
projects: id, name, status, current_phase, last_update
|
||||
events: id, project_id, event_type, description, context, timestamp
|
||||
blockers: id, project_id, blocker_text, status, created_at, resolved_at
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Event Sourcing]]
|
||||
- [[AI ChatOps]]
|
||||
- [[每日站会摘要]]
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
- [[Kanban]]：被替代的方案
|
||||
- [[PostgreSQL]]：数据库技术栈
|
||||
- [[GitHub]]：提交追踪
|
||||
28
wiki/entities/Synology-NAS.md
Normal file
28
wiki/entities/Synology-NAS.md
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
# Synology NAS
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
Synology NAS（群晖网络附加存储）是 Synology 公司生产的网络存储设备，提供文件存储、媒体服务、Docker 容器管理等功能。
|
||||
|
||||
## Source References
|
||||
|
||||
- [[sources/如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装.md]]
|
||||
|
||||
## Key Products
|
||||
|
||||
### Container Manager
|
||||
|
||||
Synology NAS 的 Docker 容器管理应用（原名 "Docker DSM"），提供：
|
||||
- 镜像管理（查看、导入、删除）
|
||||
- 容器创建与运行
|
||||
- 网络配置
|
||||
- 卷管理
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[concepts/Docker-Image.md]] — 可在 Synology NAS Docker 中运行的容器镜像
|
||||
- [[concepts/CloudDrive2.md]] — 阿里云盘挂载工具，可与 NAS 配合使用
|
||||
|
||||
## 标签
|
||||
|
||||
#nas #synology #home-office
|
||||
58
wiki/entities/Todoist-Task-Manager.md
Normal file
58
wiki/entities/Todoist-Task-Manager.md
Normal file
@@ -0,0 +1,58 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Todoist Task Manager"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [AI Agent, Todoist, 任务管理, 可观测性]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- Todoist Task Manager
|
||||
- todoist-task-manager
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
Todoist Task Manager 是一个 AI Agent 任务可视化系统，通过 Todoist REST API 将 Agent 的内部推理和进度日志同步到 Todoist 任务看板，实现长时间运行任务的状态追踪和透明度提升。
|
||||
|
||||
## Core Components
|
||||
|
||||
### Bash Scripts
|
||||
|
||||
| Script | 职责 |
|
||||
|--------|------|
|
||||
| `scripts/todoist_api.sh` | Todoist REST API 的 curl 封装，支持 GET/POST/PUT/DELETE |
|
||||
| `scripts/sync_task.sh` | 创建/更新任务，按 Section（In Progress/Waiting/Done）分类 |
|
||||
| `scripts/add_comment.sh` | 向任务追加评论，记录子步骤完成日志 |
|
||||
|
||||
### Todoist Section Structure
|
||||
|
||||
- `🟡 In Progress` — 正在执行的任务
|
||||
- `🟠 Waiting` — 等待中的任务
|
||||
- `🟢 Done` — 已完成的任务
|
||||
|
||||
## Workflow
|
||||
|
||||
1. Agent 接收到复杂任务 → 在 `In Progress` 创建任务，将 Plan 写入任务描述
|
||||
2. 每完成一个子步骤 → 调用 `add_comment.sh` 追加进度日志
|
||||
3. 任务完成 → 将任务移至 `Done` Section
|
||||
4. Heartbeat 脚本监控停滞任务并通知用户
|
||||
|
||||
## Integration
|
||||
|
||||
- **API**: Todoist REST API v2
|
||||
- **Agent**: OpenClaw（Agent 可自行创建和管理这些脚本）
|
||||
- **Visibility**: 外部化内部推理，提升用户对 Agent 行为的可观测性
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[Agent-Task-Visibility]]
|
||||
- [[Task-Automation]]
|
||||
- [[工作流自动化]]
|
||||
- [[Todoist]]
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
|
||||
- [[OpenClaw]]
|
||||
- [[Todoist]]
|
||||
|
||||
## Source
|
||||
|
||||
- [[sources/todoist-task-manager-agent-task-visibility]]
|
||||
45
wiki/entities/codecrafters-io-build-your-own-x.md
Normal file
45
wiki/entities/codecrafters-io-build-your-own-x.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
---
|
||||
title: codecrafters-io/build-your-own-x
|
||||
description: A curated collection of step-by-step guides for rebuilding technologies from scratch
|
||||
tags: [github, learning, programming, open-source]
|
||||
---
|
||||
|
||||
# codecrafters-io/build-your-own-x
|
||||
|
||||
## Overview
|
||||
|
||||
[[codecrafters-io/build-your-own-x]] is a renowned GitHub repository that compiles **well-written, step-by-step guides** for recreating favorite technologies from scratch. The project is maintained by [CodeCrafters, Inc.](https://codecrafters.io/) and originated by [Daniel Stefanovic](https://github.com/danistefanovic).
|
||||
|
||||
## Key Facts
|
||||
|
||||
- **Repository**: [codecrafters-io/build-your-own-x](https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x)
|
||||
- **Platform**: [CodeCrafters](https://codecrafters.io/)
|
||||
- **License**: CC0 (public domain)
|
||||
- **Contributors**: Many contributors
|
||||
- **Languages**: Primarily Markdown documentation
|
||||
|
||||
## 26 Technology Domains
|
||||
|
||||
The repository covers 26 major technology categories:
|
||||
|
||||
| Category | Examples |
|
||||
|----------|----------|
|
||||
| 3D Renderer | Ray tracing, rasterization |
|
||||
| Operating System | Linux from scratch, kernel development |
|
||||
| Programming Language | Interpreters, compilers |
|
||||
| Database | Redis, SQL engines, NoSQL |
|
||||
| Git | Version control from scratch |
|
||||
| Docker | Container from scratch |
|
||||
| Web Browser | Layout engine, rendering |
|
||||
| Web Server | HTTP servers |
|
||||
| Network Stack | TCP/IP stack |
|
||||
| Neural Network | Deep learning from scratch |
|
||||
| Game | Tetris, Breakout |
|
||||
| Emulator | CHIP-8, GameBoy |
|
||||
| Bot | Discord, Telegram bots |
|
||||
| Blockchain | Cryptocurrency implementation |
|
||||
|
||||
## Related
|
||||
|
||||
- [[Byox]] — The learning methodology this repository embodies
|
||||
- [[CodeCrafters]] — The interactive learning platform
|
||||
64
wiki/entities/gog-CLI.md
Normal file
64
wiki/entities/gog-CLI.md
Normal file
@@ -0,0 +1,64 @@
|
||||
---
|
||||
title: "gog CLI"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [cli, google-workspace, oauth, automation]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- gogcli
|
||||
- gog CLI
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
gog CLI 是由 steipete 开发并维护的 macOS 命令行工具，通过 Google OAuth API 实现对 Google Workspace（Gmail、Google Calendar、Google Drive、Google Contacts、Google Docs、Google Sheets）的命令行管理。
|
||||
|
||||
## Installation
|
||||
```bash
|
||||
brew install steipete/tap/gogcli
|
||||
# 验证安装
|
||||
which gog
|
||||
# 输出: /opt/homebrew/bin/gog
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Core Services Supported
|
||||
| 服务 | 主要命令 |
|
||||
|------|---------|
|
||||
| Gmail | `gog gmail search`, `gog gmail send` |
|
||||
| Calendar | `gog calendar events`, `gog calendar create` |
|
||||
| Drive | `gog drive search` |
|
||||
| Contacts | `gog contacts list` |
|
||||
| Docs | `gog docs export`, `gog docs cat` |
|
||||
| Sheets | `gog sheets get`, `gog sheets update` |
|
||||
|
||||
## Authentication
|
||||
```bash
|
||||
# 指定凭证
|
||||
gog auth credentials /path/to/credentials.json
|
||||
# 添加账号
|
||||
gog auth add ishenwei@gmail.com --services gmail,calendar,drive,contacts,docs,sheets
|
||||
# 查看授权
|
||||
gog auth list
|
||||
# 撤销授权
|
||||
gog auth revoke
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Configuration
|
||||
- 凭证路径：`/Users/weishen/Library/Application Support/gogcli/credentials.json`
|
||||
- 默认账号：`export GOG_ACCOUNT=ishenwei@gmail.com`
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[OAuth]]：认证机制
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]]：凭证创建
|
||||
- [[测试用户]]：绕过未验证应用限制
|
||||
- [[API-Enablement]]：Google API 启用
|
||||
- [[Gmail-API]]：Gmail 接口
|
||||
- [[Calendar-API]]：日历接口
|
||||
- [[Drive-API]]：云端硬盘接口
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
- [[steipete-tap/gogcli]]：官方 Homebrew Tap
|
||||
- [[Google]]：服务提供方
|
||||
- [[Homebrew]]：安装工具
|
||||
|
||||
## References
|
||||
- 官网：https://gogcli.sh
|
||||
- GitHub：https://github.com/steipete/gogcli
|
||||
30
wiki/entities/steipete-tap-gogcli.md
Normal file
30
wiki/entities/steipete-tap-gogcli.md
Normal file
@@ -0,0 +1,30 @@
|
||||
---
|
||||
title: "steipete-tap/gogcli"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [homebrew, gog-cli, google-workspace]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- gogcli Homebrew Tap
|
||||
- steipete/homebrew-tap
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
`steipete-tap/gogcli` 是 Homebrew 官方仓库中维护的 gog CLI 工具的官方安装源。通过 Homebrew 安装命令 `brew install steipete/tap/gogcli` 即可完成安装。
|
||||
|
||||
## Installation
|
||||
```bash
|
||||
brew install steipete/tap/gogcli
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Key Properties
|
||||
- **官方维护者**：steipete（Homebrew Tap）
|
||||
- **安装路径**：macOS 上为 `/opt/homebrew/bin/gog`
|
||||
- **依赖**：Homebrew 包管理器
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Homebrew]]：macOS 包管理器
|
||||
- [[gog CLI]]：该 Tap 安装的工具
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
- [[Google]]：gog CLI 服务的 Google Workspace 产品线
|
||||
- [[Homebrew]]：托管该 Tap 的包管理器
|
||||
3248
wiki/index.md
3248
wiki/index.md
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
76
wiki/log.md
76
wiki/log.md
@@ -1,3 +1,34 @@
|
||||
## [2026-04-21] ingest | codecrafters-io/build-your-own-x
|
||||
- Source file: raw/AI/codecrafters-iobuild-your-own-x Master programming by recreating your favorite technologies from scratch.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: Build Your Own X 是一个 GitHub 精选教程集，通过从零重建你最喜爱的技术来掌握编程。涵盖 25+ 技术领域（OS、Git、Docker、Database、编程语言/编译器、神经网络、Web 浏览器、游戏、AR、BitTorrent、区块链、Bot、CLI工具、模拟器、前端框架、物理引擎、搜索引擎、Shell、模板引擎、文本编辑器、视觉识别、体素引擎），每个领域收录多种语言（Python、C、C++、Go、JavaScript、Rust等）的优质分步教程。核心理念：Richard Feynman 的名言"What I cannot create, I do not understand"。
|
||||
- Concepts created: [[Byox]]（已存在，更新为独立 Concept 页面，补充 26 领域和 500+ 精选教程索引）
|
||||
- Entities created: [[codecrafters-io/build-your-own-x]]（GitHub 知识库实体页面）
|
||||
- Source page: wiki/sources/codecrafters-iobuild-your-own-x-master-programming-by-recreating-your-favorite-technologies-from-scratch.md
|
||||
- Notes: Source 页面包含完整 26 技术领域分类索引；Byox Concept 补充精选资源（Crafting Interpreters、Writing an OS in Rust、Browser Engineering、Write yourself a Git 等）；Entity 页面包含技术领域对照表；覆盖 Database/OS/编程语言/Web浏览器/Git/Docker/神经网络等
|
||||
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | 如何传输 Docker images 并且在另一个 Docker 安装
|
||||
- Source file: raw/Home Office/如何传输Docker images 并且在另一个Docker安装.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: Docker 镜像在不同主机之间的离线传输方法，使用 docker save 和 docker load 命令实现无需 registry 的镜像迁移。典型场景：将工作笔记本上的 Docker 镜像传输到 Synology NAS 的 Docker 环境。核心命令：docker save -o images.tar image_name:tag 和 docker load < images.tar。同时介绍了 docker commit 和 docker export/import 两种替代方法。
|
||||
- Concepts created: Docker-Image, Docker-Save, Docker-Load
|
||||
- Entities updated: Docker（添加 source 引用）
|
||||
- Source page: wiki/sources/如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装.md
|
||||
- Notes: Home Office 分类文档；Docker 相关 Concept 页面已创建；与已有 Xiaoya entity 形成知识链接；Docker 镜像离线传输是 NAS 环境中常见需求
|
||||
- Entities created: Synology NAS
|
||||
- Source page: wiki/sources/如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装.md
|
||||
- Notes: 属于 Home Office 场景的实用运维技能；与现有的 Docker-Daemon-代理 等概念互补
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | Project State Management System
|
||||
- Source file: raw/Agent/usecases/project-state-management.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: 事件驱动的项目状态管理系统，通过数据库存储项目状态和历史事件，AI Agent 自然语言交互替代静态 Kanban 看板。核心理念：事件即事实，存储所有状态变更而非最终状态；上下文保留，记录决策、阻碍、关键洞察。关键技术：PostgreSQL/SQLite 项目状态数据库、GitHub CLI 提交追踪、每日 Cron 摘要、Cron Jobs 定时触发。
|
||||
- Concepts created: Event Sourcing, 每日站会摘要, Git 集成
|
||||
- Entities created: Project State Management
|
||||
- Source page: wiki/sources/project-state-management.md
|
||||
- Notes: 与 Kanban 看板存在方法论冲突：事件驱动强调自动追踪和上下文保留，Kanban 强调可视化团队协作；Event Sourcing 作为理论基础首次创建为独立 concept；每日站会摘要通过 Cron 自动生成；Git 集成实现代码变更与项目进度的可追溯性
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | Marketing Carousel Growth Engine
|
||||
- Source file: raw/Agent/agency-agents/marketing/marketing-carousel-growth-engine.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
@@ -738,3 +769,48 @@
|
||||
- Entities created/updated: Synology, Xiaoya
|
||||
- Source page: wiki/sources/如何传输Docker-images-并且在另一个Docker安装.md
|
||||
- Notes: 已有 Docker 相关 Concept 页面（Docker-Save.md, Docker-Load.md, Docker-Image.md），本次更新添加了新 source 引用；新建 Xiaoya entity；Docker 镜像离线传输是 NAS 环境中常见需求
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | Todoist Task Manager: Agent Task Visibility
|
||||
- Source file: raw/Agent/usecases/todoist-task-manager.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: 通过 Todoist REST API 将 AI Agent 内部推理和进度日志同步到任务看板，实现长时间运行任务的状态可视化追踪。提供 todoist_api.sh、sync_task.sh、add_comment.sh 三个脚本，支撑状态可视化、推理外部化、进度流式更新、自动协调四大能力。
|
||||
- Concepts created: Agent-Task-Visibility（已存在，已验证内容准确）
|
||||
- Entities created: Todoist Task Manager
|
||||
- Source page: wiki/sources/todoist-task-manager-agent-task-visibility.md
|
||||
- Notes: Entity Todoist.md 已存在，本次新建 Todoist-Task-Manager.md entity；Concept Agent-Task-Visibility.md 已存在，本次验证内容与 source 一致
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] 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 Polymarket 模拟交易工作流，通过 Cron Jobs + Web API 监控市场数据，执行 TAIL（趋势跟踪）、BONDING（逆向）、SPREAD（套利）三种策略，每日推送 Discord 报告。初始模拟资金 $10,000，支持子代理并行分析多市场。
|
||||
- Concepts created: Paper-Trading（已存在，已验证关联）
|
||||
- Entities created: Polymarket（已存在，已验证关联）
|
||||
- Source page: wiki/sources/polymarket-autopilot-automated-paper-trading.md
|
||||
- Notes: Entity Polymarket.md 和 Concept Paper-Trading.md 已存在并关联本次 source；skillsNeeded: web_search/web_fetch, postgres/SQLite, Discord, Cron Jobs, Sub-agent
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | 教學 ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報
|
||||
- Source file: raw/AI/教學 ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: 四阶段AI简报工作流：先用ChatGPT做资料研究(5分钟)、建立知识架构(1分钟)、输出文字大纲(1分钟)，再交给Canva/Gamma AI完成视觉设计。核心观点：简报不是从版面设计开始，而是从资料研究开始。
|
||||
- Concepts created: AI-簡報流程, 防彈筆記法
|
||||
- Entities created: Canva, Gamma
|
||||
- Source page: wiki/sources/jiao-xue-chatgpt-xian-zuo-zhi-shi-zheng-li-zai-rang-canva-gamma-ai-shu-chu-jian-bao.md
|
||||
- Notes: 教程来自电脑玩物 esor，以"防弹笔记法"作为案例贯穿全文；Canva 2025年9月已支持中文；防弹笔记法作为知识管理方法论具有独立价值
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | Last30Days 使用指南
|
||||
- Source file: raw/Skills/Last30Days-使用指南.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: Last-30-Days-Skill 多平台热门内容研究工具使用指南，支持 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket、Web 共 8 个数据源，深度研究 2-8 分钟，输出结构化报告（含研究发现、关键模式、统计数据、推荐下一步）。
|
||||
- Concepts created: （无新增，Last-30-Days-Skill 已在 overview.md 中定义）
|
||||
- Entities updated: （无新增）
|
||||
- Source page: wiki/sources/Last30Days-使用指南.md
|
||||
- Notes: 原文件已存在于 index.md；本次为内容更新覆盖，新增 v2.9.5 Bluesky 支持和 Comparative Mode 对比模式；API Keys 配置完整记录
|
||||
|
||||
## [2026-04-21] ingest | GOG-CLI 安装配置指南
|
||||
- Source file: raw/Skills/GOG-CLI-安装配置指南.md
|
||||
- Status: ✅ 成功摄入
|
||||
- Summary: macOS 系统上安装和配置 gog CLI 的完整指南，通过命令行管理 Google Workspace 六大服务（Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Docs、Sheets）。涵盖 Homebrew 安装、OAuth 凭证配置、Google Cloud Console 设置、测试用户配置、API Enablement 两层授权机制、常用命令速查和故障排除。
|
||||
- Concepts created: [[Gmail-API]], [[Calendar-API]], [[Drive-API]], [[API-Enablement]], [[测试用户]]
|
||||
- Entities created: [[gog CLI]], [[steipete-tap-gogcli]]
|
||||
- Source page: wiki/sources/GOG-CLI-安装配置指南.md
|
||||
- Notes: Source page 已存在（2026-04-19），本次为内容更新并补全关联 Entity/Concept 页面；gog CLI 是实现 Google Workspace 命令行管理的关键工具；与已有的 OAuth、Google-Cloud-Console、Homebrew 概念形成完整知识链
|
||||
|
||||
@@ -1,9 +1,12 @@
|
||||
1|# Wiki Overview
|
||||
2|
|
||||
3|## 主题领域
|
||||
4|AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding、AI时代个人发展、跨境电商
|
||||
5|
|
||||
6|## 核心概念
|
||||
## 主题领域
|
||||
AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding、AI时代个人发展、跨境电商、Google Workspace 自动化
|
||||
|
||||
## Google Workspace CLI
|
||||
- gog CLI：macOS 命令行工具，通过 OAuth 实现对 Gmail、Google Calendar、Google Drive、Google Contacts、Google Docs、Google Sheets 的命令行管理；需要 Google Cloud Console 配置 OAuth 凭证 + API Enablement + 测试用户配置
|
||||
|
||||
## 核心概念
|
||||
- Legal Compliance Checker：The Agency 项目中的法律合规检查专家智能体，专注于多司法管辖区监管合规（GDPR、CCPA、HIPAA、SOX、PCI-DSS）、风险评估、政策开发与合规监控
|
||||
- Healthcare Marketing Compliance Specialist：The Agency 中负责中国医疗健康营销合规的专家智能体，覆盖医疗广告、互联网医疗、医美、保健品与隐私合规
|
||||
|
||||
@@ -242,7 +245,7 @@
|
||||
217|- Voice Agent：具备语音交互能力的 AI 代理，能够通过语音对话完成任务
|
||||
218|- AI配音（AI TTS）：使用人工智能技术将文字转化为语音的技术，主流工具包括 ElevenLabs、海螺AI、F5-TTS、TTSMaker、剪映、魔音工坊、AnyVoice
|
||||
219|- 声音克隆（Voice Cloning）：通过少量音频样本训练AI模型，生成与原声相似的语音的技术
|
||||
220|- Byox（Build Your Own X）：通过从零重建22个技术领域掌握编程技能的方法论，核心理念是"What I cannot create, I do not understand"
|
||||
220|- Byox（Build Your Own X）：通过从零重建26个技术领域掌握编程技能的方法论，核心理念是"What I cannot create, I do not understand — Richard Feynman"，由 [codecrafters-io/build-your-own-x](https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x) 整理汇编，收录 500+ 优质教程，涵盖 OS、Git、Docker、Database、编程语言/编译器、神经网络、Web 浏览器、游戏引擎、物理引擎、Web服务器、搜索引擎、Shell、正则引擎、模板引擎、文本编辑器、虚拟机、区块链等；配套平台 [CodeCrafters](https://codecrafters.io/) 提供交互式挑战
|
||||
221|
|
||||
222|- X Account Analysis（X 账户分析）：使用 OpenClaw + Bird Skill 获取用户推文并分析发布质量，定性分析替代 X 内置的定量统计
|
||||
223|
|
||||
|
||||
@@ -16,7 +16,7 @@ date: 2026-04-19
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- gog CLI 是管理 Google Workspace 的命令行工具，支持 Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Docs、Sheets 六大服务
|
||||
- OAuth 授权需要两层配置：用户身份认证（OAuth）+ API 服务启用
|
||||
- OAuth 授权需要两层配置：用户身份认证（OAuth）+ API 服务启用（API Enablement）
|
||||
- Google 未验证应用需要添加测试用户才能授权
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
@@ -36,12 +36,14 @@ date: 2026-04-19
|
||||
## Key Entities
|
||||
- [[Homebrew]]：macOS 包管理器，用于安装 gog CLI
|
||||
- [[Google]]：Google 公司，开发 gog CLI 工具
|
||||
- [[steipete-tap-gogcli]]：gog CLI 的 Homebrew 官方仓库
|
||||
- [[gog CLI]]：Google Workspace 命令行管理工具（本次创建）
|
||||
- [[steipete-tap-gogcli]]：gog CLI 的 Homebrew 官方仓库（本次创建）
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Homebrew]] ← 安装于 ← [[GOG-CLI-安装配置指南]]
|
||||
- [[Google-Cloud-Console]] ← 创建凭证于 ← [[GOG-CLI-安装配置指南]]
|
||||
- [[OAuth]] ← 授权机制于 ← [[GOG-CLI-安装配置指南]]
|
||||
- [[gog CLI]] ← 工具实现于 ← [[GOG-CLI-安装配置指南]]
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （暂无）
|
||||
@@ -1,46 +1,205 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Last30Days 使用指南"
|
||||
type: source
|
||||
tags: [hackernews, instagram, last30days, polymarket, scrapecreator, tiktok, x, youtube]
|
||||
date: 2026-04-19
|
||||
title: Last30Days 使用指南
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[raw/Skills/Last30Days-使用指南.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
- 核心主题：多平台热门内容研究工具的使用指南
|
||||
- 问题域：市场调研、竞品分析、趋势发现
|
||||
- 方法/机制：通过 Python 脚本聚合 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket、Web 共 8 个数据源的热门内容，生成结构化研究报告
|
||||
- 结论/价值：帮助用户快速获取过去 30 天内的用户痛点、市场趋势和竞品动态，是 AI 辅助创业自动化的核心工具
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- Last30Days 支持 8 个数据源，权重排序为 Reddit/X > YouTube > TikTok > Polymarket > Web
|
||||
- 深度研究需要 2-8 分钟，可通过 --quick（8-12 条/来源）或 --deep（50-70 条 Reddit，40-60 条 X）调整
|
||||
- 对比模式（"cursor vs windsurf"）可生成并排对比研究
|
||||
- Polymarket 赔率数据是最高置信度的信息来源，因其基于真实货币投注
|
||||
## 概述
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> "深度研究需要 2-8 分钟，耐心等待" — 使用指南
|
||||
> "Polymarket 赔率是最高置信度的数据" — 使用指南
|
||||
`/last30days` 研究过去 30 天内在 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket 和网页上的热门内容，生成研究报告。
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- [[Comparative Mode]]：对比模式，通过 "X vs Y" 格式生成并排对比研究
|
||||
- [[Last-30-Days-Skill]]：Matt Van Horn 开发的 Reddit/X 研究技能，获取过去 30 天用户痛点
|
||||
- [[Market-Research]]：通过用户反馈和数据分析识别产品机会的过程
|
||||
- [[MVP]]：最小可行产品，用最少的资源验证核心产品假设
|
||||
- [[Comparative Mode]]：对比模式，通过 "X vs Y" 格式生成并排对比研究
|
||||
**特点**: 深度研究需要 2-8 分钟，支持 8 个数据来源，结果自动保存到 `~/Documents/Last30Days/`
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- [Matt Van Horn](entities/Matt-Van-Horn.md)：Last30Days skill 的作者
|
||||
- [ScrapeCreators](entities/ScrapeCreators.md)：提供 Reddit、TikTok、Instagram 数据采集的 API 服务（前 100 次免费）
|
||||
- [Polymarket](entities/Polymarket.md)：预测市场平台，基于真实货币投注提供高置信度趋势数据
|
||||
- [OpenClaw](entities/OpenClaw.md)：运行 Last30Days skill 的 AI Agent 框架
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Market Research & Product Factory]] ← uses ← [[Last-30-Days-Skill]]
|
||||
- [[Last-30-Days-Skill]] ← requires ← [[ScrapeCreators]]
|
||||
- [[Last-30-Days-Skill]] ← supports ← [[Polymarket]]
|
||||
## 调用方式
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （暂无）
|
||||
```bash
|
||||
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "<话题>" --emit=compact --no-native-web --save-dir=~/Documents/Last30Days
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 示例
|
||||
```bash
|
||||
# 基本搜索
|
||||
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "AI一人公司"
|
||||
|
||||
# 指定 X 账号搜索
|
||||
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "OpenClaw" --x-handle=openclawai
|
||||
|
||||
# 对比模式
|
||||
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "cursor vs windsurf"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 参数说明
|
||||
|
||||
| 参数 | 说明 | 示例 |
|
||||
| `--days=N` | 回溯 N 天（默认30天） | `--days=7` |
|
||||
| `--quick` | 快速模式（8-12条/来源） | |
|
||||
| `--deep` | 深度模式（50-70条Reddit，40-60条X） | |
|
||||
| `--x-handle=HANDLE` | 指定 X 账号搜索（不含@） | `--x-handle=elonmusk` |
|
||||
| `--emit=compact` | 紧凑输出 | |
|
||||
| `--no-native-web` | 不使用内置 web 搜索 | |
|
||||
| `--save-dir=PATH` | 保存目录 | `--save-dir=~/Documents/Last30Days` |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 数据来源
|
||||
|
||||
| 来源 | 权重 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| Reddit | 高 | 有 upvotes、comments 互动数据 |
|
||||
| X (Twitter) | 高 | 有 likes、retweets 互动数据 |
|
||||
| YouTube | 高 | 有观看数、likes 和字幕 |
|
||||
| TikTok | 中 | 有观看数、likes 和标题 |
|
||||
| Instagram | 中 | 有观看数、likes 和标题 |
|
||||
| Hacker News | 中 | 有 points、comments |
|
||||
| Polymarket | 高 | 真实钱币投注，数据真实可信 |
|
||||
| Web | 低 | 无互动数据，补充博客/新闻 |
|
||||
|
||||
**权重说明**: Reddit/X > YouTube > TikTok > Polymarket > Web
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
|
||||
### 1. What I Learned（研究发现）
|
||||
- 基于 QUERY_TYPE 类型的摘要
|
||||
- 引用真实来源（@handle、r/subreddit）
|
||||
- 3-5 个关键模式
|
||||
|
||||
### 2. Key Patterns（关键模式）
|
||||
- 按权重排序的模式列表
|
||||
- 每个模式注明来源
|
||||
|
||||
### 3. Stats（统计数据）
|
||||
```
|
||||
├─ 🟠 Reddit: N threads │ N upvotes │ N comments
|
||||
├─ 🔵 X: N posts │ N likes │ N reposts
|
||||
├─ 🔴 YouTube: N videos │ N views │ N with transcripts
|
||||
├─ 🎵 TikTok: N videos │ N views │ N likes
|
||||
├─ 📸 Instagram: N reels │ N views │ N likes
|
||||
├─ 🟡 HN: N stories │ N points │ N comments
|
||||
├─ 📊 Polymarket: N markets │ 相关赔率
|
||||
├─ 🌐 Web: N pages — Source Name, Source Name
|
||||
└─ 🗣️ Top voices: @handle1, @handle2
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. Invitation（推荐下一步）
|
||||
根据 QUERY_TYPE 类型推荐后续操作
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## API Keys 配置
|
||||
|
||||
在 `~/.openclaw/.env` 中配置：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 必填
|
||||
SCRAPECREATORS_API_KEY=*** # Reddit + TikTok + Instagram（一个 key 覆盖三个）
|
||||
|
||||
# X/Twitter 搜索（2选1）
|
||||
AUTH_TOKEN=*** # 方案1: 从浏览器 cookie 复制
|
||||
CT0=... # 方案1: 从浏览器 cookie 复制
|
||||
XAI_API_KEY=*** # 方案2: XAI API Key
|
||||
|
||||
# Web 搜索（可选）
|
||||
OPENROUTER_API_KEY=*** # OpenRouter/Perplexity
|
||||
TAVILY_API_KEY=*** # Brave Search
|
||||
PARALLEL_API_KEY=*** # Parallel AI
|
||||
|
||||
# Bluesky（可选）
|
||||
BSKY_HANDLE=you.bsky.social
|
||||
BSKY_APP_PASSWORD=***
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 当前已配置
|
||||
- ✅ SCRAPECREATORS_API_KEY
|
||||
- ✅ XAI_API_KEY
|
||||
- ✅ OPENROUTER_API_KEY
|
||||
- ✅ TAVILY_API_KEY
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 新功能 (v2.9.5)
|
||||
|
||||
### Bluesky 支持
|
||||
- 需要 BSKY_HANDLE + BSKY_APP_PASSWORD
|
||||
- 创建 app password: bsky.app/settings/app-passwords
|
||||
|
||||
### Comparative Mode（对比模式）
|
||||
```bash
|
||||
"cursor vs windsurf" # 得到并排对比
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Per-project .env
|
||||
在项目根目录创建 `.claude/last30days.env` 覆盖全局配置
|
||||
|
||||
### SessionStart config check
|
||||
Claude Code 启动时自动验证配置
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 最佳实践
|
||||
|
||||
### 1. 选择合适的深度
|
||||
| 场景 | 推荐 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 测试话题 | `--quick` |
|
||||
| 每周追踪 | `--days=7 --quick` |
|
||||
| 深度研究 | `--deep` |
|
||||
| 全面研究 | 默认 30 天 |
|
||||
|
||||
### 2. X 账号精确搜索
|
||||
如果搜索人物/品牌，加上 `--x-handle`：
|
||||
```bash
|
||||
--x-handle=openclawai # 搜索 OpenClaw 官方帖子
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 对比模式
|
||||
问 "X vs Y" 得到并排对比研究
|
||||
|
||||
### 4. Web 搜索补充
|
||||
根据类型自动补充：
|
||||
- RECOMMENDATIONS: `best {topic} recommendations`
|
||||
- NEWS: `{topic} news 2026`
|
||||
- PROMPTING: `{topic} prompts examples`
|
||||
- GENERAL: `{topic} 2026 discussion`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 典型使用场景
|
||||
|
||||
| 场景 | 推荐用法 |
|
||||
|------|---------|
|
||||
| 每周行业动态 | `/last30days AI工具 --days=7 --quick` |
|
||||
| 竞品深度分析 | `/last30days competitor --deep --x-handle=竞品账号` |
|
||||
| 工具对比选型 | `/last30days toolA vs toolB` |
|
||||
| 人物热点追踪 | `/last30days person --x-handle=personHandle` |
|
||||
| 热点趋势发现 | `/last30days trending_topic` |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 注意事项
|
||||
|
||||
1. 深度研究需要 2-8 分钟，耐心等待
|
||||
2. TikTok/Instagram 需要 ScrapeCreators API key（前 100 次免费）
|
||||
3. 建议先用 `--quick` 测试话题方向
|
||||
4. Reddit 评论往往比帖子更有价值，关注 top comments
|
||||
5. Polymarket 赔率是最高置信度的数据
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 相关资源
|
||||
|
||||
- GitHub: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
|
||||
- 技能目录: `~/.openclaw/skills/last30days-official/`
|
||||
- 研究保存: `~/Documents/Last30Days/`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*此笔记由星辉根据 README.md 总结生成*
|
||||
|
||||
@@ -1,41 +1,98 @@
|
||||
---
|
||||
title: "codecrafters-io/build-your-own-x: Master programming by recreating your favorite technologies from scratch"
|
||||
type: source
|
||||
title: codecrafters-io/build-your-own-x:Master programming by recreating your favorite technologies from scratch.
|
||||
source: https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x?tab=readme-ov-file#build-your-own-insert-technology-here
|
||||
author: shenwei
|
||||
published:
|
||||
created: 2026-01-01
|
||||
description: Master programming by recreating our favorite technologies from scratch.
|
||||
tags: [build-your-own-x, byox, codecrafters, github]
|
||||
date: 2026-04-18
|
||||
---
|
||||
|
||||
# codecrafters-io/build-your-own-x
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[raw/AI/codecrafters-iobuild-your-own-x Master programming by recreating your favorite technologies from scratch.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
- 核心主题：通过从零重建技术来掌握编程技能
|
||||
- 问题域：学习路径、技能提升方法论
|
||||
- 方法/机制：收录大量手把手教程，覆盖22个技术领域，从3D渲染器到神经网络
|
||||
- 结论/价值："What I cannot create, I do not understand"——通过重建掌握底层原理
|
||||
## Overview
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- 通过重建技术栈是理解其工作原理的最佳方式
|
||||
- 收录22个技术领域的手把手教程
|
||||
- 支持多语言实现（C++、Python、JavaScript、Go、Rust等）
|
||||
**[build-your-own-x](https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x)** is a compilation of well-written, step-by-step guides for recreating our favorite technologies from scratch.
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> "What I cannot create, I do not understand — Richard Feynman."
|
||||
> *What I cannot create, I do not understand — Richard Feynman.*
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- [[Byox]]：Build Your Own X，从零重建技术以深入理解
|
||||
- [[手把手教程]]：step-by-step 形式的学习资源
|
||||
## Core Philosophy
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- [[Codecrafters]]：维护该教程库的公司
|
||||
- [[Daniel Stefanovic]]：项目创始人
|
||||
The fundamental principle behind this project is that **learning by creating is the most effective way to truly understand a technology**. Instead of just consuming knowledge passively, practitioners rebuild complex systems from scratch, gaining deep insight into how they work internally.
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Ollama]] ← related_to ← [[Byox]]（本地运行教程需要 Ollama）
|
||||
- [[Vibe Coding]] ← contrasts_with ← [[Byox]]（Vibe Coding 是 AI 代写，Byox 是自己手写）
|
||||
## Technology Categories
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- 与 [[Vibe Coding]] 冲突：
|
||||
- 冲突点：学习编程的方式
|
||||
- 当前观点：Byox 强调自己动手重建以深入理解
|
||||
- 对方观点：Vibe Coding 主张用 AI 替代手工编码
|
||||
This repository covers **26 major technology domains**:
|
||||
|
||||
- [[3D Renderer]]
|
||||
- [[Augmented Reality]]
|
||||
- [[BitTorrent Client]]
|
||||
- [[Blockchain / Cryptocurrency]]
|
||||
- [[Bot]] Development
|
||||
- [[Command-Line Tool]]s
|
||||
- [[Database]]
|
||||
- [[Docker]]
|
||||
- [[Emulator / Virtual Machine]]
|
||||
- [[Front-end Framework / Library]]
|
||||
- [[Game]] Development
|
||||
- [[Git]]
|
||||
- [[Network Stack]]
|
||||
- [[Neural Network]]
|
||||
- [[Operating System]]
|
||||
- [[Physics Engine]]
|
||||
- [[Programming Language]]
|
||||
- [[Regex Engine]]
|
||||
- [[Search Engine]]
|
||||
- [[Shell]]
|
||||
- [[Template Engine]]
|
||||
- [[Text Editor]]
|
||||
- [[Visual Recognition System]]
|
||||
- [[Voxel Engine]]
|
||||
- [[Web Browser]]
|
||||
- [[Web Server]]
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[Byox]] - The methodology of learning programming by rebuilding technologies from scratch
|
||||
- [[Learn In Public]] - Sharing learning progress publicly
|
||||
- [[CodeCrafters]] - The platform that maintains this repository and provides interactive challenges
|
||||
|
||||
## Notable Tutorials
|
||||
|
||||
### Programming Languages
|
||||
- [Crafting Interpreters](http://www.craftinginterpreters.com/) - Java implementation
|
||||
- [Write Yourself a Scheme in 48 Hours](https://en.wikibooks.org/wiki/Write_Yourself_a_Scheme_in_48_Hours) - Haskell
|
||||
- [Build Your Own Lisp](http://www.buildyourownlisp.com/) - C in 1000 lines
|
||||
- [Make a Lisp (mal)](https://github.com/kanaka/mal) - Implementations in any language
|
||||
|
||||
### Operating Systems
|
||||
- [Linux from Scratch](https://linuxfromscratch.org/lfs)
|
||||
- [Writing an OS in Rust](https://os.phil-opp.com/)
|
||||
- [Operating Systems: From 0 to 1](https://tuhdo.github.io/os01/)
|
||||
- [The little book about OS development](https://littleosbook.github.io/)
|
||||
|
||||
### Databases
|
||||
- [Let's Build a Simple Database](https://cstack.github.io/db_tutorial/) - C
|
||||
- [Build Your Own Redis from Scratch](https://build-your-own.org/redis) - C++
|
||||
- [Build Your Own Database from Scratch](https://build-your-own.org/database/) - Go
|
||||
|
||||
### Web Technologies
|
||||
- [Let's Build a Web Server](https://ruslanspivak.com/lsbaws-part1/) - Python
|
||||
- [Browser Engineering](https://browser.engineering/) - Python
|
||||
- [Let's build a browser engine](https://limpet.net/mbrubeck/2014/08/08/toy-layout-engine-1.html) - Rust
|
||||
|
||||
### Git
|
||||
- [Gitlet](http://gitlet.maryrosecook.com/docs/gitlet.html) - JavaScript
|
||||
- [Write yourself a Git!](https://wyag.thb.lt/) - Python
|
||||
- [ugit: Learn Git Internals](https://www.leshenko.net/p/ugit/) - Python
|
||||
|
||||
## Contributing
|
||||
|
||||
Contributions are welcome! Submit a PR or [create an issue](https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x/issues/new) to add new tutorials.
|
||||
|
||||
## Resources
|
||||
|
||||
- [CodeCrafters](https://codecrafters.io/) - Interactive challenges based on this repository
|
||||
|
||||
@@ -1,49 +1,70 @@
|
||||
---
|
||||
title: "教學 ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報"
|
||||
type: source
|
||||
tags: [AI简报, 工作流]
|
||||
date: 2025-10-26
|
||||
sources:
|
||||
- https://www.playpcesor.com/2025/10/chatgpt-canva-gamma-ai.html
|
||||
title: 教學 ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報
|
||||
source: https://www.playpcesor.com/2025/10/chatgpt-canva-ggamma-ai.html
|
||||
author: shenwei
|
||||
published: 2025-10-26
|
||||
created: 2025-12-18
|
||||
description: 分享各種行動工作技巧、雲端生活應用，善用數位工具改變你我的工作效率與生活品質。
|
||||
tags: [AI簡報, 知識管理, ChatGPT, Canva, Gamma]
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[raw/AI/教學 ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
- 核心主题：AI 简报制作的工作流程，先用 ChatGPT 做知识研究整理，再用 Canva/Gamma AI 输出设计
|
||||
- 问题域：如何高效制作专业简报，避免 AI 生成的幻觉和浅薄内容
|
||||
- 方法/机制：四阶段工作流程（资料搜索→知识架构→大纲生成→设计输出）
|
||||
- 结论/价值：简报不是从版面设计开始，而是从资料研究开始
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- 不会直接在 Canva、 Gamma 上凭空制作简报，而是先在 ChatGPT 上做资料收集、整理、分析，再让 AI 工具做版面设计
|
||||
- 如果没有经过资料研究、知识整理的过程，直接给一个题目要让论据、内容、案例、版面一次做好，很难做出正确、有效、深入的简报成果
|
||||
- 在文字资料的处理和推理思考上，ChatGPT 这类工具比 Canva、 Gamma 做得更好
|
||||
这篇教程分享了一套 **AI 简报两阶段工作流**：先在 ChatGPT 做资料研究、知识整理与大纲设计，再交给 Canva AI 或 Gamma AI 完成视觉设计。
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> "简报不是从版面设计开始，而是从资料研究开始。" — 作者核心观点
|
||||
|
||||
> "我不会直接在 Canva、Gamma 这样的工具上凭空制作一份简报。而是先在 ChatGPT 上做资料收集、整理、分析后，再让 Canva、 Gamma AI 做出美美的简报版面。" — 作者工作流
|
||||
作者esor（电脑玩物）的核心观点是：**简报不是从版面设计开始，而是从资料研究开始**。直接在 Canva/Gamma 上让 AI 生成简报，容易出现内容不深入、有幻觉的问题。
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- [[AI-简报工作流]]：先研究后设计的四阶段简报制作流程
|
||||
- [[防彈筆記法]]：任务导向的知识管理系统，本文举例的主题
|
||||
- [[SSOT]]：单一真相来源，每个任务一张笔记
|
||||
- [[知识架构]]：让 AI 对主题有和用户一致的客观资料认识和主观诠释角度
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- [[ChatGPT]]：用于资料搜索、知识整理、大纲生成
|
||||
- [[Canva]]：AI 简报设计工具，2025年9月加入中文支持
|
||||
- [[Gamma]]：AI 简报工具，专注于图文并茂的专业效果
|
||||
- [[shenwei]]：作者，专注于数字工具效率的博主
|
||||
### 四阶段工作流
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[ChatGPT]] ← 研究驱动 ← [[AI-简报工作流]]
|
||||
- [[Canva]] ← 设计执行 ← [[AI-简报工作流]]
|
||||
- [[Gamma]] ← 设计执行 ← [[AI-简报工作流]]
|
||||
- [[防彈筆記法]] ← 知识主题 ← [[shenwei]]
|
||||
1. **阶段一（5分钟）**：用 ChatGPT 上网搜索、收集资料
|
||||
2. **阶段二（1分钟）**：建立知识架构，做对比表格整理
|
||||
3. **阶段三（1分钟）**：输出文字版简报大纲
|
||||
4. **阶段四**：复制大纲到 Canva/Gamma 生成精美版面
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （无显著冲突）
|
||||
### 核心理念
|
||||
|
||||
- 简报内容需要前期研究、整理、分析
|
||||
- ChatGPT 在文字推理思考上优于 Canva/Gamma
|
||||
- AI 简报工具擅长视觉设计，不擅长前期资料研究
|
||||
- "防弹笔记法"作为案例贯穿全文
|
||||
|
||||
## Tools Mentioned
|
||||
|
||||
- [[ChatGPT]] — 知识研究与整理
|
||||
- [[Canva]] — AI 简报设计（2025年9月支持中文）
|
||||
- [[Gamma]] — AI 简报生成工具
|
||||
- 防弹笔记法 — 任务导向的笔记系统
|
||||
|
||||
## Practical Prompts
|
||||
|
||||
### 资料收集 Prompt
|
||||
> 你是个人知识管理专家，請跟我解釋「電腦玩物 esor 的防彈筆記法」。請一步一步分析：先「上網搜尋相關資料」，以「條列清單的格式」，用一般人也能懂的用語，兼顧廣度與深度細節，說明這個主題。
|
||||
|
||||
### 建立架构 Prompt
|
||||
> 整合上面所有討論資料，建立一個「防彈筆記法方法、應用」的對比表格，呈現出「打破知識管理、資料整理迷思」的特色。
|
||||
|
||||
### 简报大纲 Prompt
|
||||
> 統整上方的討論，根據「防彈筆記法是幫你更快輸出的知識管理系統」主題，簡報對象是「一般職場工作者」，設計出 10 頁簡報大綱。請一步一步分析，先梳理上方討論的重點，根據背景、解決的問題、方法與應用，拆解出最容易讓人理解的順序。
|
||||
|
||||
### Canva 设计 Prompt
|
||||
> 根據下面簡報大綱，保留完整內容、架構、分頁，利用 canva 製作出精美簡報：
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[AI-簡報流程]] — AI 辅助简报设计的完整流程
|
||||
- [[防彈筆記法]] — 任务导向的笔记管理方法
|
||||
- [[知識管理]] — 资料收集、整理、分析的系统方法
|
||||
- [[ChatGPT-應用]] — ChatGPT 在知识工作中的应用
|
||||
|
||||
## Metadata
|
||||
|
||||
- **Author**: shenwei (电脑玩物)
|
||||
- **Source**: https://www.playpcesor.com/2025/10/chatgpt-canva-gamma-ai.html
|
||||
- **Published**: 2025-10-26
|
||||
- **Language**: Traditional Chinese
|
||||
- **Topics**: AI Tools, Presentation Design, Knowledge Management
|
||||
|
||||
98
wiki/sources/polymarket-autopilot-automated-paper-trading.md
Normal file
98
wiki/sources/polymarket-autopilot-automated-paper-trading.md
Normal file
@@ -0,0 +1,98 @@
|
||||
# Polymarket Autopilot: Automated Paper Trading
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[raw/Agent/usecases/polymarket-autopilot.md]]
|
||||
|
||||
## Metadata
|
||||
- **Title**: Polymarket Autopilot: Automated Paper Trading
|
||||
- **Author**: shenwei
|
||||
- **Tags**: [polymarket-autopilot]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
|
||||
This workflow automates paper trading on Polymarket with custom strategies:
|
||||
|
||||
- Monitors market data via API (prices, volume, spreads)
|
||||
- Executes paper trades using TAIL (trend-following) and BONDING (contrarian) strategies
|
||||
- Tracks portfolio performance, P&L, and win rate
|
||||
- Delivers daily summaries to Discord with trade logs and insights
|
||||
- Learns from patterns: adjusts strategy parameters based on backtesting results
|
||||
|
||||
## Pain Point
|
||||
|
||||
Prediction markets move fast. Manual trading means missing opportunities, emotional decisions, and difficulty tracking what works. Testing strategies with real money risks losses before you understand market behavior.
|
||||
|
||||
## What It Does
|
||||
|
||||
The autopilot continuously scans Polymarket for opportunities, simulates trades using configurable strategies, and logs everything for analysis. You wake up to a summary of what it "traded" overnight, what worked, and what didn't.
|
||||
|
||||
Example strategies:
|
||||
- **TAIL**: Follow trends when volume spikes and momentum is clear
|
||||
- **BONDING**: Buy contrarian positions when markets overreact to news
|
||||
- **SPREAD**: Identify mispriced markets with arbitrage potential
|
||||
|
||||
## Skills Needed
|
||||
|
||||
- `web_search` or `web_fetch` (for Polymarket API data)
|
||||
- `postgres` or SQLite for trade logs and portfolio tracking
|
||||
- Discord integration for daily reports
|
||||
- Cron jobs for continuous monitoring
|
||||
- Sub-agent spawning for parallel market analysis
|
||||
|
||||
## How to Set it Up
|
||||
|
||||
1. Set up a database for paper trading:
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE paper_trades (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
market_id TEXT,
|
||||
market_name TEXT,
|
||||
strategy TEXT,
|
||||
direction TEXT,
|
||||
entry_price DECIMAL,
|
||||
exit_price DECIMAL,
|
||||
quantity DECIMAL,
|
||||
pnl DECIMAL,
|
||||
timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
CREATE TABLE portfolio (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
total_value DECIMAL,
|
||||
cash DECIMAL,
|
||||
positions JSONB,
|
||||
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. Create a Discord channel for updates (e.g., #polymarket-autopilot).
|
||||
|
||||
3. Prompt OpenClaw:
|
||||
```
|
||||
You are a Polymarket paper trading autopilot. Run continuously (via cron every 15 minutes):
|
||||
|
||||
1. Fetch current market data from Polymarket API
|
||||
2. Analyze opportunities using these strategies:
|
||||
- TAIL: Follow strong trends (>60% probability + volume spike)
|
||||
- BONDING: Contrarian plays on overreactions (sudden drops >10% on news)
|
||||
- SPREAD: Arbitrage when YES+NO > 1.05
|
||||
3. Execute paper trades in the database (starting capital: $10,000)
|
||||
4. Track portfolio state and update positions
|
||||
|
||||
Every morning at 8 AM, post a summary to Discord #polymarket-autopilot:
|
||||
- Yesterday's trades (entry/exit prices, P&L)
|
||||
- Current portfolio value and open positions
|
||||
- Win rate and strategy performance
|
||||
- Market insights and recommendations
|
||||
|
||||
Use sub-agents to analyze multiple markets in parallel during high-volume periods.
|
||||
|
||||
Never use real money. This is paper trading only.
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. Iterate on strategies based on performance. Adjust thresholds, add new strategies, backtest historical data.
|
||||
|
||||
## Related Links
|
||||
|
||||
- [Polymarket API](https://docs.polymarket.com/)
|
||||
- [Paper Trading Best Practices](https://www.investopedia.com/articles/trading/11/paper-trading.asp)
|
||||
@@ -1,8 +1,8 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Project State Management System: Event-Driven Alternative to Kanban"
|
||||
type: source
|
||||
tags: [project-state, AI-Agent]
|
||||
date: 2026-04-17
|
||||
tags: [project-state, AI-Agent, project-management]
|
||||
date: 2026-04-21
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
@@ -25,11 +25,50 @@ date: 2026-04-17
|
||||
|
||||
> "Instead of dragging cards, you chat with your assistant: 'Finished the auth flow, starting on the dashboard.' The system logs the event, updates project state, and preserves context." — 事件驱动系统的工作方式
|
||||
|
||||
## Architecture
|
||||
|
||||
### Database Schema
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE projects (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
name TEXT UNIQUE,
|
||||
status TEXT, -- e.g., "active", "blocked", "completed"
|
||||
current_phase TEXT,
|
||||
last_update TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
CREATE TABLE events (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
project_id INTEGER REFERENCES projects(id),
|
||||
event_type TEXT, -- e.g., "progress", "blocker", "decision", "pivot"
|
||||
description TEXT,
|
||||
context TEXT,
|
||||
timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
CREATE TABLE blockers (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
project_id INTEGER REFERENCES projects(id),
|
||||
blocker_text TEXT,
|
||||
status TEXT DEFAULT 'open', -- "open", "resolved"
|
||||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
resolved_at TIMESTAMPTZ
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Skills Needed
|
||||
- PostgreSQL 或 SQLite 用于项目状态数据库
|
||||
- GitHub CLI (gh) 用于提交追踪
|
||||
- Discord 或 Telegram 用于更新和查询
|
||||
- Cron Jobs 用于每日摘要
|
||||
- Sub-agents 用于并行项目分析
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- [[事件驱动]]：通过自然语言事件更新自动触发状态转换的机制
|
||||
- [[项目状态数据库]]：存储项目信息、历史事件和阻碍项的关系型数据库
|
||||
- [[每日站会摘要]]：基于事件和 Git 提交自动生成的每日进度报告
|
||||
- [[Event Sourcing]]：事件溯源模式，存储所有状态变更事件而非最终状态
|
||||
- [[AI ChatOps]]：通过对话界面与 AI 交互进行项目管理
|
||||
- [[Git 集成]]：自动扫描 Git 提交并关联到对应项目的机制
|
||||
- [[每日站会摘要]]：基于事件和 Git 提交自动生成的每日进度报告
|
||||
- [[项目状态数据库]]：存储项目信息、历史事件和阻碍项的关系型数据库
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- [[PostgreSQL]]：项目状态数据库的推荐技术栈（也支持 SQLite）
|
||||
@@ -42,8 +81,6 @@ date: 2026-04-17
|
||||
- [[Kanban]] ← 被替代 ← [[Project State Management]]
|
||||
- [[AI ChatOps]] ← 实现方式 ← [[Project State Management]]
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- 与 [[Kanban]] 看板方法冲突：
|
||||
- 冲突点：静态看板需要手动更新，事件驱动系统自动追踪
|
||||
- 当前观点：事件驱动系统通过自然语言自动记录，避免手动操作和信息丢失
|
||||
- 对方观点：Kanban 看板可视化程度高，适合团队协作和任务分配
|
||||
## Related Links
|
||||
- [Event Sourcing Pattern - Martin Fowler](https://martinfowler.com/eaaDev/EventSourcing.html)
|
||||
- [Why Kanban Fails for Solo Developers](https://blog.nuclino.com/why-kanban-doesnt-work-for-me)
|
||||
|
||||
@@ -1,40 +1,130 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Todoist Task Manager: Agent Task Visibility"
|
||||
type: source
|
||||
tags: []
|
||||
date: 2026-04-19
|
||||
---
|
||||
# Todoist Task Manager: Agent Task Visibility
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[raw/Agent/usecases/todoist-task-manager.md]]
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
- 核心主题：AI Agent 任务可视化与进度追踪
|
||||
- 问题域：长时间运行的 Agent 工作流缺乏透明度，用户无法追踪任务进度
|
||||
- 方法/机制：通过 Todoist API 将 Agent 内部推理和进度日志同步到任务管理工具
|
||||
- 结论/价值：最大化复杂 Agent 工作流的透明度，实时展示任务状态、子步骤完成情况和阻塞点
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Key Claims
|
||||
- Agent 工作流复杂度与用户信息需求呈正相关，多步骤任务需要外部化进度追踪
|
||||
- 通过 Todoist Section 区分任务状态（In Progress/Waiting/Done）实现任务阶段可视化
|
||||
- 任务描述中记录 Agent 内部 Plan 实现推理外部化
|
||||
- 子步骤完成通过任务评论实时追加，实现进度流式更新
|
||||
Maximize transparency for long-running agentic workflows by syncing internal reasoning and progress logs directly to Todoist.
|
||||
|
||||
## Key Quotes
|
||||
> "When agents run complex, multi-step tasks (like building a full-stack app or performing deep research), the user often loses track of what the agent is currently doing, what steps have been completed, and where the agent might be stuck." — 痛点描述
|
||||
## Pain Point
|
||||
|
||||
## Key Concepts
|
||||
- [[Agent-Task-Visibility]]：AI Agent 任务对用户的透明化展示机制
|
||||
- [[Task-Automation]]：将手动任务创建过程转化为系统自动执行的机制
|
||||
When agents run complex, multi-step tasks (like building a full-stack app or performing deep research), the user often loses track of what the agent is currently doing, what steps have been completed, and where the agent might be stuck. Checking chat logs manually is tedious for background tasks.
|
||||
|
||||
## Key Entities
|
||||
- [[Todoist]]：流行任务管理应用，提供 REST API 用于任务和评论操作
|
||||
- [[OpenClaw]]：AI Agent 管理工具，可执行 shell 命令和文件系统操作
|
||||
## What It Does
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[OpenClaw]] ← uses → [[Todoist]]
|
||||
- [[Agent-Task-Visibility]] ← implements → [[Task-Automation]]
|
||||
- [[Todoist]] ← provides → [[Agent-Task-Visibility]]
|
||||
This use case uses the `todoist-task-manager` skill to:
|
||||
1. **Visualize State**: Create tasks in specific sections like `🟡 In Progress` or `🟠 Waiting`.
|
||||
2. **Externalize Reasoning**: Post the agent's internal "Plan" into the task description.
|
||||
3. **Stream Logs**: Add sub-step completions as comments to the task in real-time.
|
||||
4. **Auto-Reconcile**: A heartbeat script checks for stalled tasks and notifies the user.
|
||||
|
||||
## Contradictions
|
||||
- （暂无）
|
||||
## Skills you Need
|
||||
|
||||
You don't need a pre-built skill. Simply prompt your OpenClaw agent to create the bash scripts described in the **Setup Guide** below. Since OpenClaw can manage its own filesystem and execute shell commands, it will effectively "build" the skill for you upon request.
|
||||
|
||||
## Detailed Setup Guide
|
||||
|
||||
### 1. Configure Todoist
|
||||
|
||||
Create a project (e.g., "OpenClaw Workspace") and get its ID. Create sections for different states:
|
||||
- `🟡 In Progress`
|
||||
- `🟠 Waiting`
|
||||
- `🟢 Done`
|
||||
|
||||
### 2. Implementation: The "Agent-Built" Skill
|
||||
|
||||
Instead of installing a skill, you can ask OpenClaw to create these scripts for you. Each script handles a different part of the communication with the Todoist API.
|
||||
|
||||
**`scripts/todoist_api.sh`** (The Core Wrapper):
|
||||
```bash
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# Usage: ./todoist_api.sh <endpoint> <method> [data_json]
|
||||
ENDPOINT=$1
|
||||
METHOD=$2
|
||||
DATA=$3
|
||||
TOKEN="YOUR_T...OKEN"
|
||||
|
||||
if [ -z "$DATA" ]; then
|
||||
curl -s -X "$METHOD" "https://api.todoist.com/rest/v2/$ENDPOINT" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer ***
|
||||
else
|
||||
curl -s -X "$METHOD" "https://api.todoist.com/rest/v2/$ENDPOINT" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer *** \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d "$DATA"
|
||||
fi
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`scripts/sync_task.sh`** (Task & Status Management):
|
||||
```bash
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# Usage: ./sync_task.sh <task_content> <status> [task_id] [description] [labels_json_array]
|
||||
CONTENT=$1
|
||||
STATUS=$2
|
||||
TASK_ID=$3
|
||||
DESCRIPTION=$4
|
||||
LABELS=$5
|
||||
PROJECT_ID="YOUR_PROJECT_ID"
|
||||
|
||||
case $STATUS in
|
||||
"In Progress") SECTION_ID="SECTION_ID_PROGRESS" ;;
|
||||
"Waiting") SECTION_ID="SECTION_ID_WAITING" ;;
|
||||
"Done") SECTION_ID="SECTION_ID_DONE" ;;
|
||||
*) SECTION_ID="" ;;
|
||||
esac
|
||||
|
||||
PAYLOAD="{\"content\": \"$CONTENT\""
|
||||
[ -n "$SECTION_ID" ] && PAYLOAD="$PAYLOAD, \"section_id\": \"$SECTION_ID\""
|
||||
[ -n "$PROJECT_ID" ] && [ -z "$TASK_ID" ] && PAYLOAD="$PAYLOAD, \"project_id\": \"$PROJECT_ID\""
|
||||
if [ -n "$DESCRIPTION" ]; then
|
||||
ESC_DESC=$(echo "$DESCRIPTION" | sed ':a;N;$!ba;s/\n/\\n/g' | sed 's/"/\\"/g')
|
||||
PAYLOAD="$PAYLOAD, \"description\": \"$ESC_DESC\""
|
||||
fi
|
||||
[ -n "$LABELS" ] && PAYLOAD="$PAYLOAD, \"labels\": $LABELS"
|
||||
PAYLOAD="$PAYLOAD}"
|
||||
|
||||
if [ -n "$TASK_ID" ]; then
|
||||
./scripts/todoist_api.sh "tasks/$TASK_ID" POST "$PAYLOAD"
|
||||
else
|
||||
./scripts/todoist_api.sh "tasks" POST "$PAYLOAD"
|
||||
fi
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`scripts/add_comment.sh`** (Progress Logging):
|
||||
```bash
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# Usage: ./add_comment.sh <task_id> <comment_text>
|
||||
TASK_ID=$1
|
||||
TEXT=$2
|
||||
ESC_TEXT=$(echo "$TEXT" | sed ':a;N;$!ba;s/\n/\\n/g' | sed 's/"/\\"/g')
|
||||
PAYLOAD="{\"task_id\": \"$TASK_ID\", \"content\": \"$ESC_TEXT\"}"
|
||||
./scripts/todoist_api.sh "comments" POST "$PAYLOAD"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Usage Prompt
|
||||
|
||||
You can give this prompt to your agent to both **setup** and **use** the visibility system:
|
||||
|
||||
```text
|
||||
I want you to build a Todoist-based task visibility system for your own runs.
|
||||
|
||||
First, create three bash scripts in a 'scripts/' folder:
|
||||
1. todoist_api.sh (a curl wrapper for Todoist REST API)
|
||||
2. sync_task.sh (to create or update tasks with specific section_ids for In Progress, Waiting, and Done)
|
||||
3. add_comment.sh (to post progress logs as comments)
|
||||
|
||||
Use these variables for the setup:
|
||||
- Token: [Your Todoist API Token]
|
||||
- Project ID: [Your Project ID]
|
||||
- Section IDs: [In Progress ID, Waiting ID, Done ID]
|
||||
|
||||
Once created, for every complex task I give you:
|
||||
1. Create a task in 'In Progress' with your full PLAN in the description.
|
||||
2. For every sub-step completion, call add_comment.sh with a log of what you did.
|
||||
3. Move the task to 'Done' when finished.
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Links
|
||||
|
||||
- [Todoist REST API Documentation](https://developer.todoist.com/rest/v2/)
|
||||
|
||||
@@ -1,53 +1,129 @@
|
||||
---
|
||||
title: 如何传输 Docker images 并且在另一个 Docker 安装
|
||||
source:
|
||||
author: shenwei
|
||||
published:
|
||||
created: 2025-03-06
|
||||
description: 从工作笔记本将 Docker 镜像传输到 Synology NAS Docker 的完整操作流程
|
||||
tags: [docker, nas, synology, home-office]
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 如何传输 Docker images 并且在另一个 Docker 安装
|
||||
|
||||
## Source File
|
||||
- [[raw/Home Office/如何传输Docker images 并且在另一个Docker安装.md]]
|
||||
|
||||
## Metadata
|
||||
- **Author**: shenwei
|
||||
- **Created**: 2025-03-06
|
||||
- **Tags**: docker, nas, synology
|
||||
|
||||
## Summary
|
||||
|
||||
本文介绍了如何将 Docker 镜像从一台设备传输到另一台设备并导入 Docker 的完整操作流程，适用于在没有网络连接或网络受限的环境下迁移 Docker 镜像。
|
||||
Docker 镜像在不同主机之间的离线传输方法，使用 `docker save` 和 `docker load` 命令实现无需 registry 的镜像迁移。典型场景：将工作笔记本上的 Docker 镜像传输到 Synology NAS 的 Docker 环境。
|
||||
|
||||
## Key Points
|
||||
## Core Commands
|
||||
|
||||
### 导出 Docker 镜像
|
||||
在源设备上，通过 `docker save` 命令将镜像打包成 tar 文件：
|
||||
```docker
|
||||
### 导出镜像（源设备）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 拉取镜像（如需要）
|
||||
docker pull image_name:tag
|
||||
|
||||
# 打包镜像为 tar 文件
|
||||
docker save -o images.tar image_name:tag
|
||||
|
||||
# 或打包多个镜像
|
||||
docker save -o images.tar image1:tag image2:tag
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 导入镜像（目标设备）
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker load < images.tar
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Step-by-Step Guide
|
||||
|
||||
### 步骤 1：在源设备打包镜像
|
||||
|
||||
在工作笔记本（已安装 Docker Desktop）上，使用 `docker save` 命令将镜像打包成 TAR 文件：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 拉取镜像（如需要）
|
||||
docker pull xiaoyaliu/alist
|
||||
|
||||
# 打包镜像为 tar 文件
|
||||
docker save -o xiaoya.tar xiaoyaliu/alist
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 导入 Docker 镜像
|
||||
在目标设备上，通过 `docker load` 命令将 tar 文件导入：
|
||||
```docker
|
||||
### 步骤 2：传输 TAR 文件
|
||||
|
||||
将生成的 `xiaoya.tar` 文件上传到 Synology NAS 的文件系统中（通过 SMB/NFS 等方式）。
|
||||
|
||||
### 步骤 3：在 NAS 导入镜像
|
||||
|
||||
通过 SSH 连接到 NAS，运行 `docker load` 命令导入镜像：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 进入 tar 文件所在目录
|
||||
cd /volume1/docker/images
|
||||
|
||||
# 导入镜像
|
||||
docker load < xiaoya.tar
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤 4：验证
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 查看镜像列表
|
||||
docker images
|
||||
|
||||
# 在 NAS 的 Container Manager 界面中查看镜像列表
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Alternative Methods
|
||||
|
||||
### 方法二：使用 docker commit
|
||||
|
||||
从容器创建新镜像后再导出：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 从容器创建镜像
|
||||
docker commit container_id new_image_name:tag
|
||||
|
||||
# 导出镜像
|
||||
docker save -o images.tar new_image_name:tag
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 方法三：使用 docker export/import
|
||||
|
||||
> ⚠️ 注意：export/import 操作的是容器文件系统，而非镜像层，不保留 CMD/ENTRYPOINT 等元数据
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 导出容器
|
||||
docker export -o container.tar container_id
|
||||
|
||||
# 导入为镜像
|
||||
docker import container.tar new_image_name:tag
|
||||
```
|
||||
|
||||
## save/load vs export/import
|
||||
|
||||
| 特性 | save/load | export/import |
|
||||
|------|-----------|---------------|
|
||||
| 操作对象 | 镜像层 | 容器文件系统 |
|
||||
| 保留历史层 | ✅ | ❌ |
|
||||
| 保留元数据 | ✅ | ❌ |
|
||||
| 文件大小 | 较大 | 较小 |
|
||||
| 适用场景 | 镜像迁移 | 容器快照 |
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[Docker]] — 容器化平台
|
||||
- [[Synology NAS]] — 群晖网络附加存储
|
||||
- [[Docker Registry]] — Docker 镜像仓库（替代方案）
|
||||
- [[Container Migration]] — 容器迁移
|
||||
- [[concepts/Docker-Image.md]]
|
||||
- [[concepts/Docker-Save.md]]
|
||||
- [[concepts/Docker-Load.md]]
|
||||
|
||||
## Related Entities
|
||||
|
||||
- [[xiaoyaliu/alist]] — 阿里云盘列表程序 Docker 镜像
|
||||
- [[entities/Docker.md]]
|
||||
- [[entities/Xiaoya.md]]
|
||||
|
||||
## Practical Application
|
||||
## Tags
|
||||
|
||||
该方法适用于以下场景：
|
||||
1. **离线环境**：目标设备无法访问互联网，无法直接 `docker pull`
|
||||
2. **节省带宽**：大镜像只需下载一次，后续可多次复用
|
||||
3. **NAS 存储**：将镜像 tar 文件存储在 NAS 上，便于管理
|
||||
4. **批量部署**：同一镜像需要在多台设备上部署
|
||||
|
||||
## See Also
|
||||
|
||||
- [[docker-homarr-installation-guide]] — Homarr Docker 安装指南
|
||||
- [[docker-jellyfin-installation]] — Jellyfin Docker 安装指南
|
||||
- [[portainer-docker-installation-guide]] — Portainer Docker 安装指南
|
||||
#docker #synology #nas #home-office #镜像传输
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user