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2026-04-28 00:02:50 +08:00
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31 changed files with 1710 additions and 1212 deletions
--- a/wiki/concepts/AGENTS.md.md
+++ b/wiki/concepts/AGENTS.md.md
@@ -1,52 +1,40 @@
---
-title: "AGENTS.md"
-type: concept
-tags: [opencode, openclaw, project-context, agent]
-sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban, 万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21]
-last_updated: 2026-03-21
---
-
-## Definition
-
-**AGENTS.md** 是 AI Agent 框架中定义 Agent **工作说明书**的核心文件。存在两种语境：
-
-1. **OpenCode 语境**（自动生成）：位于项目根目录，由 `/init` 命令自动分析项目结构生成，包含项目结构、编码规范、约定俗成等上下文信息，帮助 AI 理解项目的整体背景。
-
-2. **OpenClaw 语境**（手动配置）：位于 `~/.openclaw/workspace/`，是用户手动编写的岗位说明书，定义 Agent 的职责、边界、多 Agent 协作流程。
-
-## OpenCode: 自动生成
-
-运行 `/init` 命令后，OpenCode 会自动分析项目结构并生成 `AGENTS.md`：
-
-```bash
-cd /path/to/project
-opencode
-/init
-```
-
-最佳实践：
- **纳入版本控制**：OpenCode 官方建议将 AGENTS.md 提交到 Git，以获得一致的跨团队体验
- **持续维护**：随着项目演进，定期更新 AGENTS.md 以反映最新的架构决策
- **具体示例**：提供代码示例和模式说明，帮助 AI 生成符合项目风格的代码
-
-## OpenClaw: 手动配置
-
-在 OpenClaw 中，AGENTS.md 回答的是：
- 这个 Agent 叫什么，主要职责是什么？
- 遇到什么类型的任务该用什么方式处理？
- 有哪些事情是绝对不该做的？
- 当用户说某类话时，该优先走哪套流程？
- 在多 Agent 场景里，该怎么协调其他 Agent？
-
-**经验法则**：300-500 字的 AGENTS.md，比 2000 字的更有效。边界比能力描述更重要——LLM 默认会"发挥创意"，需要约束。
-
-**场景触发优于通用指令**：与其写"始终保持专业语气"，不如写"当用户问技术问题时，使用专业准确的措辞；当用户随意聊天时，语气可以轻松一些"。
-
-## Related Concepts
-
- [[OpenCode]] — OpenCode 语境下生成和使用 AGENTS.md 的核心工具
- [[OpenClaw]] — OpenClaw 语境下 AGENTS.md 所属的框架
- [[SOUL.md]] — Agent 性格档案，与 AGENTS.md 分工明确
- [[Agent Specialization]] — AGENTS.md 定义多 Agent 协作的核心机制
- [[Plan Mode]] — 利用 AGENTS.md 提供充足上下文以生成精准方案
- [[Vibe Coding]] — AI 辅助编程的工作流理念
+---
+title: "AGENTS.md"
+type: concept
+tags: [opencode, ai, project-context, documentation]
+sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban]
+last_updated: 2026-04-27
+---
+
+## Overview
+
+**AGENTS.md** 是 OpenCode 等 AI 编程代理为项目自动生成的角色定义文件，包含项目结构、编码规范和最佳实践，帮助 AI 理解项目上下文，生成更准确、更符合团队风格的代码。
+
+## Purpose
+
+当运行 `opencode /init` 时，OpenCode 会分析项目结构并自动生成 `AGENTS.md` 文件。该文件记录：
+- 项目目录结构
+- 编码规范和约定
+- 使用的技术栈
+- 项目的特殊要求或约束
+
+## Best Practice
+
+OpenCode 官方建议：**将项目的 `AGENTS.md` 文件提交到 Git 版本控制**。这样每次协作（clone/checkout）时 AI 都能获取最新的项目上下文，保证不同开发者、不同会话中 AI 行为的一致性。
+
+## File Location
+
+- 项目根目录：`<project>/AGENTS.md`
+- 会被 OpenCode 自动加载，无需手动指定
+
+## Related Concepts
+
+- [[Vibe Coding]] — AGENTS.md 是 Vibe Coding 工作流中上下文固定的关键机制
+- [[Plan Mode]] — Plan Mode 依赖 AGENTS.md 提供项目上下文
+- [[Build Mode]] — Build Mode 依赖 AGENTS.md 保持编码风格一致
+- [[OpenCode]] — AGENTS.md 由 OpenCode 的 `/init` 命令自动生成
+
+## Aliases
+- agents.md
+- agents file
+- 项目角色定义文件
--- a/wiki/concepts/AI图生视频.md
+++ b/wiki/concepts/AI图生视频.md
@@ -1,55 +1,65 @@
---
-title: "AI图生视频"
-type: concept
-tags: [ai, video-generation, image-to-video]
---
-
-## Definition
-AI图生视频（Image-to-Video）是一种将静态图片通过人工智能模型自动转化为动态视频的技术。模型需要完成运动估计（从静态图像推断可能的运动方向）、时序生成（合成多帧连续画面）、内容填充（生成原图中未显示的视角和细节）三大核心任务。
-
-## Aliases
- 图生视频
- Image to Video (I2V)
- Img2Vid
- AI Video Generation from Image
-
-## Core Techniques
- **运动估计**：从单张静态图片推断场景中各元素的运动方向和速度
- **时序生成**：合成帧间连续性，确保视频流畅无闪烁
- **内容扩展**：根据图片上下文填充画面外延区域（如物体背面、背景延续）
- **主体一致性**：在多段视频中保持人物/物体的视觉特征（面部、衣着、颜色）高度一致
- **音频同步**：根据视频内容自动生成匹配的音效或背景音乐
-
-## Control Methods
-| 控制方式 | 描述 | 代表工具 |
-|---------|------|---------|
-| 文本提示词 | 通过自然语言描述控制运动和场景变化 | 智谱清影、通义万相、可灵AI |
-| 动作模板 | 预定义的动作序列，用户直接选择 | 绘蛙AI视频 |
-| 运镜参数 | 调整摄像机运动方式（推进/拉远/倾斜/轨道） | 即梦AI、Stable Video、Viva |
-| 首尾帧 | 以首帧和尾帧图片约束视频首尾画面 | 即梦AI、PixVerse |
-| 运动笔刷 | 手动选择图片中需要动态化的区域 | 艺映AI |
-
-## Key Capabilities
- **生成时长**：2秒至6秒不等，取决于工具和付费等级
- **分辨率**：720p至1440p，免费工具通常为720p-1024p
- **生成速度**：30秒至数分钟
- **风格支持**：写实、动漫、3D动画、油画、赛博朋克、国风等
- **音效支持**：部分工具（智谱清影）支持AI自动生成匹配音效
-
-## Applications
- **电商场景**：模特图动态化（换装展示、动作演示）、商品展示视频
- **内容创作**：创意短片、自媒体视频素材
- **广告制作**：营销视频、产品演示
- **社交媒体**：小红书、抖音、快手短视频素材
-
-## Related Concepts
- [[AI文生视频]]：通过文本描述直接生成视频，与图生视频互补
- [[主体一致性]]：多段视频中保持人物视觉特征一致的技术
- [[运镜控制]]：摄像机运动参数对视频效果的影响
- [[首尾帧控制]]：以约束帧控制视频首尾画面的技术
-
-## Key Entities
- [[智谱清影]]：支持音效自动生成的AI视频工具
- [[可灵AI]]：快手推出的1080p高质量图生视频工具
- [[即梦AI]]：首尾帧精准控制、多参数自定义
- [[Vidu]]：清华大学联合发布，主体一致性领先
+---
+title: "AI图生视频"
+type: concept
+tags: [ai, video-generation, image-to-video]
+---
+
+## Definition
+AI图生视频（Image-to-Video）是一种将静态图片通过人工智能模型自动转化为动态视频的技术。模型需要完成运动估计（从静态图像推断可能的运动方向）、时序生成（合成多帧连续画面）、内容填充（生成原图中未显示的视角和细节）三大核心任务。
+
+## Aliases
+- 图生视频
+- Image to Video (I2V)
+- Img2Vid
+- AI Video Generation from Image
+
+## Core Techniques
+- **运动估计**：从单张静态图片推断场景中各元素的运动方向和速度
+- **时序生成**：合成帧间连续性，确保视频流畅无闪烁
+- **内容扩展**：根据图片上下文填充画面外延区域（如物体背面、背景延续）
+- **主体一致性**：在多段视频中保持人物/物体的视觉特征（面部、衣着、颜色）高度一致
+- **音频同步**：根据视频内容自动生成匹配的音效或背景音乐
+
+## Control Methods
+| 控制方式 | 描述 | 代表工具 |
+|---------|------|---------|
+| 文本提示词 | 通过自然语言描述控制运动和场景变化 | 智谱清影、通义万相、可灵AI |
+| 动作模板 | 预定义的动作序列，用户直接选择 | 绘蛙AI视频 |
+| 运镜参数 | 调整摄像机运动方式（推进/拉远/倾斜/轨道） | 即梦AI、Stable Video、Viva |
+| 首尾帧 | 以首帧和尾帧图片约束视频首尾画面 | 即梦AI、PixVerse |
+| 运动笔刷 | 手动选择图片中需要动态化的区域 | 艺映AI |
+
+## Key Capabilities
+- **生成时长**：2秒至6秒不等，取决于工具和付费等级
+- **分辨率**：720p至1440p，免费工具通常为720p-1024p
+- **生成速度**：30秒至数分钟
+- **风格支持**：写实、动漫、3D动画、油画、赛博朋克、国风等
+- **音效支持**：部分工具（智谱清影）支持AI自动生成匹配音效
+
+## Applications
+- **电商场景**：模特图动态化（换装展示、动作演示）、商品展示视频
+- **内容创作**：创意短片、自媒体视频素材
+- **广告制作**：营销视频、产品演示
+- **社交媒体**：小红书、抖音、快手短视频素材
+
+## Related Concepts
+- [[AI文生视频]]：通过文本描述直接生成视频，与图生视频互补
+- [[主体一致性]]：多段视频中保持人物视觉特征一致的技术
+- [[运镜控制]]：摄像机运动参数对视频效果的影响
+- [[首尾帧控制]]：以约束帧控制视频首尾画面的技术
+
+## Key Entities
+- [[智谱清影]]：支持音效自动生成的AI视频工具，30秒生成6秒1440×960视频
+- [[可灵AI]]：快手推出的1080p高质量图生视频工具
+- [[即梦AI]]：字节跳动旗下，首尾帧精准控制、多参数自定义
+- [[Vidu]]：清华大学联合生数科技发布，多主体参考功能
+- [[绘蛙AI视频]]：阿里巴巴旗下，专注模特图片动态化，动作模板驱动
+- [[通义万相]]：阿里巴巴旗下，精确运镜控制和大幅度主体运动
+- [[海螺AI]]：MiniMax推出，形象光影高度一致性，电影级特效
+- [[万相营造]]：阿里妈妈旗下，电商营销场景，高度还原原图
+- [[PixVerse]]：爱诗科技开发，首尾帧生成和角色一致性保持
+- [[Video Ocean]]：潞晨科技推出，V2.0版本画质显著提升
+- [[Stable Video]]：Stability AI推出，精细摄像机运动控制
+- [[Viva]]：智象未来推出，免费产品中质量最高
+- [[Haiper]]：免费AI视频生成工具，支持电影/水彩/赛博朋克风格
+- [[艺映AI]]：MewXAI团队推出，运动笔刷选择性动态化
--- a/wiki/concepts/Agentic-AI.md
+++ b/wiki/concepts/Agentic-AI.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+---
+title: "Agentic AI"
+type: concept
+tags: []
+sources: [designing-for-agentic-ai]
+last_updated: 2026-04-27
+---
+
+## Definition
+
+Agentic AI（智能体AI）是一种能够**自主行动、主动决策**的AI系统。与传统AI不同，它能够：
+- 与环境进行真实交互
+- 基于上下文做出决策
+- 主动预判用户需求
+- 在无需持续人工干预的情况下完成任务
+
+类似于拥有**24/7全天候工作的私人代理**，而非仅响应指令的工具。
+
+## 与 GenAI 的区别
+
+| 维度 | GenAI（生成式AI） | Agentic AI（智能体AI） |
+|------|------------------|----------------------|
+| 核心能力 | 创建内容（文本/图像/音乐） | 行动、决策、预判 |
+| 交互模式 | 被动响应用户请求 | 主动发起行动 |
+| 典型场景 | 生成诗歌、写文章 | 预约会议、发送邀请 |
+| 设计范式 | 响应式交互 | 实时反馈式交互 |
+
+## Agentic AI 产品设计五原则
+
+1. **Transparency（透明度）**：可视化AI任务进度，提供推理过程摘要，让用户理解AI如何做决策
+2. **Control（控制感）**：允许用户停止AI任务、撤销AI操作、设置AI行为偏好
+3. **Personalization（个性化）**：用历史行为预测未来需求，允许用户对AI表现提供反馈
+4. **Conversation（对话式交互）**：用自然语言交互，提供AI输入理解方式的反馈
+5. **Anticipation（主动预测）**：AI预判用户需求，同时提供调整AI自主权等级的控制项
+
+## 核心设计洞察
+
+> "Observing the AI's decision-making process, understanding its 'thinking,' is a form of interaction in itself."
+
+用户不应成为被动的旁观者——**观察AI决策过程本身就是一种交互形式**。用户虽未点击按钮，但仍在评估、可能介入。
+
+## Related
+- [[designing-for-agentic-ai]] — 本概念的主要来源
+- [[GenAI]] — Agentic AI 的对比基准（生成式AI）
--- a/wiki/concepts/Build-Mode.md
+++ b/wiki/concepts/Build-Mode.md
@@ -1,31 +1,41 @@
---
-title: "Build Mode"
-type: concept
-tags: [opencode, workflow, implementation]
-sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban]
-last_updated: 2026-04-22
---
-
-## Definition
-
-**Build Mode**（构建模式）是 OpenCode 的双模式工作流之一。通过 Tab 键从 Plan 模式切换回来，执行实际的代码修改和文件写入。
-
-## Mechanism
-
- 从 Plan 模式按 Tab 键切换回 Build 模式
- AI 获得完整的文件写入权限
- 执行 Plan 阶段生成的实现方案
- 支持 `/undo` 撤销最近的修改，`/redo` 重做
-
-## Build Workflow
-
-1. **Plan 阶段**：描述需求，AI 生成实现方案
-2. **Review 阶段**：审阅方案，补充上下文和示例
-3. **Build 阶段**：Tab 切换，执行 `Sounds good! Go ahead and make the changes.`
-4. **Iterate 阶段**：如需调整，用 `/undo` 回退后重新 Plan
-
-## Related Concepts
-
- [[Plan Mode]] — Build 模式的前置阶段，生成实现方案
- [[OpenCode]] — 提供 Plan/Build 双模式的核心工具
- [[Vibe Coding]] — AI 辅助编程的工作流理念
+---
+title: "Build Mode"
+type: concept
+tags: [opencode, ai, workflow, coding]
+sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban]
+last_updated: 2026-04-27
+---
+
+## Overview
+
+**Build Mode** 是 OpenCode 的构建模式，是 Plan Mode 的互补模式。通过 Tab 键从 [[Plan Mode]] 切换回来后进入此模式，此时 OpenCode 具有完整的文件写入权限，可以执行实际的代码修改。
+
+## How It Works
+
+1. 在 [[Plan Mode]] 中确认了实现方案后
+2. 按 **Tab** 键切换到 Build Mode（屏幕右下角指示器会变化）
+3. 告诉 OpenCode "Sounds good! Go ahead and make the changes."
+4. OpenCode 执行代码变更
+5. 如需调整，可使用 `/undo` 命令撤销最近修改
+
+## Safety Features
+
+- `/undo`：撤销最近一次的代码修改，支持多次连续撤销
+- `/redo`：重新执行被撤销的修改
+- 可在 Plan/Build 模式间自由切换，Plan 模式下不会意外修改代码
+
+## Relationship to Plan Mode
+
+Build Mode 是 [[Vibe Coding]] 工作流的执行环节：
+- [[Plan Mode]] = 规划、提案、审核
+- Build Mode = 执行、实施、交付
+
+## Related Concepts
+
+- [[Plan Mode]] — 计划模式，生成实现方案不写代码
+- [[Vibe Coding]] — Build Mode 是 Vibe Coding 工作流的关键环节
+- [[AGENTS.md]] — 项目上下文定义，帮助 Build Mode 准确实施代码变更
+
+## Aliases
+- Build Mode (OpenCode)
+- 构建模式
--- a/wiki/concepts/Context-Window.md
+++ b/wiki/concepts/Context-Window.md
@@ -1,32 +1,36 @@
---
-title: "Context Window"
-type: concept
-tags: [llm, context-window, token, embedding, rag]
-last_updated: 2025-01-16
---
-
-## Definition
-Context Window（上下文窗口）是 LLM 或 Embedding Model 一次性处理的最大 token 数量。超过该限制的内容无法被模型感知，必须切分或截断。
-
-## Key Numbers
- **Embedding Model**：通常 512~8192 token（如 BAAI/bge 系列）
- **LLM**：差异极大，从 4K（GPT-3.5）到 200K+（Claude 3）不等
-
-## Practical Impact
-### 对 Embedding Model
- 决定单次可 Embedding 的最大文本长度
- 超过则需 Split（切分文档）
-
-### 对 LLM（Generation 阶段）
- 决定用户问题 + 检索上下文 + 系统 Prompt 的总 token 预算
- 超过则需截断（可能丢失关键信息）
-
-## Token Estimation
- **英文**：1 token ≈ 3~4 个字母
- **中文**：1 token ≈ 1 个汉字
-
-## Related Concepts
- [[Split]] — 文档需要切分以满足 Context Window 约束
- [[Embedding]] — Embedding Model 的 Context Window 限制
- [[Token]] — Context Window 的计量单位
- [[Generation]] — LLM 的 Context Window 决定最终可输入的上下文量
+---
+title: "Context Window"
+type: concept
+tags: [llm, context-window, token, embedding, rag]
+last_updated: 2026-04-10
+---
+
+## Sources
+- [[养虾日记4-一次「context-limit-exceeded」错误排查-我以为是小问题-结果踩了大坑]]
+
+
+## Definition
+Context Window（上下文窗口）是 LLM 或 Embedding Model 一次性处理的最大 token 数量。超过该限制的内容无法被模型感知，必须切分或截断。
+
+## Key Numbers
+- **Embedding Model**：通常 512~8192 token（如 BAAI/bge 系列）
+- **LLM**：差异极大，从 4K（GPT-3.5）到 200K+（Claude 3）不等
+
+## Practical Impact
+### 对 Embedding Model
+- 决定单次可 Embedding 的最大文本长度
+- 超过则需 Split（切分文档）
+
+### 对 LLM（Generation 阶段）
+- 决定用户问题 + 检索上下文 + 系统 Prompt 的总 token 预算
+- 超过则需截断（可能丢失关键信息）
+
+## Token Estimation
+- **英文**：1 token ≈ 3~4 个字母
+- **中文**：1 token ≈ 1 个汉字
+
+## Related Concepts
+- [[Split]] — 文档需要切分以满足 Context Window 约束
+- [[Embedding]] — Embedding Model 的 Context Window 限制
+- [[Token]] — Context Window 的计量单位
+- [[Generation]] — LLM 的 Context Window 决定最终可输入的上下文量
--- a/wiki/concepts/GenAI.md
+++ b/wiki/concepts/GenAI.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: "GenAI"
+type: concept
+tags: []
+sources: [designing-for-agentic-ai]
+last_updated: 2026-04-27
+---
+
+## Definition
+
+GenAI（Generative AI / 生成式AI）是一类专注于**创作新内容**的人工智能系统，能够生成文本、图像、音乐等创意内容。可以将其理解为**创意助手**——能生成创意想法或进行语言翻译。
+
+## 与 Agentic AI 的区别
+
+| 维度 | GenAI（生成式AI） | Agentic AI（智能体AI） |
+|------|------------------|----------------------|
+| 核心能力 | 创建内容（文本/图像/音乐） | 行动、决策、预判 |
+| 交互模式 | 被动响应用户请求 | 主动发起行动 |
+| 典型场景 | 生成诗歌、写文章 | 预约会议、发送邀请 |
+| 设计范式 | 响应式交互 | 实时反馈式交互 |
+
+## Examples
+
+**GenAI 示例：**
+- 用户：请写一首关于猫的诗 → AI 生成一首优美的诗
+
+**Agentic AI 示例：**
+- 用户：请帮我预约和同事的会议 → AI 不仅找到双方都方便的时间，还考虑偏好的会议地点，并自动发送日历邀请
+
+## Related
+- [[designing-for-agentic-ai]] — 本概念的主要来源
+- [[Agentic-AI]] — GenAI 的对比概念（智能体AI）
--- a/wiki/concepts/Plan-Mode.md
+++ b/wiki/concepts/Plan-Mode.md
@@ -1,31 +1,42 @@
---
-title: "Plan Mode"
-type: concept
-tags: [opencode, workflow, design]
-sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban]
-last_updated: 2026-04-22
---
-
-## Definition
-
-**Plan Mode**（计划模式）是 OpenCode 的双模式工作流之一。通过 Tab 键从 Build 模式切换进入，禁用写入能力，只生成实现方案和步骤分解。
-
-## Mechanism
-
- 通过键盘 Tab 键切换到 Plan 模式
- 界面上会显示模式指示器（通常在右下角）
- AI 只分析、推理、输出方案，不执行任何文件修改
- 用户可以审阅、反馈、补充细节后，再切换回 Build 模式
-
-## Use Cases
-
- 复杂功能的需求澄清与方案评审
- 多方案对比分析
- 新技术栈的可行性调研
- 与团队成员的协作沟通
-
-## Related Concepts
-
- [[Build Mode]] — Plan 模式的反向操作，执行实际代码修改
- [[OpenCode]] — 提供 Plan/Build 双模式的核心工具
- [[AGENTS.md]] — 项目上下文定义，与 Plan Mode 配合提供充足背景信息
+---
+title: "Plan Mode"
+type: concept
+tags: [opencode, ai, workflow, safe-coding]
+sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban]
+last_updated: 2026-04-27
+---
+
+## Overview
+
+**Plan Mode** 是 OpenCode 的计划模式，通过 Tab 键切换进入。此模式下 OpenCode 禁用写入能力，只生成实现方案，不直接修改代码文件。
+
+## How It Works
+
+1. 在 OpenCode TUI 中按 **Tab** 键切换到 Plan Mode（屏幕右下角会显示指示器）
+2. 描述你想要实现的功能需求
+3. OpenCode 分析项目上下文后生成详细的实现计划
+4. 人对计划提出反馈或补充更多细节
+5. 确认计划后，再次按 **Tab** 键切换回 Build Mode 执行
+
+## Why Use Plan Mode
+
+- **安全可控**：在写入代码前审核 AI 的实现方案
+- **迭代优化**：可多次调整计划直到满意
+- **减少浪费**：避免 AI 因理解偏差导致的返工
+- **上下文参考**：支持拖拽图片、设计稿等作为参考素材
+
+## Relationship to Build Mode
+
+Plan Mode 和 [[Build Mode]] 是互补的双模式工作流：
+- Plan Mode = 规划、提案、审核
+- Build Mode = 执行、实施、交付
+
+## Related Concepts
+
+- [[Build Mode]] — 构建模式，执行实际代码修改
+- [[Vibe Coding]] — Plan Mode 是 Vibe Coding 工作流的关键环节
+- [[AGENTS.md]] — 项目上下文定义，帮助 Plan Mode 生成更准确的方案
+
+## Aliases
+- Plan Mode (OpenCode)
+- 计划模式
--- a/wiki/concepts/Vibe-Coding.md
+++ b/wiki/concepts/Vibe-Coding.md
@@ -1,54 +1,43 @@
---
-title: "Vibe Coding"
-type: concept
-tags: [ai, workflow, productivity, coding]
-sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban, vibe-coding经验收集, 开发经验与项目规范整理文档, github-上-5000-人收藏的-vibe-coding-神级指南, 系统提示词构建原则]
-last_updated: 2026-04-24
---
-
-## Definition
-
-**Vibe Coding**（氛围编程）是一种使用 AI 辅助编程的工作流理念。开发者通过自然语言描述需求，AI 代理负责代码实现、分析、重构等具体工作。
-
-核心公式：**Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行**，让「从想法到可维护代码」变成可审计的流水线，而非一团无法迭代的巨石文件。
-
-## Core Principles
-
- **自然语言驱动**：用日常语言与 AI 沟通，像对待初级开发者一样描述需求
- **充足上下文**：提供背景信息、示例代码、设计参考（图片/截图）；推荐使用高 context window 模型（如 Claude Opus）保证上下文一致性
- **规划驱动**（新增）：让 AI 写代码前必须先完成清晰的技术选型、实施规划和模块化设计，防止 AI 因理解偏差导致项目逻辑混乱
- **上下文固定**（新增）：通过大 context window 模型保持长程上下文一致性，Cursor + Claude Opus 是推荐组合
- **AI 结对执行**（新增）：Cursor、Windsurf、Trae 等 AI 编程工具与人类开发者配对工作
- **双模式迭代**：Plan 模式生成方案 → Review 反馈 → Build 模式执行
- **持续反馈**：对 AI 的输出及时纠正和引导，形成快速迭代
-
-## Vibe Coding vs Claude Skills
-
-| 维度 | Vibe Coding | Claude Skills |
-|------|-------------|--------------|
-| 核心特点 | 氛围感、直觉式引导、轻快节奏 | 结构化 SOP、可复用流程、稳定可控 |
-| 适用场景 | 快速探索、创意验证 | 可复现的固定流程任务 |
-| 成熟后 | 流程固化 → 转化为 Claude Skills | — |
-| 资源推荐 | [vibe-coding-cn](https://github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn)（中文开发者资源库） | [Anthropic Skills](https://github.com/anthropics/skills) |
-
-## Related Tools
-
- [[Cursor]] — AI 代码编辑器（推荐与 Claude Opus 配合）
- [[Windsurf]] — AI 编程工具
- [[Trae]] — AI 编程工具
- [[OpenCode]] — 开源终端 AI 编程代理，支持 Plan/Build 模式
- [[Claude Code]] — Anthropic CLI agent，竞品
- [[Gemini CLI]] — Google Gemini 命令行工具
- [[Vibe-Kanban]] — 与 OpenCode 配合的看板式任务管理
-
-## Related Concepts
-
- [[Plan Mode]] — Vibe Coding 工作流中的计划阶段
- [[Build Mode]] — Vibe Coding 工作流中的构建阶段
- [[AGENTS.md]] — 为 Vibe Coding 项目提供上下文的角色定义文件
- [[Agent Personality Design]] — AI Agent 角色与个性设计方法
- [[Design-to-Code Workflow]] — 设计文档→伪代码→代码的递进式开发流程
- [[Multi-AI Review]] — 多 AI 协作审查，双人编程模式
- [[CodeWeaver]] — 代码库转可导航 Markdown 文档工具
- [[Claude Skills]] — Vibe Coding 的尽头是 Skills（规划驱动流程的最终形态）
-
+---
+title: "Vibe Coding"
+type: concept
+tags: [ai, workflow, programming, llm]
+sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban, vibe-coding经验收集, github-上-5000-人收藏的-vibe-coding-神级指南]
+last_updated: 2026-04-27
+---
+
+## Overview
+
+**Vibe Coding** 是一种使用 AI 辅助编程的工作流理念，通过自然语言描述需求，AI 代理负责代码实现。其核心公式：**Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行**，让「从想法到可维护代码」变成可审计的流水线。
+
+## Core Principles
+
+- **规划优先**：让 AI 写代码前必须先完成技术选型、实施规划和模块化设计，防止 AI 因理解偏差导致项目逻辑混乱
+- **上下文固定**：通过高 context window 模型（如 Claude Opus）保证上下文一致性
+- **AI 结对**：AI 作为结对编程伙伴，人负责审核和决策，AI 负责实现
+
+## Key Workflow
+
+1. **提出需求**：用自然语言描述要实现的功能
+2. **创建计划**：AI 分析需求，生成实现方案（Plan 模式）
+3. **迭代优化**：人对计划提出反馈，AI 修订方案
+4. **执行构建**：切换到 Build 模式，AI 实施代码变更
+5. **审核提交**：人审核代码，确认无误后提交
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+## Related Concepts
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+- [[Plan Mode]] — 计划模式，只生成实现方案不写代码
+- [[Build Mode]] — 构建模式，执行实际代码修改
+- [[AGENTS.md]] — 项目角色定义文件，帮助 AI 理解项目上下文
+- [[Vibe-Kanban]] — 看板式任务管理工具
+
+## Related Entities
+
+- [[OpenCode]] — 支持 Vibe Coding 工作流的 AI 编程代理
+- [[Claude Code]] — 竞品 AI 编程代理
+- [[Cursor]] — 支持 Vibe Coding 的 IDE
+
+## Aliases
+- AI Pair Programming
+- AI 结对编程
+- AI 辅助编程
--- a/wiki/concepts/思维蒸馏（女娲造人术）.md
+++ b/wiki/concepts/思维蒸馏（女娲造人术）.md
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-title: "思维蒸馏（女娲造人术）"
-type: concept
-tags: [AI-Skill, Agent工作流, 认知框架]
-sources: []
-last_updated: 2026-04-23
---
-
-# 思维蒸馏（女娲造人术）
-
-## 描述
-通过深度调研，从一个真实人物（历史人物/伟人/专家）的大量公开信息中，提炼出其核心思维框架，把它变成一个可运行的AI Skill。"女娲造人"这个比喻出自《风俗通》——女娲用泥土捏出了人类，我们的"造人"不是从虚无中创造角色，而是信息蒸馏。
-
-## 核心机制
-不是让AI扮演肤浅的NPC，而是捕捉一个人**看世界的方式**：
- 决策逻辑
- 思维模型
- 表达DNA（高频用词、自嘲式幽默、方言痕迹）
- 遇逆境时的第一反应
- 价值观与边界
-
-## 工作流（女娲框架）
-
-```
-用户输入 → 入口分流（人名？模糊需求？）
-         ↓
-    Phase 0.5: 创建技能目录
-         ↓
-    Phase 1: 6个Agent并行采集（著作/对话/表达DNA/他者视角/决策/时间线）
-         ↓
-    Phase 1.5: 调研Review检查点
-         ↓
-    Phase 2: 框架提炼（心智模型/决策启发式/表达DNA/价值观/诚实边界）
-         ↓
-    Phase 2.5: 提炼确认检查点
-         ↓
-    Phase 3: Skill构建
-         ↓
-    Phase 4: 质量验证（已知测试/边缘测试/风格测试）
-         ↓
-    Phase 5: 双Agent精炼
-         ↓
-      交付: [人名]-perspective/SKILL.md
-```
-
-**关键特点**：整个过程不依赖任何外部文件——技能目录是自包含的，复制到任何地方都能独立运行。
-
-## 与"单向输出"的区别
-读《穷查理宝典》学芒格、看曾国藩家书学修身——这些都是**单向输出**：你在读他的话，但他的话不会回答你的具体问题。思维蒸馏的产出是一个可以**对话的导师**——可以针对你的具体问题，用伟人的思维框架给出建议。
-
-## 蒸馏案例
-| 人物 | 适用场景 |
-|------|---------|
-| [[苏东坡]] | 逆境中保持风骨、豁达面对困境 |
-| 芒格 | 投资决策、多元思维模型 |
-| 费曼 | 物理思维、简化复杂问题 |
-| 塔勒布 | 决策质量、风险管理 |
-| 乔布斯 | 产品设计、直觉判断 |
-| 海明威 | 写作风格 |
-
-## 与其他认知框架的关联
- [[数字导师]] — 思维蒸馏的应用目标：让伟人成为日常思维顾问
- [[AI-Skill]] — 思维蒸馏的产出格式
- [[Second Brain]] — Second Brain捕获记忆，思维蒸馏蒸馏伟人——都是用AI构建外部认知能力
- [[Agentic AI]] — 思维蒸馏依赖多Agent并行工作流（6个Agent同时采集）
-
-## Related Links
- [[女娲]]（Nuwa Skill）：github.com/alchaincyf/nuwa-skill
- [[苏东坡]] — 首个蒸馏实践
- [[养虾日记5]] — 思维蒸馏的完整记录
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+title: "思维蒸馏（女娲造人术）"
+type: concept
+tags: [AI-Skill, Agent工作流, 认知框架]
+sources: [养虾日记5]
+last_updated: 2026-04-23
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+# 思维蒸馏（女娲造人术）
+
+## 描述
+通过深度调研，从一个真实人物（历史人物/伟人/专家）的大量公开信息中，提炼出其核心思维框架，把它变成一个可运行的AI Skill。"女娲造人"这个比喻出自《风俗通》——女娲用泥土捏出了人类，我们的"造人"不是从虚无中创造角色，而是信息蒸馏。
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+## 核心机制
+不是让AI扮演肤浅的NPC，而是捕捉一个人**看世界的方式**：
+- 决策逻辑
+- 思维模型
+- 表达DNA（高频用词、自嘲式幽默、方言痕迹）
+- 遇逆境时的第一反应
+- 价值观与边界
+
+## 工作流（女娲框架）
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+```
+用户输入 → 入口分流（人名？模糊需求？）
+         ↓
+    Phase 0.5: 创建技能目录
+         ↓
+    Phase 1: 6个Agent并行采集（著作/对话/表达DNA/他者视角/决策/时间线）
+         ↓
+    Phase 1.5: 调研Review检查点
+         ↓
+    Phase 2: 框架提炼（心智模型/决策启发式/表达DNA/价值观/诚实边界）
+         ↓
+    Phase 2.5: 提炼确认检查点
+         ↓
+    Phase 3: Skill构建
+         ↓
+    Phase 4: 质量验证（已知测试/边缘测试/风格测试）
+         ↓
+    Phase 5: 双Agent精炼
+         ↓
+      交付: [人名]-perspective/SKILL.md
+```
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+**关键特点**：整个过程不依赖任何外部文件——技能目录是自包含的，复制到任何地方都能独立运行。
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+## 与"单向输出"的区别
+读《穷查理宝典》学芒格、看曾国藩家书学修身——这些都是**单向输出**：你在读他的话，但他的话不会回答你的具体问题。思维蒸馏的产出是一个可以**对话的导师**——可以针对你的具体问题，用伟人的思维框架给出建议。
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+## 蒸馏案例
+| 人物 | 适用场景 |
+|------|---------|
+| [[苏东坡]] | 逆境中保持风骨、豁达面对困境 |
+| 芒格 | 投资决策、多元思维模型 |
+| 费曼 | 物理思维、简化复杂问题 |
+| 塔勒布 | 决策质量、风险管理 |
+| 乔布斯 | 产品设计、直觉判断 |
+| 海明威 | 写作风格 |
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+## 与其他认知框架的关联
+- [[数字导师]] — 思维蒸馏的应用目标：让伟人成为日常思维顾问
+- [[AI-Skill]] — 思维蒸馏的产出格式
+- [[Second Brain]] — Second Brain捕获记忆，思维蒸馏蒸馏伟人——都是用AI构建外部认知能力
+- [[Agentic AI]] — 思维蒸馏依赖多Agent并行工作流（6个Agent同时采集）
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+## Related Links
+- [[女娲]]（Nuwa Skill）：github.com/alchaincyf/nuwa-skill
+- [[苏东坡]] — 首个蒸馏实践
+- [[养虾日记5]] — 思维蒸馏的完整记录