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wiki/overview.md

@@ -10,11 +10,15 @@ This wiki is a living synthesis of curated sources spanning AI agents, cloud inf
 
 **[[chinatextbook-41-53-gb-中国小学-初中-高中-大学-pdf-教材]]**（ChinaTextbook）：中国中小学及大学 PDF 教材开源收集项目——托管于 GitHub，总库大小 41.53 GB，收集了从小学到大学阶段的公开教材 PDF。教材来源为国家中小学智慧教育平台（basic.smartedu.cn），登录后即可浏览，亦可使用第三方工具（如 tchMaterial-parser）下载。覆盖小学（语数英科学等11科）、初中（15科）、高中（16科）及大学（概率论/离散数学/线性代数/高等数学）阶段。属教育资源开源化方向，为 [[教育资源开源]] 和 [[PDF教材数字化]] 提供实践案例。
 
+**[[14个免费的AI图生视频工具]]**（AI图生视频工具评测）：14款免费AI图生视频工具的完整评测——涵盖中国主流平台（绘蛙AI视频/智谱清影/通义万相/Vidu/可灵AI/海螺AI/即梦AI/万相营造）和海外工具（PixVerse/Video Ocean/Stable Video/Viva/Haiper/艺映AI）。核心价值：降低视频创作门槛，无需专业设备即可将静态图片转化为动态视频，适用于电商营销、内容创作、广告制作等场景。各工具差异化定位：智谱清影强调30秒极速生成和CogSound音效模型；Vidu以"多主体参考"功能保持角色一致性；可灵AI以1080p高清输出和3D时空联合注意力见长；Stable Video提供精细的摄像机运动控制；Viva在免费产品中质量最高。属 [[AI时代发展策略]] 的创意工具层，为 [[图生视频]] 和 [[视频风格迁移]] 提供工具选型参考。
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 ### Multi-Agent AI Systems
 The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents) and **OpenClaw**. The Agency provides 147 specialized agents across 12 business divisions (Engineering, Design, Finance, Game Dev, Marketing, Paid Media, Product, Project Management, Testing, Support, Spatial Computing, Specialized). OpenClaw focuses on autonomous agents with persistent memory and workflow orchestration via n8n. A beginner-focused **n8n AI Agent 教程**（[[n8n-full-tutorial-building-ai-agents-in-2025-for-beginners]]）：通过 N8N 平台构建 AI Agent 的入门指南——核心区分 Workflow（预定义自动化，输出恒定）与 Agent（由 LLM 驱动，动态选择工具）；系统讲解五类 N8N 节点（触发节点、动作节点、工具节点、代码节点、AI Agent 节点）；集成 Memory 模块保留对话上下文提升连贯性；演示 Airtable 库存管理工具集成案例。是 [[n8n-workflow-orchestration|OpenClaw+n8n 工作流编排]] 的入门前置知识。
 
 **The Agency 贡献指南**（[[contributing_zh-cn]] + [[contributing]] 英文原版）：The Agency 项目贡献者指南——核心贡献方式：①创建全新智能体（8大分类：engineering/design/marketing/product/project-management/testing/support/spatial-computing/specialized）；②优化现有智能体；③分享成功案例；④反馈问题。智能体设计五原则：**鲜明性格**（拒绝通用人设）、**明确交付物**（真实代码/模板）、**可量化指标**、**经过验证的工作流**、**学习记忆机制**。PR 流程包含提交前检查（真实场景测试、遵循模板、补充示例）、社区评审与迭代优化。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的智能体设计规范层，为 [[Multi-Agent-Team]] 提供标准化的智能体创建框架。
 
+**[[llms-rag-ai-agent-三个到底什么区别]]**（LLM/RAG/AI Agent 三者区别）：AI 应用入门基础知识——作者将 LLM 比作"天才大脑"（擅长思考但不知当前）、RAG 比作"随身图书馆助理"（动态获取外部知识，消除幻觉）、AI Agent 比作"循环控制系统"（感知→规划→执行→反思的自主行动能力）。核心观点：三者并非竞争技术，而是在三个不同层面互补协同——**LLM 用于思考，RAG 用于认知，Agent 用于执行**。生产系统应叠加三者：纯语言任务用 LLM、需准确性时加 RAG、需真正自主性时部署 Agent。属 [[Multi-Agent-AI-Systems]] 的基础概念层。
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 **[[multi-agent-team]]**（Multi-Agent Specialized Team — Solo Founder Setup）：Solo Founder 通过多 Agent 专业化团队实现"一人公司"运作的实战方案——4个专业 Agent（Milo 战略lead / Josh 商业分析 / Marketing 内容营销 / Dev 开发）+ 共享记忆 + Telegram 单入口 + 定时任务自动推送。核心洞察：**Agent 个性化**使"和团队对话"比"使用工具"更自然（Milo 自信有魅力、Josh 务实数据驱动）；**共享记忆 + 私有上下文**组合是核心——共同 ground（目标/决策）+ 各积累领域专长；按任务复杂度匹配模型（Claude Opus 做战略、Gemini 做长文本研究、Codex 做实现）；定时主动推送洞察而非被动响应形成价值飞轮。建议从小团队开始（lead + 1 specialist），按瓶颈逐步扩展。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的团队协作实践层，与 [[ContentFactory]]（内容创作流水线）和 [[Agents-Orchestrator]]（流水线编排）同属多 Agent 协作模式的不同维度，可结合使用。
 **[[AI Citation Strategist]]**（AI Citation Strategist Agent）：专注于 AI 推荐引擎优化（AEO/GEO）的营销 Agent——审计品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 四大 AI 平台上的引用可见性，识别竞争对手被引用的原因，生成 Fix Pack 改善内容信号。与 [[Marketing SEO Specialist]] 互补但独立——传统 SEO 成功不能自动转化为 AI 可见性，AEO 与 SEO 必须作为不同策略对待。核心方法：多平台 Citation Audit Scorecard → Lost Prompt Analysis → 竞品内容结构映射 → Schema markup + 实体信号优化 → Fix Pack 优先级实施。与 [[Marketing Agentic Search Optimizer]] 同属 AI 驱动的内容可见性优化方向。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的营销 Agent 设计层。
 
@@ -190,7 +194,7 @@ Key concepts: [[PerformanceMax]], [[SmartBidding]], [[AccountArchitecture]], [[T
 
 **节点组成**：① **公网 VPS（RackNerd）** — 位于公网，运行 Caddy 和 FRP Server，是内网穿透的核心节点；② **Mac Mini M4 主控节点**（192.168.3.189）— 运行 OpenClaw AI 助手框架、vaultwarden 密码管理器、STQ 项目管理系统；③ **Synology NAS DS718 媒体中心**（192.168.3.17）— 运行 Jellyfin 媒体服务器、Navidrome 音乐流媒体、Calibre 电子书库、MinIO 对象存储、Prometheus 监控栈；④ **Ubuntu1 监控服务器**（192.168.3.47）— 运行 Grafana + Prometheus 监控栈、Apache Superset BI 平台、Homarr 导航面板、Transmission 下载客户端；⑤ **Ubuntu2 自动化服务器**（192.168.3.45）— 运行 n8n 工作流自动化平台、Gitea 自建 Git 服务、Draw.io 图表编辑器。
 
-**服务管理**：所有应用均以 Docker 容器化部署，通过 Portainer 统一管理；FRP 客户端部署于各内网服务器，将内网端口映射至 VPS 公网端口（如 ubuntu1-ssh: tcp 22→60022、grafana: tcp 3000→13000）；Caddy 通过 *.ishenwei.online 子域名自动申请 HTTPS 证书路由至各内网服务。
+**服务管理**：所有应用均以 Docker 容器化部署，通过 Portainer 统一管理；FRP 客户端部署于各内网服务器，将内网端口映射至 VPS 公网端口。**关键 FRP 映射**包括：Mac Mini SSH 60026、vaultwarden 15151；Ubuntu1 的 SSH 60022、transmission 19091、grafana 13000、homarr 17575、superset 18777、tk 18888、portainer 19443、it-tools 18999、stq 15173/stq-admin 17000/stq-n8n 15678；Ubuntu2 的 SSH 60024、tk-dev 18889、n8n 15679、drawio 18085。**Caddy 域名映射**统一管理 *.ishenwei.online 子域名（如 vaultwarden→15151、n8n→15679、grafana→13000、nas→15000、navidrome→14533、calibre→18083、jellyfin→18096、superset→18777 等 21 个服务）。**科学上网**：Mac Mini/Ubuntu1/Ubuntu2 均通过 socks5://127.0.0.1:10808 正常代理（✅）；NAS V2RayA 透明代理仅本机监听不对 Docker Daemon 生效（❌）。
 
 ### Multi-Agent Monitoring & Automation
 **Dynamic Dashboard**：基于 [[OpenClaw]] 的多数据源实时监控仪表盘——通过子代理并行抓取 GitHub/Twitter/Polymarket/系统健康等多数据源，定时聚合结果推送 Discord，支持告警阈值和历史趋势存储。用对话式指令替代数周前端开发，立即获得实时洞察。[[polymarket-autopilot]] 是 Polymarket 市场监控的具体实现——AI Agent 24/7 自动监控预测市场、分析概率变化，使用 TAIL/BONDING/SPREAD 三种策略执行模拟交易（Paper Trading），每日推送 Discord 报告。与 [[self-healing-home-server]] 的系统监控场景关联，[[earnings-tracker]] 的市场数据监控场景扩展，[[content-factory]] 共享子代理并行执行模式。