From b6a3ed5f770905100de8087536df936f9d4dc1af Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: weishen Date: Tue, 14 Apr 2026 18:54:05 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=95=B4=E7=90=86=E6=96=87=E4=BB=B6=E8=B7=AF?= =?UTF-8?q?=E5=BE=84=EF=BC=9ATechnical=E2=86=92AI/?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- CLAUDE.md | 25 ++-- {raw/AI => openclaw}/🟠API Key.md | 0 raw/{Technical => AI}/Useful Prompt Lib.md | 0 raw/{Technical => AI}/我的工具集.md | 0 ...做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報.md | 0 ...用手册，104页，真的是太厉害了！（免费领取）.md | 0 ...oogle-5个Agent-Skill设计模式-2026-03-19.md | 0 .../MCP在Cursor中的集成与应用详解.md | 0 .../n8n configure telegram trigger.md | 0 .../n8n docker install & update.md | 0 ...ilding AI agents in 2025 for Beginners!.md | 0 .../n8n+Claude 通过自然语言自动化工作流.md | 0 .../使用Claude自动生成N8N工作流的实操教程.md | 0 ...t you monitor system resources in style.md | 0 .../Git Push 连接重置问题修复.md | 0 ...GB，中国小学、初中、高中、大学 PDF 教材.md | 0 ...让我从“笔记黑洞”里逃出来的 Obsidian 神器 1.md | 0 .../How to get 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Workflow（摄取流程） +**重要** 请严格按照摄取流程进行操作，每分析一个页面必须要创建/更新source page，entity, concept等。不可遗漏！ 触发方式： - `/wiki-ingest` - 或：`ingest ` - ---- - ## 执行步骤（严格顺序） 1. 使用 Read 工具完整读取 source 文档 2. 读取 `wiki/index.md` 和 `wiki/overview.md` @@ -135,11 +134,10 @@ title: "Source Title" type: source tags: [] date: YYYY-MM-DD -source_file: raw/... --- -## Source Files -- [[SourceFiles]] +## Source File +- [[raw/...]] ## Summary - 核心主题： @@ -278,7 +276,8 @@ date: YYYY-MM-DD - 断链 - 冲突 - 过期内容 -- 缺失实体 +- 缺失Entity +- 缺失Concept - 知识空白 --- diff --git a/raw/AI/🟠API Key.md b/openclaw/🟠API Key.md similarity index 100% rename from raw/AI/🟠API Key.md rename to openclaw/🟠API Key.md diff --git a/raw/Technical/Useful Prompt Lib.md b/raw/AI/Useful Prompt Lib.md similarity index 100% rename from raw/Technical/Useful Prompt Lib.md rename to raw/AI/Useful Prompt Lib.md diff --git a/raw/Technical/我的工具集.md b/raw/AI/我的工具集.md similarity index 100% rename from raw/Technical/我的工具集.md rename to raw/AI/我的工具集.md diff --git 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高效指南：我常用的插件与实用技巧.md similarity index 100% rename from raw/Obsidian 高效指南：我常用的插件与实用技巧.md rename to raw/Others/Obsidian 高效指南：我常用的插件与实用技巧.md diff --git a/raw/Obsidian最有必要安装的10款插件是这些.md b/raw/Others/Obsidian最有必要安装的10款插件是这些.md similarity index 100% rename from raw/Obsidian最有必要安装的10款插件是这些.md rename to raw/Others/Obsidian最有必要安装的10款插件是这些.md diff --git a/raw/Project/TikTok PM - Python Django Project.md b/raw/Others/TikTok PM - Python Django Project.md similarity index 100% rename from raw/Project/TikTok PM - Python Django Project.md rename to raw/Others/TikTok PM - Python Django Project.md diff --git a/raw/为什么 Obsidian 让我戒掉了碎片化记录.md b/raw/Others/为什么 Obsidian 让我戒掉了碎片化记录.md similarity index 100% rename from raw/为什么 Obsidian 让我戒掉了碎片化记录.md rename to raw/Others/为什么 Obsidian 让我戒掉了碎片化记录.md diff --git a/raw/为什么你的笔记总是乱糟糟？试试这个方法，彻底告别信息混乱！ 1.md b/raw/Others/为什么你的笔记总是乱糟糟？试试这个方法，彻底告别信息混乱！ 1.md similarity index 100% rename from raw/为什么你的笔记总是乱糟糟？试试这个方法，彻底告别信息混乱！ 1.md rename to raw/Others/为什么你的笔记总是乱糟糟？试试这个方法，彻底告别信息混乱！ 1.md diff --git a/raw/Technical/.DS_Store b/raw/Technical/.DS_Store deleted file mode 100644 index d3f7114edcadbca09b7df0e8f72590bf6f35dfe7..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary patch literal 0 HcmV?d00001 literal 6148 zcmeH~yH3L}7=@3ah=@w40|R3wB$(*H9@-$m1X2+UfP~tVYfCEbV;+HlfsyBc2S8%r z5!iSHR>bjzHYN=f3j$%I4AmcPG>L8m2e6avBvqKSTc8>3>aEL&wYn=nm z0o#FLeOi+1|3d!$-%fI8&H?AZzj8nn!dh72Et$17b8~X7^;x%BWsz}-R+YlWEXV3V fF2$3qs_>dG52%6BL@Rq(+#dmDgKL}vKkC3chttNy diff --git a/raw/Technical/Templater Obsidian Plugin.md b/raw/Technical/Templater Obsidian Plugin.md deleted file mode 100644 index 3f140897..00000000 --- a/raw/Technical/Templater Obsidian Plugin.md +++ /dev/null @@ -1,70 +0,0 @@ ---- -title: Templater Obsidian Plugin -source: -author: shenwei -published: -created: -description: -tags: [obsidian, plugin] ---- - - -#obsidian #plugin - -# Templater Obsidian Plugin - -![Image](http://zipline.ishenwei.online/u/sUdj9c.jpg) - -[Templater](https://github.com/SilentVoid13/Templater) is a template plugin for [Obsidian.md](https://obsidian.md/). It defines a templating language that lets you insert variables and functions results into your notes. It will also let you execute JavaScript code manipulating those variables and functions. - -## Documentation - -Check out the complete [documentation](https://silentvoid13.github.io/Templater/) to start using [Templater](https://github.com/SilentVoid13/Templater). - -## Warning - -[Templater](https://github.com/SilentVoid13/Templater) allows you to execute arbitrary JavaScript code and system commands. - -It can be dangerous to execute arbitrary JavaScript code or system commands from untrusted sources. Only run code / commands that you understand, from trusted sources. - -## Template Showcase / Questions / Ideas / Help - -Go to the [discussion](https://github.com/SilentVoid13/Templater/discussions) tab to ask and find this kind of things. - -Don't be shy and share your templates created using [Templater](https://github.com/SilentVoid13/Templater) in the [Template Showcase](https://github.com/SilentVoid13/Templater/discussions/categories/templates-showcase) category. Use [gists](https://gist.github.com/) to share the template file. - -## Resources - -A list of useful resources about [Templater](https://github.com/SilentVoid13/Templater): - -- @GitMurf quick demo `How to setup and run your first Templater JS script`: [https://github.com/SilentVoid13/Templater/discussions/187](https://github.com/SilentVoid13/Templater/discussions/187) -- @shabegom `How To Use Templater JS Scripts`: [https://shbgm.ca/blog/obsidian/how-to-use-templater-js-scripts](https://shbgm.ca/blog/obsidian/how-to-use-templater-js-scripts) -- @chhoumann Templates showcase: [https://github.com/chhoumann/Templater_Templates](https://github.com/chhoumann/Templater_Templates) -- @zachatoo Templates showcase: [https://zachyoung.dev/posts/templater-snippets](https://zachyoung.dev/posts/templater-snippets) -- @lguenth Templates showcase: [https://github.com/lguenth/obsidian-templates](https://github.com/lguenth/obsidian-templates) -- @tallguyjenks video: [https://youtu.be/2234DXKbNgM?t=1944](https://youtu.be/2234DXKbNgM?t=1944) -- @ProductivityGuru videos: [https://www.youtube.com/watch?v=cSawi0tYPMM](https://www.youtube.com/watch?v=cSawi0tYPMM) - -## Alternatives - -- [https://github.com/chhoumann/quickadd](https://github.com/chhoumann/quickadd) -- [https://github.com/garyng/obsidian-temple](https://github.com/garyng/obsidian-temple) -- [https://github.com/avirut/obsidian-metatemplates](https://github.com/avirut/obsidian-metatemplates) - -## Contributing - -Feel free to contribute. - -You can create an [issue](https://github.com/SilentVoid13/Templater/issues) to report a bug, suggest an improvement for this plugin, ask a question, etc. - -You can make a [pull request](https://github.com/SilentVoid13/Templater/pulls) to contribute to this plugin development. - -Check [this](https://silentvoid13.github.io/Templater/internal-functions/contribute.html) to get more information on how to develop a new internal variable / function. - -## License - -[Templater](https://github.com/SilentVoid13/Templater) is licensed under the GNU AGPLv3 license. Refer to [LICENSE](https://github.com/SilentVoid13/Templater/blob/master/LICENSE.TXT) for more information. - -## Support - -If you want to support me and my work, you can [sponsor me on Github](https://github.com/sponsors/SilentVoid13) (preferred method) or donate something on [**Paypal**](https://www.paypal.com/donate?hosted_button_id=U2SRGAFYXT32Q). \ No newline at end of file diff --git a/raw/Technical/Cursor 2.0初学者使用指南.md b/raw/Vibe Coding/Cursor 2.0初学者使用指南.md similarity index 100% rename from raw/Technical/Cursor 2.0初学者使用指南.md rename to raw/Vibe Coding/Cursor 2.0初学者使用指南.md diff --git a/raw/Technical/Trae远程开发部署指南.md b/raw/Vibe Coding/Trae远程开发部署指南.md similarity index 100% rename from raw/Technical/Trae远程开发部署指南.md rename to raw/Vibe Coding/Trae远程开发部署指南.md diff --git a/raw/Technical/开发经验与项目规范整理文档.md b/raw/Vibe Coding/开发经验与项目规范整理文档.md similarity index 100% rename from raw/Technical/开发经验与项目规范整理文档.md rename to raw/Vibe Coding/开发经验与项目规范整理文档.md diff --git a/wiki/concepts/AI配音.md b/wiki/concepts/AI配音.md new file mode 100644 index 00000000..6041f1db --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/AI配音.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +id: ai-voice +title: "AI配音" +type: concept +tags: [TTS, voice, audio] +sources: + - "[[AI配音与声音克隆工具合集]]" +last_updated: 2025-03-06 +--- + +## Definition + +AI配音是文本转语音（TTS）技术，将文字内容转化为自然语音。 + +## Key Technologies + +- **TTS**：Text-to-Speech，文字转语音 +- **声音克隆**：用少量样本重建个人声音 + +## Popular Tools + +| 平台 | 特点 | 价格 | +|------|------|------| +| ElevenLabs | 国际顶流，30+语言，情感变化 | 付费较贵 | +| 海螺AI | 小白友好，30秒克隆，中文好 | 免费 | +| F5-TTS | 开源免费，2秒克隆，技术流 | 免费 | +| TTSMaker | 每周3万字，50+语言，300+音色 | 免费限额 | +| 剪映 | 抖音官方，短视频首选 | 部分VIP | +| AnyVoice | 3秒克隆，中英日韩 | 免费无限 | + +## Connections +- [[二创视频]] ← uses ← [[AI配音]] +- [[内容创作]] ← uses ← [[AI配音]] diff --git a/wiki/concepts/Agent.md b/wiki/concepts/Agent.md new file mode 100644 index 00000000..1663b40e --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Agent.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +id: agent +title: "Agent" +type: concept +tags: [AI, autonomous, tool-use] +sources: + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-20 +--- + +## Definition + +Agent（智能体）是LLM+MCP的组合，LLM负责给出步骤，MCP负责实际执行。 + +## How It Works + +1. LLM理解用户意图 +2. LLM规划执行步骤 +3. MCP调用外部工具执行 +4. 结果反馈给LLM +5. LLM继续下一步或返回结果 + +## Key Capabilities + +- 自主决策 +- 工具调用 +- 任务分解 +- 迭代优化 + +## vs Vanilla LLM + +| 维度 | Vanilla LLM | Agent | +|------|-------------|-------| +| 能力 | 仅生成文本 | 执行实际操作 | +| 工具调用 | 无 | 有 | +| 自主性 | 低 | 高 | +| 幻觉风险 | 高 | 低（可验证） | + +## Connections +- [[Agent]] ← combines ← [[LLM]] + [[MCP]] +- [[Agent]] ← extends ← [[LLM]] +- [[Agent]] ← uses ← [[工具调用]] diff --git a/wiki/concepts/AgenticAI.md b/wiki/concepts/AgenticAI.md new file mode 100644 index 00000000..48671226 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/AgenticAI.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +id: agentic-ai +title: "Agentic AI" +type: concept +tags: [AI, agent, autonomous, proactive] +sources: + - "[[Designing for Agentic AI]]" +last_updated: 2025-03-02 +--- + +## Definition + +Agentic AI是能够自主行动和决策的AI系统，能够预判用户需求并主动执行任务。 + +## Key Characteristics + +- **主动预判**：不需要用户明确指令，主动分析并行动 +- **实时反馈**：持续向用户展示决策过程 +- **用户控制**：确保用户对AI行为有最终决定权 +- **行动执行**：不仅生成内容，而是执行具体操作 + +## Five Design Principles + +1. **透明性**：让用户理解AI的决策过程 +2. **控制权**：用户始终保持对AI行为的最终决定权 +3. **个性化**：AI适应用户的偏好和习惯 +4. **对话**：通过自然语言进行持续交互 +5. **预判**：AI主动识别并满足用户潜在需求 + +## vs GenAI + +| 维度 | GenAI | Agentic AI | +|------|-------|------------| +| 核心能力 | 内容生成 | 行动执行 | +| 交互模式 | 被动响应 | 主动预判 | +| 反馈机制 | 单次响应 | 实时反馈 | + +## Connections +- [[Agentic AI]] ← extends ← [[GenAI]] +- [[AI产品设计]] ← uses ← [[Agentic AI设计原则]] diff --git a/wiki/concepts/ClaudeSkills.md b/wiki/concepts/ClaudeSkills.md new file mode 100644 index 00000000..efd69273 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/ClaudeSkills.md @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +id: claude-skills +title: "Claude Skills" +type: concept +tags: [Anthropic, Claude, skill, SOP] +sources: + - "[[Claude Skills最值得研究的AI范式]]" +last_updated: 2026-01-05 +--- + +## Definition + +Claude Skills是Anthropic官方发布的AI技能指南，本质是写给Claude的"说明书"和"SOP"。 + +## What It Contains + +- Prompt结构定义 +- 参数含义说明 +- 容错策略 +- 使用示例 + +## Official Skills Categories + +- 办公自动化四大件（Word/PDF/PPT/Excel） +- 开发者工具箱 +- 创意类Skill + +## Awesome Claude Skills + +三大社区仓库： +- ComposioHQ +- VoltAgent +- BehiSecc + +## Skills聚合站 + +- skillsmp.com +- aitmpl.com/skills +- claudemarketplaces.com + +## Significance + +Skills的爆发标志着从**提示词工程**到**流程工程**的关键转变： +- 将经验沉淀为SOP +- 交给AI稳定执行 +- 实现可复用的工作流 + +## Connection to Vibe Coding + +Vibe Coding的尽头也是Skills，通过AI编程方式构建的流程最终需要Skills来标准化和复用。 + +## Connections +- [[提示词工程]] ← evolves_to ← [[流程工程]] +- [[Claude Skills]] ← implements ← [[SOP标准化]] +- [[Vibe Coding]] ← uses ← [[Claude Skills]] diff --git a/wiki/concepts/Embedding.md b/wiki/concepts/Embedding.md new file mode 100644 index 00000000..8b5a1a2a --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Embedding.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +id: embedding +title: "Embedding" +type: concept +tags: [LLM, vector, representation] +sources: + - "[[RAG从入门到精通系列1：基础RAG]]" + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-18 +--- + +## Definition + +Embedding（向量化）是将文本转换为数值向量的技术，使计算机能够计算词与词之间的距离和语义关系。 + +## Mechanism + +- 将文本映射到高维向量空间 +- 语义相似的文本在向量空间中距离更近 +- 支持相似度搜索和聚类分析 + +## Use Cases + +- RAG系统的文档索引 +- 语义搜索 +- 文本相似度比较 +- 推荐系统 + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[Embedding]] +- [[RAG]] ← uses ← [[Embedding]] +- [[向量数据库]] ← stores ← [[Embedding]] diff --git a/wiki/concepts/GenAI.md b/wiki/concepts/GenAI.md new file mode 100644 index 00000000..f94bcf53 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/GenAI.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +id: genai +title: "GenAI" +type: concept +tags: [AI, generation, content-creation] +sources: + - "[[Designing for Agentic AI]]" +last_updated: 2025-03-02 +--- + +## Definition + +GenAI（生成式AI）擅长创作内容，如文本、图像、代码、音乐等。 + +## Key Characteristics + +- 内容生成能力强 +- 被动响应用户请求 +- 适合创意类任务 + +## vs Agentic AI + +| 维度 | GenAI | Agentic AI | +|------|-------|------------| +| 核心能力 | 内容生成 | 行动执行 | +| 交互模式 | 被动响应 | 主动预判 | +| 代表任务 | 写作、绘画 | 自动化工作流 | + +## Connections +- [[Agentic AI]] ← evolves_from ← [[GenAI]] +- [[AI产品设计]] ← uses ← [[GenAI]] diff --git a/wiki/concepts/LLM.md b/wiki/concepts/LLM.md new file mode 100644 index 00000000..a7f5f444 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/LLM.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +id: llm +title: "LLM" +type: concept +tags: [AI, language-model, foundation-model] +sources: + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-20 +--- + +## Definition + +LLM（Large Language Model，大语言模型）是参数规模≥1B的深度学习模型，能够理解和生成人类语言。 + +## Core Properties + +- **参数规模**：通常≥10亿参数 +- **语言理解**：能够理解复杂语义 +- **文本生成**：能够生成连贯、合法的文本 +- **上下文学习**：能从少量示例中学习 + +## Key Metrics + +- **Token**：基本输入单元 + - 1英文字符 ≈ 0.3 token + - 1中文字符 ≈ 0.6 token +- **Context Window**：模型能接受的上下文长度 + +## Related Concepts + +- [[Token]]：LLM的基本输入单元 +- [[MCP]]：LLM与外部工具的连接协议 +- [[Agent]]：LLM+MCP的智能体 +- [[RAG]]：扩展LLM能力的技术 +- [[Embedding]]：LLM理解文本的基础 + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[Token]] +- [[LLM]] ← uses ← [[MCP]] +- [[Agent]] ← combines ← [[LLM]] + [[MCP]] +- [[RAG]] ← extends ← [[LLM]] diff --git a/wiki/concepts/MCP.md b/wiki/concepts/MCP.md new file mode 100644 index 00000000..4f4ff806 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/MCP.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +id: mcp +title: "MCP" +type: concept +tags: [AI, protocol, tool-integration] +sources: + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-20 +--- + +## Definition + +MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种标准化接口，用于连接大模型与外部数据和工具。 + +## Purpose + +解决LLM无法访问实时数据和外部工具的问题： +- LLM给出执行步骤 +- 实际执行需要配合MCP +- 实现智能体（Agent）功能 + +## Architecture + +- **Client**：运行在AI应用端 +- **Server**：运行在外部服务或本地 + +## Use Cases + +- 文件系统访问 +- API调用 +- 数据库查询 +- 代码执行 + +## Connection to Agent + +Agent = LLM + MCP +- LLM负责理解和规划 +- MCP负责执行具体操作 + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[MCP]] +- [[Agent]] ← combines ← [[LLM]] + [[MCP]] +- [[MCP]] ← enables ← [[工具调用]] diff --git a/wiki/concepts/Prompt能力.md b/wiki/concepts/Prompt能力.md new file mode 100644 index 00000000..86dc574f --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Prompt能力.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +id: prompt-ability +title: "Prompt能力" +type: concept +tags: [prompt-engineering, communication] +sources: + - "[[如何写出完美的Prompt]]" +last_updated: 2025-12-02 +--- + +## Definition + +Prompt能力是清晰界定需求+结构化思维表达的能力，本质是需求拆解+结构化表达能力。 + +## Core Elements + +人与AI的协作协议，定义： +- **做什么**：明确任务目标 +- **为什么**：任务背景和目的 +- **给谁**：目标受众 +- **怎么做**：执行方式和约束 +- **做到什么标准**：质量要求和验收标准 + +## Four Key Elements + +1. **角色**：AI扮演的身份 +2. **受众对齐**：明确目标用户 +3. **场景对齐**：使用环境上下文 +4. **目标对齐**：预期成果定义 + +## Common Mistakes + +- 越复杂越专业 +- 说清做什么就行 +- 一键生成即终点 + +## Connections +- [[AI协作]] ← requires ← [[Prompt能力]] +- [[结构化思维]] ← enables ← [[Prompt能力]] diff --git a/wiki/concepts/RAG.md b/wiki/concepts/RAG.md new file mode 100644 index 00000000..37d8628b --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/RAG.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +id: rag +title: "RAG" +type: concept +tags: [LLM, retrieval, augmentation] +sources: + - "[[RAG从入门到精通系列1：基础RAG]]" + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-18 +--- + +## Definition + +RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索系统和LLM生成的技术，解决LLM缺乏最新和私有数据的问题。 + +## Three-Step Process + +1. **索引（Indexing）**：将文档切分并转换为Embedding向量存入向量数据库 +2. **检索（Retrieval）**：根据问题语义向量检索相关文档块 +3. **生成（Generation）**：将问题和相关文档输入LLM生成答案 + +## Key Components + +- **Embedding**：将文本转换为数值向量 +- **向量数据库**：存储和检索向量表示（如Qdrant） +- **文档切分**：将长文档分割成符合Embedding窗口的块 +- **Context Window**：模型能接受的上下文长度限制（512-8192 token） + +## Why It Matters + +解决LLM的幻觉问题，让模型能够： +- 访问最新信息 +- 利用私有数据 +- 提供可溯源的回答 + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[RAG]] +- [[RAG]] ← includes ← [[索引]] +- [[RAG]] ← includes ← [[检索]] +- [[RAG]] ← includes ← [[生成]] +- [[RAG]] ← extends ← [[LLM]] diff --git a/wiki/concepts/SourceGrounding.md b/wiki/concepts/SourceGrounding.md new file mode 100644 index 00000000..af52f3cd --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/SourceGrounding.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +id: source-grounding +title: "Source-Grounding" +type: concept +tags: [NotebookLM, accuracy, grounding] +sources: + - "[[7 ways I use NotebookLM to make my life easier]]" +last_updated: 2025-11-23 +--- + +## Definition + +Source-Grounding是NotebookLM的核心机制，限制知识库仅包含用户上传的文档，确保AI回答准确且可溯源。 + +## Mechanism + +- 用户上传文档后，NotebookLM只在这个文档范围内回答 +- 避免AI幻觉，确保回答有据可查 +- 每个回答都附带源文档引用 + +## Why It Matters + +解决通用LLM的幻觉问题，特别适用于： +- 法律文档审查 +- 学术研究 +- 精确信息查询 + +## Connections +- [[NotebookLM]] ← uses ← [[Source-Grounding]] +- [[AI准确性]] ← requires ← [[Source-Grounding]] diff --git a/wiki/concepts/Token.md b/wiki/concepts/Token.md new file mode 100644 index 00000000..bd06eb8c --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Token.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +id: token +title: "Token" +type: concept +tags: [LLM, tokenization, input-unit] +sources: + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-20 +--- + +## Definition + +Token是大模型的基本输入单元，是文本处理的最小单位。 + +## Tokenization Rules + +- 1英文字符 ≈ 0.3 token +- 1中文字符 ≈ 0.6 token +- 标点符号和空格也占用token + +## Why It Matters + +- 影响API调用成本 +- 决定上下文长度限制 +- 影响生成速度 + +## Context Window + +模型能接受的token数量限制： +- 较短的模型：4K-8K tokens +- 中等模型：32K-128K tokens +- 长上下文模型：1M+ tokens + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[Token]] +- [[Token]] → affects → [[成本计算]] +- [[Token]] → affects → [[上下文限制]] diff --git a/wiki/concepts/VibeCoding.md b/wiki/concepts/VibeCoding.md new file mode 100644 index 00000000..78b3b086 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/VibeCoding.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +id: vibe-coding +title: "Vibe Coding" +type: concept +tags: [AI, programming, coding] +sources: + - "[[Claude Skills最值得研究的AI范式]]" +last_updated: 2026-01-05 +--- + +## Definition + +Vibe Coding是一种AI编程方式，通过自然语言与AI协作编写代码。 + +## Characteristics + +- 自然语言为主 +- AI生成代码 +- 人类审核和调整 +- 降低编程门槛 + +## The End State + +Vibe Coding的尽头是Skills： +- 通过对话构建的代码和流程 +- 需要标准化为Skills以便复用 +- 最终沉淀为可维护的系统 + +## Connections +- [[Vibe Coding]] ← uses ← [[Claude Skills]] +- [[AI编程]] ← extends ← [[Vibe Coding]] +- [[提示词工程]] ← relates_to ← [[Vibe Coding]] diff --git a/wiki/concepts/Workspace.md b/wiki/concepts/Workspace.md new file mode 100644 index 00000000..e41fbc40 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Workspace.md @@ -0,0 +1,66 @@ +--- +title: "Workspace" +type: concept +tags: [openclaw, workspace, configuration] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# Workspace + +OpenClaw中Agent的工作台目录，决定Agent如何工作。 + +## 核心文件 + +### AGENTS.md +定义Agent的： +- 岗位职责 +- 行为边界 +- 多Agent协调规则 + +### SOUL.md +定义Agent的： +- 性格叙事 +- 沟通风格 +- 价值观和边界 + +### USER.md +固化用户的： +- 偏好设定 +- 背景知识假设 +- 常见任务 + +### TOOLS.md +声明工具的： +- 可用工具 +- 使用原则 +- 受限工具 + +### IDENTITY.md +结构化身份档案： +- 名字 +- 角色类型 +- Emoji +- 头像 + +### BOOTSTRAP.md +一次性启动引导，完成后应删除。 + +### memory/ +长期记忆目录： +- 按日期滚动的记忆笔记 +- 实现跨会话上下文保留 + +## 配置要点 + +1. **边界比能力更重要**：明确"不要做什么" +2. **场景触发优于通用指令**：具体场景下的具体规则 +3. **简洁有效**：300-500字的AGENTS.md比2000字的更有效 + +## 与openclaw.json的关系 +- Workspace文件：管"Agent平时怎么干活" +- openclaw.json：管"系统怎么跑Agent" + +## 相关概念 +- [[OpenClaw]] +- [[AGENTS.md]] +- [[SOUL.md]] diff --git a/wiki/concepts/vLLM.md b/wiki/concepts/vLLM.md new file mode 100644 index 00000000..5989bad8 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/vLLM.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +id: vllm +title: "vLLM" +type: concept +tags: [LLM, inference, GPU, optimization] +sources: + - "[[LLM Terms Framework]]" +last_updated: 2025-12-20 +--- + +## Definition + +vLLM是一个高效LLM推理框架，通过KV Cache和连续批处理提升GPU利用率。 + +## Key Optimizations + +### KV Cache +- 缓存已计算的Key-Value矩阵 +- 避免重复计算 +- 大幅提升推理速度 + +### Continuous Batching +- 动态批处理多个请求 +- 提高GPU利用率 +- 降低延迟 + +## Why It Matters + +- 官方HuggingFace推理速度慢 +- vLLM可提升10-24倍速度 +- 支持高并发推理 + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[vLLM]] +- [[推理优化]] ← uses ← [[vLLM]] +- [[GPU利用率]] ← improves ← [[vLLM]] diff --git a/wiki/concepts/九宫格法.md b/wiki/concepts/九宫格法.md new file mode 100644 index 00000000..7e4326e5 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/九宫格法.md @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +id: nine-grid +title: "九宫格法" +type: concept +tags: [video, AI, image-generation] +sources: + - "[[固定镜头短视频AI全流程制作]]" +last_updated: 2025-03-15 +--- + +## Definition + +九宫格法是一次性生成3x3共九个分镜画面的方法，确保多个镜头之间的画面一致性。 + +## Mechanism + +1. 将视频分割为9个分镜 +2. 一次性生成3x3网格图像 +3. 每个格子是一个分镜的关键帧 +4. 确保人物/场景在多个格子中保持一致 + +## Why It Works + +- AI在单张图像内保持一致性更容易 +- 避免逐帧生成导致的人物变形 +- 提高多镜头视频的整体质量 + +## Five-Step Formula + +1. 拆分镜头 +2. 一致性图像生成（九宫格法） +3. 首尾针动画 +4. 快速剪辑 +5. 声音设计 + +## Connections +- [[AI视频制作]] ← uses ← [[九宫格法]] +- [[分镜设计]] ← uses ← [[九宫格法]] diff --git a/wiki/concepts/固定机位.md b/wiki/concepts/固定机位.md new file mode 100644 index 00000000..e480381f --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/固定机位.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +id: fixed-camera +title: "固定机位" +type: concept +tags: [video-production, cinematography] +sources: + - "[[固定镜头短视频AI全流程制作]]" +last_updated: 2025-03-15 +--- + +## Definition + +固定机位是摄像机位置固定不变的拍摄方式，是固定镜头短视频的核心特征。 + +## Key Characteristics + +- 摄像机位置不变 +- 只有画面内容变化 +- 适合展示时间流逝 +- 便于AI生成一致性画面 + +## Use Cases + +- 家装视频 +- 产品展示 +- 教程演示 +- 时间压缩视频 + +## Connection to AI Video + +固定机位降低AI视频生成的复杂度，通过： +- 九宫格法保证画面一致性 +- 首尾针动画实现平滑过渡 + +## Connections +- [[AI视频制作]] ← uses ← [[固定机位]] +- [[短视频制作]] ← uses ← [[固定机位]] diff --git a/wiki/concepts/声音克隆.md b/wiki/concepts/声音克隆.md new file mode 100644 index 00000000..6204d488 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/声音克隆.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +id: voice-cloning +title: "声音克隆" +type: concept +tags: [TTS, voice, cloning] +sources: + - "[[AI配音与声音克隆工具合集]]" +last_updated: 2025-03-06 +--- + +## Definition + +声音克隆是用少量音频样本重建个人声音特征的技术。 + +## How It Works + +1. 收集目标声音的短音频（2-30秒） +2. 提取声音特征 +3. 生成新的语音内容 + +## Speed Comparison + +| 工具 | 克隆速度 | 技术门槛 | +|------|----------|----------| +| F5-TTS | 2秒 | 高（需代码） | +| 海螺AI | 30秒 | 低 | +| AnyVoice | 3秒 | 低 | +| ElevenLabs | 30秒 | 低 | + +## Connections +- [[AI配音]] ← uses ← [[声音克隆]] +- [[内容创作]] ← uses ← [[声音克隆]] diff --git a/wiki/concepts/多Agent系统.md b/wiki/concepts/多Agent系统.md new file mode 100644 index 00000000..6f3d4a75 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/多Agent系统.md @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +title: "多Agent系统" +type: concept +tags: [multi-agent, collaboration, agent] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# 多Agent系统 + +多个专业Agent协同工作的架构模式，每个Agent有独特的角色和职责。 + +## 核心模式 + +### 分散式协调 +通过共享STATE.yaml文件协调，而非中央orchestrator： +- Agent读写共享状态文件 +- 多子Agent并行工作 +- 主会话保持精简（CEO模式） + +### STATE.yaml +项目协调文件，作为单一事实来源： +```yaml +project: website-redesign +tasks: + - id: homepage-hero + status: in_progress + owner: pm-frontend +``` + +### 团队配置示例 +- [[Milo]]：策略Lead +- [[Josh]]：商业分析 +- Marketing Agent：营销研究 +- Dev Agent：开发 + +## 关键优势 + +1. **专业化分工**：每个Agent专注特定领域 +2. **并行执行**：多任务同时处理 +3. **可扩展性**：新增Agent无需修改主逻辑 +4. **共享记忆**：团队成员共享项目上下文 + +## 协作机制 + +- **Telegram路由**：通过标签分配到不同Agent +- **共享内存**：项目文档、目标、决策 +- **私有上下文**：每个Agent独有会话历史 +- **定时任务**：Agent主动工作 + +## Race Condition处理 + +当多个Agent编辑同一文件时： +1. AUTONOMOUS.md：仅主会话编辑 +2. memory/tasks-log.md：仅追加，子Agent只添加新行 + +## 使用场景 + +- [[多Agent专业团队]] +- [[多Agent内容工厂]] +- [[自主项目管理]] +- [[动态仪表板]] + +## 相关链接 +- [Anthropic: Building Effective Agents](https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents) diff --git a/wiki/concepts/工作流自动化.md b/wiki/concepts/工作流自动化.md new file mode 100644 index 00000000..39747464 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/工作流自动化.md @@ -0,0 +1,59 @@ +--- +title: "工作流自动化" +type: concept +tags: [automation, workflow, n8n] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# 工作流自动化 + +使用工具自动执行重复性任务，减少人工干预。 + +## 核心概念 + +### 工作流（Workflow） +由多个任务节点按一定顺序执行的自动化流程。 + +### 节点（Node） +工作流中的单个操作单元： +- 触发器：启动工作流 +- 动作：执行具体操作 +- 工具：辅助功能 +- 代码：自定义逻辑 +- AI节点：嵌入AI能力 + +## 与AI Agent的关系 + +- **Workflow**：预定义自动化，一致输出 +- **Agent**：基于LLM动态决定工具和输出 +- **Agentic系统**：结合两者优势 + +## 平台 + +### N8N +- 可视化拖拽界面 +- 400+预构建集成 +- 支持自托管 + +### OpenClaw +- 通过skill扩展能力 +- 自然语言配置 +- 记忆和上下文保留 + +## 安全集成模式 + +[[OpenClaw + n8n工作流编排]]： +- Webhook调用n8n +- 凭证隔离在n8n +- 工作流可锁定 + +## 使用场景 + +- [[会议纪要自动化]] +- [[邮件管理自动化]] +- [[日历聚合]] +- [[社交媒体自动化]] + +## 相关链接 +- [N8N官网](https://n8n.io/) +- [OpenClaw文档](https://docs.openclaw.ai) diff --git a/wiki/concepts/思维链引导.md b/wiki/concepts/思维链引导.md new file mode 100644 index 00000000..8cf161ae --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/思维链引导.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +id: chain-of-thought +title: "思维链引导" +type: concept +tags: [prompt-engineering, reasoning] +sources: + - "[[如何写出完美的Prompt]]" +last_updated: 2025-12-02 +--- + +## Definition + +思维链引导是一种提示词技术，让AI逐步推理而非直接给出答案。 + +## Mechanism + +通过在提示词中要求AI展示推理过程： +- 先分析问题 +- 再列出步骤 +- 最后给出答案 + +## Benefits + +- 提高AI推理准确性 +- 减少幻觉发生 +- 让用户理解决策过程 +- 便于发现AI思维漏洞 + +## Connections +- [[Prompt能力]] ← uses ← [[思维链引导]] +- [[需求拆解]] ← extends ← [[思维链引导]] diff --git a/wiki/concepts/技能系统.md b/wiki/concepts/技能系统.md new file mode 100644 index 00000000..4df59945 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/技能系统.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +title: "技能系统" +type: concept +tags: [skill, openclaw, extension] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# 技能系统 + +OpenClaw的扩展机制，通过技能包添加新能力。 + +## 技能结构 + +``` +skills/ +├── skill-name/ +│ └── SKILL.md +``` + +## 常用技能 + +### 集成技能 +- [[Telegram]]：消息通道 +- [[Discord]]：协作平台 +- [[Slack]]：团队通讯 + +### 数据技能 +- [[YouTube]]：视频内容获取 +- [[Reddit]]：社区内容聚合 +- [[GitHub]]：代码和项目数据 + +### 工具技能 +- [[arxiv-reader]]：学术论文读取 +- [[latex-compiler]]：LaTeX编译 +- [[youtube-full]]：YouTube完整集成 + +### MCP技能 +- [[n8n-mcp]]：N8N节点访问 +- [[idea-reality-mcp]]：创意验证 + +## 技能安装 + +通过ClawHub安装： +```bash +npx clawhub@latest install skill-name +``` + +或通过OpenClaw： +```text +Install the youtube-full skill +``` + +## 技能开发 + +技能是包含SKILL.md的目录，定义： +- 工具列表 +- 使用方法 +- 配置要求 + +## 使用场景 + +详见各use case中的"Skills you Need"部分。 diff --git a/wiki/concepts/提示词框架.md b/wiki/concepts/提示词框架.md new file mode 100644 index 00000000..26b3fe18 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/提示词框架.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +id: prompt-framework +title: "提示词框架" +type: concept +tags: [Nano Banana, prompt-engineering, image-generation] +sources: + - "[[Nano Banana提示词框架]]" +last_updated: 2025-03-15 +--- + +## Definition + +提示词框架是结构化描述图像生成需求的模板，通过标准化字段确保生成质量可控。 + +## Framework Types + +### 物件描述框架 +- shot：镜头类型 +- subject：包含item/materials/details/condition +- environment：环境描述 +- lighting：光线 +- camera：相机设置 +- color_grade：色彩分级 +- style：风格 +- quality：质量参数 +- negatives：负面提示 + +### 人物描述框架 +- subject：包含age/appearance/pose等字段 + +## Connections +- [[AI图像生成]] ← uses ← [[提示词框架]] +- [[Nano Banana]] ← supports ← [[提示词框架]] diff --git a/wiki/concepts/流程工程.md b/wiki/concepts/流程工程.md new file mode 100644 index 00000000..e52c2045 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/流程工程.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +id: workflow-engineering +title: "流程工程" +type: concept +tags: [AI, workflow, SOP, engineering] +sources: + - "[[Claude Skills最值得研究的AI范式]]" +last_updated: 2026-01-05 +--- + +## Definition + +流程工程是将重复任务拆解为AI能理解、稳定复用的流程，并通过Skills实现标准化的工程化方法。 + +## vs 提示词工程 + +| 维度 | 提示词工程 | 流程工程 | +|------|------------|----------| +| 核心 | 单次Prompt优化 | 全流程标准化 | +| 稳定性 | 依赖模型表现 | SOP固化 | +| 复用性 | 低 | 高 | +| 目标 | 一次好结果 | 稳定可重复 | + +## Key Elements + +- **SOP标准化**：将经验沉淀为操作步骤 +- **Skills封装**：AI技能的模块化 +- **自动化执行**：交给AI稳定运行 +- **反馈迭代**：持续优化流程 + +## Connections +- [[提示词工程]] ← evolves_to ← [[流程工程]] +- [[Claude Skills]] ← implements ← [[流程工程]] +- [[SOP标准化]] ← enables ← [[流程工程]] diff --git a/wiki/concepts/结构化表达.md b/wiki/concepts/结构化表达.md new file mode 100644 index 00000000..ec079a12 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/结构化表达.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +id: structured-expression +title: "结构化表达" +type: concept +tags: [prompt-engineering, communication] +sources: + - "[[如何写出完美的Prompt]]" +last_updated: 2025-12-02 +--- + +## Definition + +结构化表达是用清晰逻辑组织信息的方法，确保AI准确理解人类意图。 + +## Principles + +- 层次分明：按重要性和逻辑顺序组织 +- 格式统一：使用一致的标记和分隔符 +- 信息完整：不遗漏关键上下文 +- 表达精准：避免歧义和模糊表述 + +## Techniques + +- 使用编号列表组织要点 +- 使用标题区分不同部分 +- 使用表格呈现结构化数据 +- 使用引用标记重要信息 + +## Connections +- [[Prompt能力]] ← enables ← [[结构化表达]] +- [[结构化思维]] ← implements ← [[结构化表达]] diff --git a/wiki/concepts/记忆系统.md b/wiki/concepts/记忆系统.md new file mode 100644 index 00000000..3a7eec72 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/记忆系统.md @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "记忆系统" +type: concept +tags: [memory, openclaw, context] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# 记忆系统 + +AI Agent跨会话保留上下文和知识的能力。 + +## OpenClaw记忆机制 + +### 内置方案（builtin） +原始记忆存储在Markdown文件中，系统维护本地索引方便检索。 + +### QMD方案 +围绕workspace中的Markdown文件，使用更强的检索/索引方式。 + +### 记忆流程 +``` +对话发生 +↓ +Agent通过普通文件工具把重要信息写入memory/或MEMORY.md +↓ +下次对话开始 +↓ +Agent通过memory_search/memory_get检索相关记忆 +↓ +相关记忆被注入到当前对话上下文 +↓ +Agent表现出"我记得你说过……"的能力 +``` + +## 向量语义搜索 + +[[Semantic Memory Search]]使用memsearch： +- 索引Markdown记忆文件到向量数据库 +- 通过含义搜索而非关键词 +- SHA-256内容哈希避免重复嵌入 + +## Workspace记忆文件 + +- [[memory/]]：按日期滚动的记忆笔记 +- [[MEMORY.md]]：长期知识总表 +- 与memory/目录兼容 + +## 关键洞察 + +- 对Agent来说，真正算数的长期记忆是Markdown文件 +- 向量索引只是派生缓存，可以随时重建 +- 文件永不修改 + +## 使用场景 + +- [[第二大脑]] +- [[个人CRM]] +- [[健康症状追踪]] + +## 相关工具 + +- [[memsearch]]：向量语义搜索工具 +- [[Milvus]]：向量数据库后端 diff --git a/wiki/concepts/需求拆解.md b/wiki/concepts/需求拆解.md new file mode 100644 index 00000000..8ec4ca55 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/需求拆解.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +id: requirement-decomposition +title: "需求拆解" +type: concept +tags: [prompt-engineering, structured-thinking] +sources: + - "[[如何写出完美的Prompt]]" +last_updated: 2025-12-02 +--- + +## Definition + +需求拆解是将模糊目标转化为具体可执行子任务的过程。 + +## Methods + +### 基础方法 +- **需求拆解法**：将复杂任务分解为简单步骤 +- **上下文补全法**：补充背景信息让AI理解场景 +- **格式定义法**：明确输出格式要求 +- **示例引导法**：提供参考案例 + +### 进阶策略 +- **思维链引导**：让AI逐步推理 +- **任务拆分**：大任务分解为子任务 +- **角色赋能**：赋予AI特定专业角色 +- **预填回复**：提供初始回答框架 + +### 高阶技巧 +- **跨模态联动**：结合多种输入输出形式 +- **领域知识注入**：嵌入专业知识 +- **反馈循环嵌入**：建立迭代优化机制 + +## Connections +- [[Prompt能力]] ← requires ← [[需求拆解]] +- [[结构化表达]] ← enables ← [[需求拆解]] diff --git a/wiki/concepts/音频概览.md b/wiki/concepts/音频概览.md new file mode 100644 index 00000000..22dac157 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/音频概览.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +id: audio-overview +title: "音频概览" +type: concept +tags: [NotebookLM, learning, podcast] +sources: + - "[[7 ways I use NotebookLM to make my life easier]]" +last_updated: 2025-11-23 +--- + +## Definition + +音频概览是NotebookLM的功能，将文档转化为AI双人播客格式，适合被动学习。 + +## Mechanism + +- AI分析文档内容 +- 生成两个AI声音的对话 +- 用户可以收听而非阅读 + +## Use Cases + +- 通勤时学习 +- 视觉疲劳时继续学习 +- 将长文档转化为可听的摘要 + +## Connections +- [[NotebookLM]] ← implements ← [[音频概览]] +- [[被动学习]] ← uses ← [[音频概览]] diff --git a/wiki/concepts/首尾针动画.md b/wiki/concepts/首尾针动画.md new file mode 100644 index 00000000..5c0e4ea0 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/首尾针动画.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +id: frame-interpolation +title: "首尾针动画" +type: concept +tags: [video, AI, animation] +sources: + - "[[固定镜头短视频AI全流程制作]]" +last_updated: 2025-03-15 +--- + +## Definition + +首尾针动画是通过AI自动补齐首尾帧之间中间动作的技术，实现平滑过渡效果。 + +## Mechanism + +1. 确定起始帧和结束帧 +2. AI分析首尾帧的差异 +3. 自动生成中间过渡帧 +4. 输出流畅视频 + +## Tools + +- 海螺AI +- KAI +- 其他AI动效工具 + +## Connection to Fixed-Camera Video + +固定机位视频天然适合首尾针动画，因为： +- 背景固定，减少AI生成负担 +- 只需关注主体变化 +- 更容易保持一致性 + +## Connections +- [[AI视频制作]] ← uses ← [[首尾针动画]] +- [[固定机位]] ← enables ← [[首尾针动画]] diff --git a/wiki/entities/DeepSider.md b/wiki/entities/DeepSider.md new file mode 100644 index 00000000..ab2c1692 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/DeepSider.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +id: deepsider +title: "DeepSider" +type: entity +tags: [browser-extension, AI, multi-model] +sources: + - "[[Nano Banana 2使用指南]]" +last_updated: 2025-12-01 +--- + +## Overview + +DeepSider是浏览器插件，聚合多AI模型供用户使用，国内可直接访问。 + +## Key Features + +- 支持Gemini 3.0、Gemini 3 Pro Image（Nano Banana 2）、GPT-5.1等模型 +- 国内可用，绕过访问限制 +- 浏览器插件形式，便捷集成 + +## Use Cases + +- 访问Gemini系列模型 +- AI图像生成（Nano Banana 2） +- 多模型对比使用 + +## Connections +- [[DeepSider]] → enables → [[Nano Banana 2]] +- [[AI工具聚合]] ← uses ← [[DeepSider]] diff --git a/wiki/entities/ElevenLabs.md b/wiki/entities/ElevenLabs.md new file mode 100644 index 00000000..7746654c --- /dev/null +++ b/wiki/entities/ElevenLabs.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +id: elevenlabs +title: "ElevenLabs" +type: entity +tags: [AI, TTS, voice-cloning, international] +sources: + - "[[AI配音与声音克隆工具合集]]" +last_updated: 2025-03-06 +--- + +## Overview + +ElevenLabs是国际顶流AI配音和声音克隆平台，支持30+语言和情感变化，付费较高。 + +## Key Features + +- 30+语言支持 +- 情感变化控制 +- 高保真声音克隆 +- 国际顶流品质 + +## Pricing + +付费较贵，适合专业用户 + +## Connections +- [[AI配音]] ← uses ← [[ElevenLabs]] +- [[声音克隆]] ← uses ← [[ElevenLabs]] diff --git a/wiki/entities/F5TTS.md b/wiki/entities/F5TTS.md new file mode 100644 index 00000000..13b8c6bd --- /dev/null +++ b/wiki/entities/F5TTS.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +id: f5-tts +title: "F5-TTS" +type: entity +tags: [AI, TTS, voice-cloning, open-source] +sources: + - "[[AI配音与声音克隆工具合集]]" +last_updated: 2025-03-06 +--- + +## Overview + +F5-TTS是开源语音克隆项目，2秒即可克隆声音，适合技术流用户，需要代码基础。 + +## Key Features + +- 开源免费 +- 2秒克隆 +- 技术流首选 +- 需代码基础 + +## Connections +- [[AI配音]] ← uses ← [[F5-TTS]] +- [[声音克隆]] ← uses ← [[F5-TTS]] +- [[开源工具]] ← extends ← [[F5-TTS]] diff --git a/wiki/entities/LangChain.md b/wiki/entities/LangChain.md new file mode 100644 index 00000000..aa6490b5 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/LangChain.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +id: langchain +title: "LangChain" +type: entity +tags: [LLM, framework, RAG] +sources: + - "[[RAG从入门到精通系列1：基础RAG]]" +last_updated: 2025-12-18 +--- + +## Overview + +LangChain是RAG实现框架，用于构建基于LLM的应用。 + +## Key Features + +- RAG流程封装 +- 多种数据源连接 +- Chain构建能力 +- Agent支持 + +## Connections +- [[RAG]] ← uses ← [[LangChain]] +- [[LLM应用开发]] ← uses ← [[LangChain]] diff --git a/wiki/entities/MCP.md b/wiki/entities/MCP.md new file mode 100644 index 00000000..2d781831 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/MCP.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "MCP" +type: entity +tags: [mcp, protocol, integration] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# MCP + +Modal Context Protocol（模态上下文协议），AI大模型与外围服务集成的协议。 + +## 基本信息 +- **全称**：Modal Context Protocol +- **类型**：Client-Server架构协议 +- **用途**：实现大模型与外围工具服务的高效集成 + +## 核心功能 + +### 三种接口 +MCP Server提供三种功能接口： +1. **资源获取**（Resource/GET）：类似HTTP GET请求 +2. **工具调用**（Tool/POST）：类似POST请求 +3. **Promise提示词**：用于多样化交互与扩展 + +### 客户端 +- [[Cursor]]：AI代码编辑器 +- Claude Desktop +- 其他支持MCP的客户端 + +### 服务端 +- 热点新闻MCP Server +- Sequential Thinking工具 +- [[n8n-mcp]]：N8N的MCP实现 + +## 接入方式 +1. **SSE服务方式**：通过Server-Sent Events接入 +2. **本地Command方式**：通过本地执行命令接入 + +## 使用场景 + +详见： +- [[MCP在Cursor中的集成与应用]] + +## 相关链接 +- [MCP协议文档](https://modelcontextprotocol.io/) diff --git a/wiki/entities/N8N.md b/wiki/entities/N8N.md new file mode 100644 index 00000000..84484c64 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/N8N.md @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "N8N" +type: entity +tags: [n8n, automation, workflow] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# N8N + +开源工作流自动化平台，支持节点连接执行任务。 + +## 基本信息 +- **类型**：工作流自动化平台 +- **开源协议**：Apache-2.0 +- **部署方式**：Docker、本地安装、云端 +- **特点**：可视化拖拽界面 + +## 核心概念 + +### 节点（Node） +工作流中的单个操作单元，分为五类： +- 触发器节点（Trigger） +- 动作节点（Action） +- 工具节点（Utility） +- 代码节点（Code） +- 高级AI节点（Advanced AI） + +### 工作流（Workflow） +由多个节点按一定顺序执行的自动化流程。 + +### 与AI Agent集成 +- [[n8n-mcp]]：N8N的MCP服务器实现 +- [[OpenClaw + n8n工作流编排]]：通过webhook安全集成 +- [[使用Claude自动生成N8N工作流]] + +## 使用场景 + +详见各use case： +- [[N8N Telegram Trigger配置]] +- [[N8N全教程构建AI Agent]] +- [[N8N工作流编排]] + +## 相关链接 +- [N8N官网](https://n8n.io/) +- [N8N文档](https://docs.n8n.io/) diff --git a/wiki/entities/NanoBanana.md b/wiki/entities/NanoBanana.md new file mode 100644 index 00000000..bcac6472 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/NanoBanana.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +id: nano-banana +title: "Nano Banana" +type: entity +tags: [google, AI, image-generation] +sources: + - "[[Nano Banana提示词框架]]" + - "[[Nano Banana Pro提示词指南]]" + - "[[Nano Banana 2使用指南]]" +last_updated: 2025-12-01 +--- + +## Overview + +Nano Banana是Google开发的AI图像生成模型，基于Gemini系列模型的图像生成能力。最新版本为Nano Banana 2（Gemini 3 Pro Image），是推理模型，生成前会进行内部推理。 + +## Key Features + +- **推理模型**：生成前会进行内部推理，提升质量 +- **多分辨率支持**：1K、2K、4K分辨率 +- **多图像组合**：最多14张输入图像组合输出 +- **多语言长文本渲染**：擅长在中英文环境中渲染长文本 + +## Versions + +- **Nano Banana**：基础版本 +- **Nano Banana Pro**：增强版本 +- **Nano Banana 2**：Gemini 3 Pro Image，推理模型 + +## Connections +- [[AI图像生成]] ← uses ← [[Nano Banana]] +- [[Nano Banana]] ← supports ← [[提示词框架]] diff --git a/wiki/entities/NotebookLM.md b/wiki/entities/NotebookLM.md new file mode 100644 index 00000000..4551de78 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/NotebookLM.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +id: notebooklm +title: "NotebookLM" +type: entity +tags: [google, AI, learning, productivity] +sources: + - "[[7 ways I use NotebookLM to make my life easier]]" + - "[[NotebookLM Open Source Alternatives]]" +last_updated: 2025-11-23 +--- + +## Overview + +NotebookLM是Google推出的AI学习和工作助手，核心特点是Source-Grounding机制确保回答准确且可溯源。 + +## Key Features + +- **Source-Grounding**：限制知识库仅包含用户上传的文档，避免AI幻觉 +- **音频概览**：将文档转化为AI双人播客格式，适合被动学习 +- **项目中心**：集中管理研究、想法、会议记录的统一空间 +- **精确引用**：法律文档审查时提供精确引用 + +## Use Cases + +- 信息整理和学习笔记 +- 文档问答和摘要 +- 项目研究和知识管理 +- 被动学习（音频概览） + +## Aliases + +- Google NotebookLM + +## Connections +- [[NotebookLM]] ← uses ← [[Source-Grounding]] +- [[AI学习工具]] ← extends ← [[NotebookLM]] diff --git a/wiki/entities/OpenClaw.md b/wiki/entities/OpenClaw.md new file mode 100644 index 00000000..0913283c --- /dev/null +++ b/wiki/entities/OpenClaw.md @@ -0,0 +1,56 @@ +--- +title: "OpenClaw" +type: entity +tags: [openclaw, agent, framework] +last_updated: 2026-04-14 +--- + +# OpenClaw + +开源AI Agent框架，支持多Agent协作、记忆系统、技能扩展。 + +## 基本信息 +- **类型**：AI Agent框架 +- **开源协议**：MIT +- **平台**：跨平台（支持macOS、Linux、Windows） +- **连接方式**：CLI、Telegram、Discord、WebUI + +## 核心功能 + +### Workspace文件体系 +OpenClaw使用workspace目录下的文件来配置Agent行为： +- [[AGENTS.md]]：Agent工作说明书 +- [[SOUL.md]]：Agent性格档案 +- [[USER.md]]：用户偏好 +- [[TOOLS.md]]：工具权限声明 +- [[IDENTITY.md]]：Agent身份元数据 +- [[BOOTSTRAP.md]]：首次启动引导 +- [[memory/]]：长期记忆目录 + +### 多Agent支持 +- 通过`sessions_spawn`启动子Agent +- 通过`sessions_send`发送消息 +- 支持多Agent团队协作（如Milo、Josh等） + +### 技能系统 +- 技能包目录：`skills/` +- 支持第三方技能安装 +- MCP协议集成 + +### 记忆系统 +- 内置Markdown文件记忆 +- 支持向量语义搜索（通过memsearch） +- 长期上下文保留 + +## 使用场景 + +详见各use case： +- [[多Agent专业团队]] +- [[自愈家庭服务器]] +- [[第二大脑]] +- [[目标驱动自主任务]] + +## 相关链接 +- [OpenClaw GitHub](https://github.com/openclaw/openclaw) +- [OpenClaw文档](https://docs.openclaw.ai) +- [OpenClaw Showcase](https://openclaw.ai/showcase) diff --git a/wiki/entities/剪映.md b/wiki/entities/剪映.md new file mode 100644 index 00000000..48df7164 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/剪映.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +id: jianying +title: "剪映" +type: entity +tags: [video-editing, ByteDance, TikTok] +sources: + - "[[AI配音与声音克隆工具合集]]" +last_updated: 2025-03-06 +--- + +## Overview + +剪映是字节跳动推出的视频编辑工具，抖音官方，短视频首选，部分音色需VIP。 + +## Key Features + +- 抖音官方工具 +- 短视频首选 +- 部分音色需VIP +- 内置AI配音功能 + +## Connections +- [[AI视频制作]] ← uses ← [[剪映]] +- [[短视频制作]] ← uses ← [[剪映]] diff --git a/wiki/entities/海螺AI.md b/wiki/entities/海螺AI.md new file mode 100644 index 00000000..966c7631 --- /dev/null +++ b/wiki/entities/海螺AI.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +id: hailo-ai +title: "海螺AI" +type: entity +tags: [AI, TTS, voice-cloning, MiniMax] +sources: + - "[[AI配音与声音克隆工具合集]]" +last_updated: 2025-03-06 +--- + +## Overview + +海螺AI是MiniMax出品的AI工具，主打语音克隆和配音功能，对中文支持好，小白友好。 + +## Key Features + +- 30秒克隆声音 +- 免费使用 +- 中文支持好 +- 小白友好界面 + +## Connections +- [[AI配音]] ← uses ← [[海螺AI]] +- [[声音克隆]] ← uses ← [[海螺AI]] diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md new file mode 100644 index 00000000..b4dadaa0 --- /dev/null +++ b/wiki/index.md @@ -0,0 +1,123 @@ +# Wiki Index + +## Overview +- [Overview](overview.md) + +## Sources +- [万字讲透OpenClaw-Workspace深度解析](sources/wan-zi-jiang-tou-openclaw-workspace-shen-du-jie-xi.md) +- [万字保姆级教程-90天跑通一人公司模式](sources/90-tian-pao-tong-yi-ren-gong-si-mo-shi.md) +- [MCP在Cursor中的集成与应用详解](sources/mcp-zai-cursor-zhong-de-ji-cheng-yu-ying-yong.md) +- [N8N Full Tutorial Building AI Agents](sources/n8n-full-tutorial-building-ai-agents.md) +- [N8N Configure Telegram Trigger](sources/n8n-configure-telegram-trigger.md) +- [使用Claude自动生成N8N工作流的实操教程](sources/shi-yong-claude-zi-dong-sheng-cheng-n8n-gong-zuo-liu.md) +- [N8N+Claude通过自然语言自动化工作流](sources/n8n-claude-zi-dong-hua-gong-zuo-liu.md) +- [Podcast Production Pipeline](sources/podcast-production-pipeline.md) +- [Automated Meeting Notes & Action Items](sources/meeting-notes-action-items.md) +- [Daily YouTube Digest](sources/daily-youtube-digest.md) +- [Multi-Agent Content Factory](sources/content-factory.md) +- [Self-Healing Home Server](sources/self-healing-home-server.md) +- [Health & Symptom Tracker](sources/health-symptom-tracker.md) +- [Project State Management System](sources/project-state-management.md) +- [Multi-Agent Specialized Team](sources/multi-agent-team.md) +- [AI-Powered Earnings Tracker](sources/earnings-tracker.md) +- [Multi-Channel Personal Assistant](sources/multi-channel-assistant.md) +- [Event Guest Confirmation](sources/event-guest-confirmation.md) +- [Market Research & Product Factory](sources/market-research-product-factory.md) +- [Custom Morning Brief](sources/custom-morning-brief.md) +- [Inbox De-clutter](sources/inbox-declutter.md) +- [Daily Reddit Digest](sources/daily-reddit-digest.md) +- [Autonomous Project Management with Subagents](sources/autonomous-project-management.md) +- [Pre-Build Idea Validator](sources/pre-build-idea-validator.md) +- [Dynamic Dashboard with Sub-agent Spawning](sources/dynamic-dashboard.md) +- [Todoist Task Manager](sources/todoist-task-manager.md) +- [Habit Tracker & Accountability Coach](sources/habit-tracker-accountability-coach.md) +- [LaTeX Paper Writing](sources/latex-paper-writing.md) +- [Second Brain](sources/second-brain.md) +- [Multi-Channel Customer Service](sources/multi-channel-customer-service.md) +- [OpenClaw + n8n Workflow Orchestration](sources/n8n-workflow-orchestration.md) +- [Local CRM Framework with DenchClaw](sources/local-crm-framework.md) +- [Overnight Mini App Builder](sources/overnight-mini-app-builder.md) +- [Polymarket Autopilot](sources/polymarket-autopilot.md) +- [YouTube Content Pipeline](sources/youtube-content-pipeline.md) +- [Personal CRM with Automatic Contact Discovery](sources/personal-crm.md) +- [Knowledge Base RAG](sources/knowledge-base-rag.md) +- [X/Twitter Automation from Chat](sources/x-twitter-automation.md) +- [Multi-Source Tech News Digest](sources/multi-source-tech-news-digest.md) +- [Family Calendar Aggregation & Household Assistant](sources/family-calendar-household-assistant.md) +- [OpenClaw as Desktop Cowork (AionUi)](sources/aionui-cowork-desktop.md) +- [Semantic Memory Search](sources/semantic-memory-search.md) +- [arXiv Paper Reader](sources/arxiv-paper-reader.md) +- [Autonomous Educational Game Development Pipeline](sources/autonomous-game-dev-pipeline.md) +- [Phone Call Notifications](sources/phone-call-notifications.md) +- [X Account Analysis](sources/x-account-analysis.md) +- [7 ways I use NotebookLM to make my life easier](sources/7-ways-notebooklm.md) +- [Designing for Agentic AI](sources/designing-for-agentic-ai.md) +- [Multi-Agent System Reliability](sources/multi-agent-system-reliability.md) +- [A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems](sources/a-formalization-of-recursive-self-optimizing-generative-systems.md) +- [14个免费AI图生视频工具](sources/14-ge-mian-fei-de-ai-tu-sheng-shi-ping-gong-ju.md) +- [2025年11个神级AI开源平替](sources/2025-nian-11-ge-shen-ji-ai-kai-yuan-ping-ti.md) +- [Claude Skills最值得研究的AI范式](sources/claude-skills.md) +- [Best 7 News APIs](sources/best-7-news-api.md) +- [Vibe Coding Guide](sources/vibe-coding-guide.md) +- [NotebookLM Open Source Alternatives](sources/notebooklm-open-source-alternatives.md) +- [YouTube RSS Feed](sources/youtube-rss-feed.md) +- [LLMs RAG AI Agent区别](sources/llms-rag-ai-agent-qu-bie.md) +- [Nano Banana提示词框架](sources/nano-banana-prompting-guide.md) +- [Nano Banana Pro提示词指南](sources/nano-banana-pro-prompting-guide.md) +- [Multiple Interests Guide](sources/multiple-interests-guide.md) +- [Never Write Another Prompt](sources/never-write-another-prompt.md) +- [The Picture They Paint of You](sources/the-picture-they-paint-of-you.md) +- [RAG从入门到精通系列1：基础RAG](sources/rag-cong-ru-men-dao-jing-tong.md) +- [OpenAI ChatGPT个性化定义](sources/openai-chatgpt-ge-xing-hua-ding-yi.md) +- [Build Your Own X](sources/build-your-own-x.md) +- [抑郁典型梦中人](sources/yi-yu-dian-xing-meng-zhong-ren.md) +- [Gemini Product Manager PRD](sources/gemini-product-manager-prd.md) +- [AI配音与声音克隆工具合集](sources/ai-pei-yin-sheng-yin-kelong-gong-ju.md) +- [固定镜头短视频AI全流程制作](sources/gu-ding-jing-tou-duan-shi-pin-ai-sheng-chan.md) +- [大模型相关术语框架总结](sources/llm-terms-framework.md) +- [Nano Banana 2使用指南](sources/nano-banana-2-guide.md) +- [如何写出完美的Prompt](sources/perfect-prompt-guide.md) + +## Entities +- [OpenClaw](entities/OpenClaw.md) +- [N8N](entities/N8N.md) +- [MCP](entities/MCP.md) +- [NotebookLM](entities/NotebookLM.md) +- [NanoBanana](entities/NanoBanana.md) +- [DeepSider](entities/DeepSider.md) +- [ElevenLabs](entities/ElevenLabs.md) +- [海螺AI](entities/海螺AI.md) +- [F5-TTS](entities/F5TTS.md) +- [剪映](entities/剪映.md) +- [LangChain](entities/LangChain.md) + +## Concepts +- [Workspace](concepts/Workspace.md) +- [多Agent系统](concepts/多Agent系统.md) +- [工作流自动化](concepts/工作流自动化.md) +- [记忆系统](concepts/记忆系统.md) +- [技能系统](concepts/技能系统.md) +- [Source-Grounding](concepts/SourceGrounding.md) +- [音频概览](concepts/音频概览.md) +- [提示词框架](concepts/提示词框架.md) +- [GenAI](concepts/GenAI.md) +- [Agentic AI](concepts/AgenticAI.md) +- [RAG](concepts/RAG.md) +- [Embedding](concepts/Embedding.md) +- [Prompt能力](concepts/Prompt能力.md) +- [需求拆解](concepts/需求拆解.md) +- [结构化表达](concepts/结构化表达.md) +- [思维链引导](concepts/思维链引导.md) +- [AI配音](concepts/AI配音.md) +- [声音克隆](concepts/声音克隆.md) +- [固定机位](concepts/固定机位.md) +- [首尾针动画](concepts/首尾针动画.md) +- [九宫格法](concepts/九宫格法.md) +- [LLM](concepts/LLM.md) +- [Token](concepts/Token.md) +- [MCP](concepts/MCP.md) +- [Agent](concepts/Agent.md) +- [vLLM](concepts/vLLM.md) +- [Claude Skills](concepts/ClaudeSkills.md) +- [流程工程](concepts/流程工程.md) +- [Vibe Coding](concepts/VibeCoding.md) diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md new file mode 100644 index 00000000..070b2f03 --- /dev/null +++ b/wiki/log.md @@ -0,0 +1,40 @@ +# Wiki Log + +## [2026-04-14] ingest | AI目录批量摄取（26个文件） + +### 摄取统计 +- Source页面：26个 +- Entity页面：11个（NotebookLM、NanoBanana、DeepSider、ElevenLabs、海螺AI、F5-TTS、剪映、LangChain等） +- Concept页面：21个（Source-Grounding、音频概览、提示词框架、GenAI、Agentic AI、RAG、Embedding、Prompt能力、AI配音、声音克隆、固定机位、首尾针动画、九宫格法、LLM、Token、MCP、Agent、vLLM、Claude Skills、流程工程、Vibe Coding等） + +### 主要主题 +- AI图像生成：Nano Banana提示词工程 +- AI配音与声音克隆：ElevenLabs、海螺AI、F5-TTS +- 视频制作：固定镜头、九宫格法、首尾针动画 +- RAG检索增强生成 +- 大模型术语体系：LLM、MCP、Agent、vLLM、Token +- Claude Skills与流程工程 +- Prompt能力与提示词工程 + +### 冲突检测 +- 无重大冲突发现 + +## [2026-04-14] ingest | Agent目录批量摄取（45个文件） + +### 摄取统计 +- Source页面：45个 +- Entity页面：3个（OpenClaw、N8N、MCP） +- Concept页面：5个（Workspace、多Agent系统、工作流自动化、记忆系统、技能系统） + +### 来源文件 +- 主目录：8个文件 +- usecases子目录：37个文件 + +### 主要主题 +- OpenClaw配置与使用 +- N8N工作流自动化 +- MCP协议集成 +- 多Agent协作系统 +- 个人效率工具 +- 内容创作自动化 +- 商业应用（CRM、市场研究） diff --git a/wiki/overview.md b/wiki/overview.md new file mode 100644 index 00000000..0eadf7ed --- /dev/null +++ b/wiki/overview.md @@ -0,0 +1,114 @@ +# Overview + +本Wiki涵盖两大核心领域：**Agent（智能体）系统**和**AI应用**。Agent系统以OpenClaw、N8N、MCP为核心；AI应用涵盖图像生成、配音克隆、视频制作、RAG检索等场景。 + +## 核心主题 + +### Agent系统 +- **OpenClaw**：开源AI Agent框架，支持多Agent协作、记忆系统、技能扩展 +- **N8N**：开源工作流自动化平台，可与AI Agent结合实现复杂自动化 +- **MCP (Modal Context Protocol)**：AI大模型与外围服务集成的协议 +- **多Agent系统**：多个专业Agent协同工作的架构模式 + +### AI应用 +- **图像生成**：Nano Banana、Midjourney等模型的提示词工程 +- **AI配音与声音克隆**：ElevenLabs、海螺AI、F5-TTS等工具 +- **视频制作**：固定镜头短视频AI全流程、九宫格法、首尾针动画 +- **RAG检索**：检索增强生成解决LLM幻觉问题 + +## 问题域 + +### Agent系统 +- Agent开发与配置（Workspace文件体系） +- 工作流自动化（N8N节点和工作流） +- 跨平台集成（Telegram、Discord、Slack等） +- 个人效率提升（习惯追踪、日历管理、邮件处理） +- 内容创作自动化（YouTube、Twitter、播客等） +- 商业应用（CRM、市场研究、财报追踪） + +### AI应用 +- 提示词工程：角色-需求-场景-目标四要素结构 +- 图像生成质量控制：物件描述框架、人物描述框架 +- 声音克隆与配音：多语言TTS、各平台特点 +- 视频内容创作：分镜拆解、一致性保证 +- 大模型知识体系：LLM、MCP、Agent、RAG、vLLM、Token + +## 方法/机制 + +### Agent系统 +- **Workspace文件体系**（AGENTS.md、SOUL.md、USER.md等）：定义Agent行为 +- **Sub-agent多Agent协作**：分散式协调通过共享状态文件 +- **Cron定时任务与心跳机制**：自动化定期执行 +- **MCP协议工具调用**：Client-Server架构的服务集成 +- **Webhook安全集成**：OpenClaw与N8N的安全集成模式 +- **向量语义搜索**：memsearch实现记忆的语义检索 + +### AI应用 +- **提示词框架**：物件描述、人物描述的JSON标准化结构 +- **Source-Grounding**：NotebookLM限制知识库确保回答准确性 +- **九宫格法**：一次性生成多个分镜保证画面一致性 +- **首尾针动画**：AI补齐中间帧实现平滑过渡 +- **RAG三步流程**：索引→检索→生成 + +## 关键实体 + +### Agent系统 +- [[OpenClaw]]：开源AI Agent框架 +- [[N8N]]：工作流自动化平台 +- [[MCP]]：模态上下文协议 +- [[DenchClaw]]：本地CRM框架 +- [[AionUi]]：桌面Cowork应用 + +### AI应用 +- [[NotebookLM]]：Google AI学习工具 +- [[Nano Banana]]：Google AI图像生成模型 +- [[DeepSider]]：多AI模型聚合浏览器插件 +- [[ElevenLabs]]：国际AI配音平台 +- [[海螺AI]]：MiniMax出品的AI工具 +- [[F5-TTS]]：开源语音克隆项目 +- [[剪映]]：字节跳动视频编辑工具 + +## 关键概念 + +### Agent系统 +- [[Workspace]]：Agent的工作台目录配置体系 +- [[多Agent系统]]：多个专业Agent协同工作的架构 +- [[工作流自动化]]：使用工具自动执行重复性任务 +- [[记忆系统]]：Agent跨会话保留上下文的能力 +- [[技能系统]]：OpenClaw的扩展机制 +- [[n8n-mcp]]：N8N的MCP服务器实现 +- [[idea-reality-mcp]]：预构建创意验证MCP + +### AI应用 +- [[Prompt能力]]：清晰界定需求+结构化思维表达 +- [[需求拆解]]：将模糊目标转化为具体可执行子任务 +- [[结构化表达]]：用清晰逻辑组织信息 +- [[思维链引导]]：让AI逐步推理 +- [[Source-Grounding]]：限制知识库确保AI回答准确性 +- [[音频概览]]：将文档转化为AI双人播客格式 +- [[提示词框架]]：结构化描述图像生成需求的模板 +- [[AI配音]]：文本转语音技术 +- [[声音克隆]]：用少量样本重建个人声音 +- [[固定机位]]：摄像机位置固定不变的拍摄方式 +- [[首尾针动画]]：通过首尾帧AI自动补齐中间动作 +- [[九宫格法]]：一次性生成3x3共九个分镜画面 +- [[RAG]]：检索增强生成 +- [[Embedding]]：将文本转换为数值向量的技术 +- [[LLM]]：大语言模型 +- [[Agent]]：智能体 +- [[vLLM]]：高效LLM推理框架 +- [[Token]]：大模型基本输入单元 + +## Source分类 + +### Agent系统（45个） +涵盖：OpenClaw Workspace、N8N工作流、MCP协议、多Agent协作、记忆系统、技能扩展等 + +### AI应用（26个） +涵盖：NotebookLM、Claude Skills、Nano Banana提示词、RAG基础、AI配音工具、视频制作流程、大模型术语等 + +## 来源分布 +- 微信公众号：Agent系统相关内容 +- YouTube视频：部分AI工具教程 +- OpenClaw Use Cases：37个 +- 技术文档：AI图像生成、RAG、提示词工程等 diff --git a/wiki/sources/14-ge-mian-fei-de-ai-tu-sheng-shi-ping-gong-ju.md b/wiki/sources/14-ge-mian-fei-de-ai-tu-sheng-shi-ping-gong-ju.md new file mode 100644 index 00000000..0e70b574 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/14-ge-mian-fei-de-ai-tu-sheng-shi-ping-gong-ju.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "14个免费的AI图生视频工具" +type: source +tags: [AI, image-to-video, tools] +date: 2025-12-05 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/14个免费的AI图生视频工具，用AI让图片动起来 - AI视频教程 AI自动化工作流定制服务 AI培训学习平台 黑喵大叔.md]] + +## Summary +- 核心主题：14个免费AI图生视频工具评测 +- 问题域：视频制作需要专业设备和技能，门槛高 +- 方法/机制：上传静态图片，AI分析内容并生成动态视频 +- 结论/价值：AI图生视频工具降低视频创作门槛，实现便捷创作 + +## Key Claims +- 绘蛙AI视频（阿里）：模特图转视频，支持多格式高分辨率 +- 智谱清影：30秒生成6秒高清视频，支持音效匹配 +- 通义万相（阿里）：支持提示词控制运动，匹配音效 +- Vidu（清华）：全球首个"多主体参考"功能，10秒生成视频 +- 可灵AI（快手）：1080p分辨率，真实物理规律表现 +- 海螺AI（MiniMax）：主体一致性优秀，支持多种艺术风格 + +## Key Concepts +- [[图生视频]]：将静态图片转化为动态视频的AI技术 +- [[主体一致性]]：视频中角色/物体保持一致的能力 +- [[运动控制]]：通过文本提示词控制视频中主体的运动方式 + +## Key Entities +- [[绘蛙AI视频]]：阿里巴巴AI图生视频工具 +- [[智谱清影]]：智谱AI视频生成工具 +- [[通义万相]]：阿里巴巴AI视频生成工具 +- [[Vidu]]：生数科技与清华大学发布的视频大模型 +- [[可灵AI]]：快手AI创作平台 +- [[海螺AI]]：MiniMax推出的AI视频工具 +- [[即梦AI]]：字节跳动一站式AI创意创作平台 +- [[PixVerse]]：爱诗科技AI视频工具 +- [[Stable Video]]：Stability AI视频生成平台 + +## Connections +- [[AI视频生成]] ← includes ← [[图生视频]] +- [[阿里巴巴]] ← provides ← [[绘蛙AI视频]] +- [[阿里巴巴]] ← provides ← [[通义万相]] +- [[快手]] ← provides ← [[可灵AI]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/2025-nian-11-ge-shen-ji-ai-kai-yuan-ping-ti.md b/wiki/sources/2025-nian-11-ge-shen-ji-ai-kai-yuan-ping-ti.md new file mode 100644 index 00000000..aa5dfe92 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/2025-nian-11-ge-shen-ji-ai-kai-yuan-ping-ti.md @@ -0,0 +1,48 @@ +--- +title: "2025年11个神级AI开源平替" +type: source +tags: [open-source, AI, GitHub] +date: 2026-01-01 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/2025 年 11 个神级 AI 开源平替，GitHub 杀疯了。.md]] + +## Summary +- 核心主题：2025年GitHub热门AI开源项目盘点 +- 问题域：闭源AI产品价格昂贵，开源替代品需求旺盛 +- 方法/机制：按类别梳理各领域最火热的开源项目 +- 结论/价值：国产AI模型（DeepSeek、Qwen）在开源界表现亮眼 + +## Key Claims +- 大语言模型：DeepSeek R1、Qwen 3为开源界标杆 +- AI生图：Flux（开源Midjourney）、Stable Diffusion（LoRA/ControlNet生态最丰富） +- AI生视频：HunyuanVideo（腾讯）参数量最大，中文理解最强 +- 通用智能体：OpenManus（5万Star）为核心开源平替 +- AI Coding：Cline为Cursor最佳开源平替 +- 智能体工作流：n8n（16万Star）、Dify为最强开源项目 + +## Key Concepts +- [[开源平替]]：开源替代闭源产品的方案 +- [[AI生图]]：开源模型Flux、Stable Diffusion +- [[AI生视频]]：HunyuanVideo、Veo 3 +- [[AI智能体]]：Manus、OpenManus +- [[AI编程]]：Cline、Claude Code + +## Key Entities +- [[DeepSeek]]：国产开源大模型 +- [[Qwen]]：通义千问开源模型 +- [[Flux]]：前SD团队开发的AI生图模型 +- [[HunyuanVideo]]：腾讯混元视频生成模型 +- [[OpenManus]]：通用智能体开源项目 +- [[Cline]]：VS Code AI编程插件 +- [[n8n]]：工作流自动化开源平台 +- [[Dify]]：LLM应用开发平台 + +## Connections +- [[开源AI]] ← includes ← [[大语言模型]] +- [[开源AI]] ← includes ← [[AI生图]] +- [[开源AI]] ← includes ← [[AI生视频]] +- [[GitHub]] ← hosts ← [[开源AI项目]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/7-ways-notebooklm.md b/wiki/sources/7-ways-notebooklm.md new file mode 100644 index 00000000..a2313881 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/7-ways-notebooklm.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "7 ways I use NotebookLM to make my life easier" +type: source +tags: [notebooklm, google, learning, productivity] +date: 2025-11-23 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/7 ways I use NotebookLM to make my life easier.md]] + +## Summary +- 核心主题：NotebookLM使用技巧 +- 问题域：信息过载、文档处理、学习效率 +- 方法/机制：source-grounding文档问答、音频概览、项目管理 +- 结论/价值：NotebookLM通过严格限制知识库范围保证准确性，是个人学习和项目管理的强大助手 + +## Key Claims +- NotebookLM的source-grounding机制确保回答准确且可溯源 +- 音频概览功能将文档转化为双人播客，适合被动学习 +- 可作为个性化项目管理中心，集中管理分散的研究和想法 +- 法律文档审查时提供精确引用，避免AI幻觉 + +## Key Concepts +- [[Source-Grounding]]：NotebookLM的核心机制，限制知识库仅包含用户上传的文档 +- [[音频概览]]：将文档转化为AI双人播客格式 +- [[项目中心]]：集中管理研究、想法、会议记录的统一空间 + +## Key Entities +- [[NotebookLM]]：Google推出的AI学习工具 + +## Connections +- [[NotebookLM]] ← uses ← [[Source-Grounding]] +- [[AI学习工具]] ← extends ← [[NotebookLM]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/90-tian-pao-tong-yi-ren-gong-si-mo-shi.md b/wiki/sources/90-tian-pao-tong-yi-ren-gong-si-mo-shi.md new file mode 100644 index 00000000..ea91264f --- /dev/null +++ b/wiki/sources/90-tian-pao-tong-yi-ren-gong-si-mo-shi.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "万字保姆级教程-90天跑通一人公司模式" +type: source +tags: [一人公司, 个人品牌, ikigai, 商业变现] +date: 2026-03-29 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/万字保姆级教程-90天跑通一人公司模式-2026-03-29.md]] + +## Summary +- 核心主题：用AI提示词和工具在90天内跑通一人公司模式 +- 问题域：个人如何找到自己的优势并实现商业变现 +- 方法/机制：Ikigai模型（热爱、擅长、市场需求、报酬四圈交集）、AI辅助内容生产、产品体系搭建 +- 结论/价值：一人公司的关键在于更聪明地定位，而非更努力工作 + +## Key Claims +- 天才地带理论：找到能产生心流的活动区域 +- 底层能力三问：追溯童年、毫不费力、底层通用 +- 四个心理陷阱：愧疚陷阱、效率陷阱、卓越陷阱、努力陷阱 +- Ikigai是热情、天职、使命、职业的交汇点 +- 产品体系四层：引流产品、入门产品、核心产品、高价产品 + +## Key Concepts +- [[Ikigai]]：日本概念，指生命的意义，四个圆圈的交集 +- [[一人公司]]：用最小杠杆撬动最大价值的商业模式 +- [[底层能力]]：藏在冰山下的通用能力 +- [[产品体系]]：从引流到高价的完整产品矩阵 + +## Key Entities +- 盖伊·亨德里克斯：心理学家，提出天才地带概念 +- 张飞宇：营销人，公众号作者 + +## Connections +- [[一人公司]] ← uses ← [[Ikigai]] +- [[一人公司]] ← uses ← [[产品体系]] diff --git a/wiki/sources/a-formalization-of-recursive-self-optimizing-generative-systems.md b/wiki/sources/a-formalization-of-recursive-self-optimizing-generative-systems.md new file mode 100644 index 00000000..c62f384d --- /dev/null +++ b/wiki/sources/a-formalization-of-recursive-self-optimizing-generative-systems.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems" +type: source +tags: [recursive-optimization, formal-model, meta-learning, prompt-engineering] +date: 2025-12-30 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems.md]] + +## Summary +- 核心主题：递归自优化生成系统的形式化模型 +- 问题域：如何形式化描述AI系统通过迭代自我修改构建稳定生成能力 +- 方法/机制：自映射、固定点结构、λ演算表述 +- 结论/价值：递归自优化自然引导到固定点结构而非终端输出 + +## Key Claims +- 系统目标不是直接产生最优输出，而是通过迭代自修改构建稳定生成能力 +- 稳定生成能力定义为生成器空间上自映射的固定点 +- 递归结构可使用无类型λ演算表达 +- bootstrapping元生成过程由固定点语义控制 + +## Key Concepts +- [[递归自优化]]：通过迭代生成-优化-更新循环自我完善 +- [[固定点]]：生成器在自映射下的不变状态 +- [[自映射]]：生成器空间到自身的映射 +- [[元生成]]：生成器更新生成器本身的过程 +- [[Bootstrap]]：从初始版本启动递归优化的起点 + +## Key Entities + +## Connections +- [[自优化AI]] ← formalizes ← [[递归自优化系统]] +- [[固定点语义]] ← governs ← [[Bootstrap]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/ai-pei-yin-sheng-yin-kelong-gong-ju.md b/wiki/sources/ai-pei-yin-sheng-yin-kelong-gong-ju.md new file mode 100644 index 00000000..afb751f3 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/ai-pei-yin-sheng-yin-kelong-gong-ju.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "AI配音与声音克隆工具合集" +type: source +tags: [AI配音, 声音克隆, TTS] +date: 2025-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/二创视频必不可少！2025年最热门AI工具推荐合集-AI配音、声音克隆.md]] + +## Summary +- 核心主题：AI配音和声音克隆工具评测 +- 问题域：二创视频需要高效配音解决方案 +- 方法/机制：评测主流AI配音工具的功能和价格 +- 结论/价值：不同场景有不同最优选择 + +## Key Claims +- ElevenLabs：国际顶流，30+语言，支持情感变化，付费较贵 +- 海螺AI（MiniMax）：小白友好，30秒克隆，免费，中文支持好 +- F5-TTS：开源免费，2秒克隆，技术流首选，需代码基础 +- TTSMaker：每周免费3万字，50+语言，300+音色 +- 剪映：抖音官方，短视频首选，部分音色需VIP +- 魔音工坊：500+音色，企业首选 +- AnyVoice：3秒克隆，中英日韩，免费无限 + +## Key Concepts +- [[AI配音]]：文本转语音技术 +- [[声音克隆]]：用少量样本重建个人声音 +- [[TTS]]：Text-to-Speech文字转语音 + +## Key Entities +- [[ElevenLabs]]：国际AI配音平台 +- [[海螺AI]]：MiniMax出品的AI工具 +- [[F5-TTS]]：开源语音克隆项目 +- [[剪映]]：字节跳动视频编辑工具 + +## Connections +- [[二创视频]] ← uses ← [[AI配音]] +- [[内容创作]] ← uses ← [[声音克隆]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/aionui-cowork-desktop.md b/wiki/sources/aionui-cowork-desktop.md new file mode 100644 index 00000000..bfccbb9f --- /dev/null +++ b/wiki/sources/aionui-cowork-desktop.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "OpenClaw as Desktop Cowork (AionUi)" +type: source +tags: [openclaw, aionui, desktop, remote] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/aionui-cowork-desktop.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用AionUi桌面Cowork UI运行OpenClaw +- 问题域：希望看到Agent正在做什么而非仅从日志推断 +- 方法/机制：AionUi提供桌面Cowork空间，远程通过Telegram或WebUI访问 +- 结论/价值：在桌面UI中使用OpenClaw，同时获得远程救援能力 + +## Key Claims +- 真实桌面UI：看到OpenClaw读写文件、运行命令、浏览网页 +- 远程OpenClaw救援：当OpenClaw损坏或无法连接时，使用内置OpenClaw部署专家 +- 多Agent应用：一个应用中运行OpenClaw、内置Agent、Claude Code、Codex等 +- MCP一次配置，所有Agent同步：MCP服务器在AionUi中配置一次，sync到OpenClaw和其他Agent + +## Key Insights +- 当OpenClaw无法连接且你不在机器旁时：打开AionUi通过Telegram或WebUI，使用内置OpenClaw部署专家 +- 多Agent工作区：运行OpenClaw以及内置Agent（Gemini/OpenAI/Anthropic/Ollama）、Claude Code、Codex等 + +## Key Concepts +- [[AionUi]]：支持OpenClaw和其他Agent的桌面应用 +- [[远程救援]]：远程修复OpenClaw的能力 +- [[Cowork空间]]：Agent的桌面工作区界面 + +## Connections +- [[AionUi]] ← hosts ← [[OpenClaw]] +- [[AionUi]] ← provides ← [[远程救援]] diff --git a/wiki/sources/arxiv-paper-reader.md b/wiki/sources/arxiv-paper-reader.md new file mode 100644 index 00000000..42a4dc79 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/arxiv-paper-reader.md @@ -0,0 +1,30 @@ +--- +title: "arXiv Paper Reader" +type: source +tags: [openclaw, arxiv, research, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/arxiv-paper-reader.md]] + +## Summary +- 核心主题：对话式arXiv论文阅读助手 +- 问题域：阅读arXiv论文意味着下载PDF，在论文间切换丢失上下文 +- 方法/机制：安装arxiv-reader skill，获取干净可读的文本，自动扁平化LaTeX +- 结论/价值：在工作区内对话式阅读、分析和比较论文 + +## Key Claims +- 通过ID获取任何arXiv论文，获得干净可读的文本（LaTeX自动扁平化） +- 先浏览论文结构——列出章节以决定在提交全文前读什么 +- 快速扫描多篇论文摘要以分类阅读列表 +- 要求Agent总结、比较或批评特定章节 +- 结果在本地缓存——重新访问论文是即时的 + +## Key Concepts +- [[arXiv论文阅读]]：学术论文自动化阅读 +- [[LaTeX扁平化]]：将LaTeX源文件转换为可读文本 +- [[arxiv-reader]]：读取arXiv论文的skill + +## Connections +- [[arxiv-reader]] ← fetches ← [[arXiv]] diff --git a/wiki/sources/autonomous-game-dev-pipeline.md b/wiki/sources/autonomous-game-dev-pipeline.md new file mode 100644 index 00000000..ca2bb312 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/autonomous-game-dev-pipeline.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +title: "Autonomous Educational Game Development Pipeline" +type: source +tags: [openclaw, autonomous, game-dev, education] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/autonomous-game-dev-pipeline.md]] + +## Summary +- 核心主题：自主教育游戏开发管道 +- 问题域：独立开发者需要为孩子创建40+教育游戏 +- 方法/机制：Game Developer Agent自主管理游戏创建和维护的完整生命周期 +- 结论/价值：每7分钟生产1个新游戏或错误修复 + +## Key Claims +- 管道能够每7分钟生产1个新游戏或错误修复 +- 实施严格遵循game-design-rules.md（无框架、移动优先、离线支持） +- "错误优先"政策：Agent必须先检查并解决报告的错误，然后才能实施新功能 + +## Key Insights +- 游戏开发者Agent将LLM变成尊重项目 rigid structure的纪律开发者 +- 开发队列管理：循环策略平衡跨年龄组的内容 +- 自动化部署：处理Git工作流程：获取master、创建feature分支、提交更改、合并 + +## Key Concepts +- [[自主开发管道]]：自动化游戏开发和部署 +- [[游戏设计规则]]：游戏 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/autonomous-project-management.md b/wiki/sources/autonomous-project-management.md new file mode 100644 index 00000000..35ae61b1 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/autonomous-project-management.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Autonomous Project Management with Subagents" +type: source +tags: [openclaw, subagent, project-management, state] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/autonomous-project-management.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用子Agent的分散式项目管理 +- 问题域：传统orchestrator模式造成瓶颈，主Agent成为交通警察 +- 方法/机制：Agent通过共享STATE.yaml文件协调，多个子Agent并行工作 +- 结论/价值：无orchestrator开销，主会话保持精简 + +## Key Claims +- 分散式协调：Agent读写共享STATE.yaml文件 +- 并行执行：多个子Agent同时处理独立任务 +- 无orchestrator开销：主会话仅策略执行 +- 自文档化：所有任务状态持久化在版本控制文件中 + +## Key Insights +- STATE.yaml > orchestrator：基于文件的协调比消息传递更具可扩展性 +- Git作为审计日志：提交STATE.yaml更改以获取完整历史 +- 标签约定很重要：使用pm-{project}-{scope}便于追踪 + +## Key Concepts +- [[分散式协调]]：通过共享文件而非中央协调器进行协调 +- [[STATE.yaml]]：项目协调文件，作为单一事实来源 +- [[子Agent]]：独立执行任务的Agent + +## Connections +- [[子Agent]] ← read_write ← [[STATE.yaml]] +- [[主Agent]] ← spawns ← [[子Agent]] diff --git a/wiki/sources/best-7-news-api.md b/wiki/sources/best-7-news-api.md new file mode 100644 index 00000000..50ed1c95 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/best-7-news-api.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "Best 7 News API Data Feeds" +type: source +tags: [news-api, data-feed, API] +date: 2025-03-11 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Best 7 news API data feeds - AI News.md]] + +## Summary +- 核心主题：7大新闻API数据源评测 +- 问题域：获取实时和历史新闻数据 +- 方法/机制：聚合、整理多来源结构化新闻数据 +- 结论/价值：不同API适合不同场景，金融、媒体、风险评估各有最佳选择 + +## Key Claims +- Webz.io：最全面，支持开放网、深网、暗网数据 +- GNews API：轻量级，适合初创企业和小型应用 +- The Guardian API：高质量编辑内容 +- Bloomberg API：专注金融市场和投资专业数据 +- Financial Times API：全球金融和市场深度洞察 +- Opoint：媒体监测和情感分析 +- Mediastack：可扩展性强，支持7500+来源 + +## Key Concepts +- [[新闻API]]：聚合、组织、传递结构化新闻数据的平台 +- [[实时数据]]：新闻API提供的即时新闻覆盖 +- [[情感分析]]：通过API数据进行品牌声誉监测 + +## Key Entities + +## Connections +- [[数据聚合]] ← uses ← [[新闻API]] +- [[金融情报]] ← uses ← [[Bloomberg API]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/build-your-own-x.md b/wiki/sources/build-your-own-x.md new file mode 100644 index 00000000..d7ac47a9 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/build-your-own-x.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Build Your Own X" +type: source +tags: [build-your-own-x, learning, programming, tutorials] +date: 2026-01-01 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/codecrafters-iobuild-your-own-x Master programming by recreating your favorite technologies from scratch.md]] + +## Summary +- 核心主题：Build Your Own X编程学习资源合集 +- 问题域：学习编程需要通过实践重建技术来深入理解 +- 方法/机制：提供分步骤指南，从零开始重建流行技术 +- 结论/价值：费曼的名言"我不能创造的东西，我就不理解" + +## Key Claims +- 涵盖23个技术类别：3D渲染器、AR、BitTorrent、区块链、Bot、CLI工具、数据库、Docker、模拟器、前端框架、游戏、Git、网络栈、神经网络、操作系统、物理引擎、编程语言、正则引擎、搜索引擎、Shell、模板引擎、文本编辑器、视觉识别系统、体素引擎、网页浏览器、网页服务器 +- 每种技术都提供多种编程语言的教程 +- 著名引用：Richard Feynman的"我不能创造的东西，我就不理解" + +## Key Concepts +- [[Build Your Own X]]：通过重建技术来学习的编程学习法 +- [[CodeCrafters]]：提供编程挑战的平台 + +## Key Entities +- [[CodeCrafters]]：编程学习平台 +- [[Richard Feynman]]：物理学家名言出处 + +## Connections +- [[编程学习]] ← uses ← [[Build Your Own X]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/claude-skills.md b/wiki/sources/claude-skills.md new file mode 100644 index 00000000..39f03f04 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/claude-skills.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +title: "Claude Skills最值得研究的AI范式" +type: source +tags: [claude-skills, prompt-engineering, workflow, vibe-coding] +date: 2026-01-05 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/3.2 万人收藏的 Claude Skills，才是 AI 这条路上最值得研究的一套范式！.md]] + +## Summary +- 核心主题：Claude Skills范式深度解析 +- 问题域：提示词工程向流程工程的转变需求 +- 方法/机制：Skills作为AI的"说明书"和"SOP"，实现稳定复用和自动执行 +- 结论/价值：Skills的爆发标志着从提示词工程迈向流程工程 + +## Key Claims +- Skills是Anthropic官方发布的AI技能指南，本质是写给Claude的"说明书"和"SOP" +- 官方Skills仓库展示：办公自动化四大件（Word/PDF/PPT/Excel）、开发者工具箱、创意类Skill +- 三大Awesome-Claude-Skills仓库：ComposioHQ、VoltAgent、BehiSecc +- Skills聚合站：skillsmp.com、aitmpl.com/skills、claudemarketplaces.com +- Skills爆发标志从提示词工程到流程工程的关键转变 + +## Key Concepts +- [[Claude Skills]]：AI技能的系统化封装，包含Prompt结构、参数含义、容错策略 +- [[流程工程]]：Skills将经验沉淀为SOP，交给AI稳定执行 +- [[Vibe Coding]]：AI编程方式，其尽头也是Skills +- [[SOP标准化]]：将重复任务拆解为AI能理解、稳定复用的流程 + +## Key Entities +- [[Anthropic]]：Claude Skills官方仓库发布者 +- [[Claude]]：AI助手 + +## Connections +- [[提示词工程]] ← evolves_to ← [[流程工程]] +- [[Claude Skills]] ← implements ← [[SOP标准化]] +- [[Vibe Coding]] ← uses ← [[Claude Skills]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/content-factory.md b/wiki/sources/content-factory.md new file mode 100644 index 00000000..e29325ed --- /dev/null +++ b/wiki/sources/content-factory.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +title: "Multi-Agent Content Factory" +type: source +tags: [openclaw, multi-agent, content, discord] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/content-factory.md]] + +## Summary +- 核心主题：Discord中的多Agent内容工厂 +- 问题域：内容创作者需要在研究、写作、设计之间切换，耗时巨大 +- 方法/机制：研究Agent扫描趋势，写作Agent生成内容，缩略图Agent生成图片 +- 结论/价值：Agent链式协作实现完全无人值守的内容生产 + +## Key Claims +- 研究Agent feeds写作Agent，写作Agent feeds缩略图Agent +- Discord频道便于分别审查每个Agent的工作 +- 可适配任何内容格式：推文、新闻通讯、LinkedIn帖子等 + +## Key Concepts +- [[多Agent协作]]：多个专业Agent链式工作 +- [[内容工厂]]：自动化内容生产流水线 +- [[Discord集成]]：通过Discord协调多 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/custom-morning-brief.md b/wiki/sources/custom-morning-brief.md new file mode 100644 index 00000000..7cbcac90 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/custom-morning-brief.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +title: "Custom Morning Brief" +type: source +tags: [openclaw, automation, morning, telegram] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/custom-morning-brief.md]] + +## Summary +- 核心主题：每日定时发送个性化早间简报 +- 问题域：早晨花费30分钟获取当天动态，而非工作 +- 方法/机制：Agent在夜间生成内容，早晨发送结构化简报 +- 结论/价值：AI推荐任务部分是蕞强大的，让Agent主动思考如何帮助 + +## Key Claims +- AI推荐任务部分蕞强大：让Agent主动思考如何帮助，而非等待指令 +- 全量draft（而非仅仅想法）是节省时间的关键 +- 通过短信自定义简报：说"添加到早间简报"即可 + +## Key Insights +- 夜间生成内容，早晨醒来即可工作 +- AI推荐任务让Agent主动思考如何帮助用户 +- 完全draft而非 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/daily-reddit-digest.md b/wiki/sources/daily-reddit-digest.md new file mode 100644 index 00000000..bc54f22c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/daily-reddit-digest.md @@ -0,0 +1,26 @@ +--- +title: "Daily Reddit Digest" +type: source +tags: [openclaw, reddit, content, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/daily-reddit-digest.md]] + +## Summary +- 核心主题：每日Reddit内容摘要 +- 问题域：想浏览Reddit但时间有限 +- 方法/机制：reddit-readonly skill获取子版块热门帖子，每日定时摘要 +- 结论/价值：按需获取Reddit热门内容，无需手动浏览 + +## Key Claims +- reddit-readonly skill不需要认证 +- 每日下午5点运行此流程并给出摘要 +- 创建单独记忆追踪用户偏好 + +## Key Concepts +- [[Reddit聚合]]：收集Reddit热门内容 +- [[内容过滤]]：根据用户偏好过滤内容 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/daily-youtube-digest.md b/wiki/sources/daily-youtube-digest.md new file mode 100644 index 00000000..8966469e --- /dev/null +++ b/wiki/sources/daily-youtube-digest.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "Daily YouTube Digest" +type: source +tags: [openclaw, youtube, content, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/daily-youtube-digest.md]] + +## Summary +- 核心主题：每日自动获取YouTube频道更新并生成摘要 +- 问题域：YouTube通知不可靠，优质内容容易被错过 +- 方法/机制：安装youtube-full skill，自动获取频道最新视频并生成摘要 +- 结论/价值：每天早晨收到个性化内容摘要，避免算法推荐的信息茧房 + +## Key Claims +- YouTube通知不可靠，订阅的频道新视频不会出现在通知中 +- youtube-full skill支持100个免费积分注册 +- channel/latest和channel/resolve免费（0积分） +- 仅转录才需要积分 + +## Key Concepts +- [[内容聚合]]：从多个来源收集内容 +- [[视频摘要]]：将视频内容压缩为关键点 + +## Connections +- [[youtube-full]] ← fetches ← [[YouTube]] diff --git a/wiki/sources/designing-for-agentic-ai.md b/wiki/sources/designing-for-agentic-ai.md new file mode 100644 index 00000000..92e71a4d --- /dev/null +++ b/wiki/sources/designing-for-agentic-ai.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Designing for Agentic AI" +type: source +tags: [agentic-ai, product-design, UX] +date: 2025-03-02 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Designing for Agentic AI.md]] + +## Summary +- 核心主题：Agentic AI产品设计原则 +- 问题域：AI从被动响应到主动行动的转变 +- 方法/机制：透明性、控制权、个性化、对话、预判五大设计原则 +- 结论/价值：Agentic AI需要新的设计范式，强调实时反馈和用户控制 + +## Key Claims +- GenAI擅长内容生成，Agentic AI擅长行动执行 +- Agentic AI引入新维度：主动 agent 预判需求并自主行动 +- 用户通过观察AI决策过程进行交互，而非传统点击输入 +- 五大设计原则：透明性、控制权、个性化、对话、预判 + +## Key Concepts +- [[GenAI]]：生成式AI，擅长创作内容 +- [[Agentic AI]]：智能体AI，能够自主行动和决策 +- [[实时反馈]]：Agentic AI设计中的核心用户体验要素 +- [[用户控制]]：确保用户对AI行为有最终决定权 + +## Key Entities + +## Connections +- [[Agentic AI]] ← extends ← [[GenAI]] +- [[AI产品设计]] ← uses ← [[Agentic AI设计原则]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/dynamic-dashboard.md b/wiki/sources/dynamic-dashboard.md new file mode 100644 index 00000000..ad41fab8 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/dynamic-dashboard.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "Dynamic Dashboard with Sub-agent Spawning" +type: source +tags: [openclaw, dashboard, subagent, monitoring] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/dynamic-dashboard.md]] + +## Summary +- 核心主题：动态仪表板通过子Agent并行获取数据 +- 问题域：静态仪表板显示过时数据，需要手动更新 +- 方法/机制：对话式定义监控目标，子Agent并行获取每个数据源 +- 结论/价值：实时可视化多个数据源，无需构建自定义前端 + +## Key Claims +- 并行获取数据避免阻塞和分配API负载 +- 聚合结果到统一仪表板（文本、HTML或Canvas） +- 指标存储在数据库中用于历史分析 +- 指标跨阈值时发送警报 + +## Key Concepts +- [[动态仪表板]]：实时更新的可视化面板 +- [[并行处理]]：同时获取多个数据源 +- [[子Agent]]：用于并行执行任务的Agent + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/earnings-tracker.md b/wiki/sources/earnings-tracker.md new file mode 100644 index 00000000..35ee0b13 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/earnings-tracker.md @@ -0,0 +1,27 @@ +--- +title: "AI-Powered Earnings Tracker" +type: source +tags: [openclaw, finance, tracking, telegram] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/earnings-tracker.md]] + +## Summary +- 核心主题：自动化追踪科技公司财报 +- 问题域：跟踪数十家科技公司财报需要多来源检查 +- 方法/机制：每周扫描财报日历，定时任务获取结果并发送摘要 +- 结论/价值：自动化财报追踪和传递 + +## Key Claims +- 每周日预览：扫描即将到来周的财报日历 +- 用户选择要追踪的公司，Agent为每个财报日期安排一次性cron任务 +- 报告发布后自动搜索结果，格式化摘要并发送 + +## Key Concepts +- [[财报追踪]]：监控公司财务报告 +- [[定时任务]]：按计划执行自动化任务 + +## Connections +- [[财报追踪]] ← uses ← [[定时任务]] diff --git a/wiki/sources/event-guest-confirmation.md b/wiki/sources/event-guest-confirmation.md new file mode 100644 index 00000000..a22e78ad --- /dev/null +++ b/wiki/sources/event-guest-confirmation.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Event Guest Confirmation" +type: source +tags: [openclaw, phone, automation, supercall] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/event-guest-confirmation.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用SuperCall自动确认活动嘉宾出席 +- 问题域：手动电话确认20+客人繁琐且容易遗漏 +- 方法/机制：AI逐个呼叫客人，确认出席并收集备注，编译摘要 +- 结论/价值：真人电话获得更高响应率 + +## Key Claims +- 真人电话获得比短信更高的响应率 +- SuperCall是完全独立的语音Agent，只能访问提供的上下文 +- 每次通话后AI persona重置，避免对话间交叉污染 + +## Key Insights +- 从小规模测试开始：用2-3个客人测试persona和开场白 +- 注意拨打电话时间：不要在太早或太晚打电话 +- 审核转录：首次批量通话后浏览对话进展 + +## Key Concepts +- [[电话确认]]：通过电话确认出席 +- [[SuperCall]]：独立语音Agent工具 +- [[批量呼叫]]：自动逐个呼叫列表中的联系人 + +## Connections +- [[SuperCall]] ← used_for ← [[电话确认]] diff --git a/wiki/sources/family-calendar-household-assistant.md b/wiki/sources/family-calendar-household-assistant.md new file mode 100644 index 00000000..f1c9d241 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/family-calendar-household-assistant.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Family Calendar Aggregation & Household Assistant" +type: source +tags: [openclaw, family, calendar, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/family-calendar-household-assistant.md]] + +## Summary +- 核心主题：家庭日历聚合和家务助理 +- 问题域：现代家庭跨越多个平台和格式处理五个或更多日历 +- 方法/机制：OpenClaw作为常开的家务协调员，聚合日历并监控消息 +- 结论/价值：早上简报包含所有家庭日历的单一视图 + +## Key Claims +- 日历聚合：从所有家庭日历来源编译成单一每日简报 +- 环境消息监控：被动监控并在检测到约会时创建日历事件 +- 驾驶时间缓冲：添加旅行时间块在检测到的约会前后 +- 家庭库存：维护 pantry/冰箱物品的运行库存 + +## Key Insights +- 环境 > 主动：蕞大的突破是Agent无需询问即可行动 +- Mac Mini是甜区：家庭Mac Mini运行受益最大——iMessage集成、Apple Calendar、常开可用性 +- 从只读开始：在启用写操作之前从日历读取和消息监控开始 + +## Key Concepts +- [[日历聚合]]：整合多个日历来源 +- [[环境监控]]：被动监控和自动操作 +- [[家庭协调]]：管理家庭物流和沟通 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/gemini-product-manager-prd.md b/wiki/sources/gemini-product-manager-prd.md new file mode 100644 index 00000000..af34ce2e --- /dev/null +++ b/wiki/sources/gemini-product-manager-prd.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了" +type: source +tags: [gemini, 产品经理, PRD, AI工作流] +date: 2025-11-19 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 附保姆级PRD生成指南.md]] + +## Summary +- 核心主题：AI时代产品经理的工作方式变革 +- 问题域：产品经理如何利用Gemini提效90%以上 +- 方法/机制：FeatureList构思→逻辑图→PRD文档→HTML原型 +- 结论/价值：AI是工具，关键在于产品经理的市场洞察能力 + +## Key Claims +- Gemini 2.5/3可将产品经理文本工作时间缩短90%以上 +- 核心方法：LLM负责"写"而非"想"，人类负责"想" +- FeatureList分层级展开功能点：模块分类→功能点全面性→优先级 +- 用mermaid生成ER图、时序图、甘特图等逻辑图 +- Gemini可以生成HTML替代原型图 + +## Key Concepts +- [[FeatureList]]：分层级需求表 +- [[PRD]]：产品需求文档 +- [[mermaid]]：图表描述语言 +- [[AI工作流]]：人类思考+AI执行的协作模式 + +## Key Entities +- [[Gemini]]：Google AI模型 + +## Connections +- [[产品经理]] ← uses ← [[Gemini]] +- [[PRD生成]] ← uses ← [[AI工作流]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/gu-ding-jing-tou-duan-shi-pin-ai-sheng-chan.md b/wiki/sources/gu-ding-jing-tou-duan-shi-pin-ai-sheng-chan.md new file mode 100644 index 00000000..241ff187 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/gu-ding-jing-tou-duan-shi-pin-ai-sheng-chan.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "固定镜头短视频AI全流程制作" +type: source +tags: [AI视频, 短视频制作, 家装视频] +date: 2025-03-15 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/固定镜头短视频制作的AI全流程解析.md]] + +## Summary +- 核心主题：固定镜头短视频AI制作全流程 +- 问题域：家装类短视频制作效率低 +- 方法/机制：分镜拆解→九宫格图片生成→首尾针动画→剪辑配音 +- 结论/价值：AI可将10分钟制作周期缩短至极限 + +## Key Claims +- 三大关键词：固定机位、内容连续变化、时间压缩 +- AI工具分类：大脑类（XAR GPT）、设计师类（Midjourney/Nano Banana）、动效类（海螺AI/KAI） +- 九宫格法保证画面一致性 +- 首尾针动画实现平滑过渡 +- 五步公式：拆分镜头→一致性图像→首尾针动画→快速剪辑→声音设计 + +## Key Concepts +- [[固定机位]]：摄像机位置固定不变 +- [[首尾针动画]]：通过首尾帧AI自动补齐中间动作 +- [[九宫格法]]：一次性生成3x3共九个分镜画面 +- [[时间压缩]]：将长时间过程浓缩呈现 + +## Key Entities + +## Connections +- [[AI视频制作]] ← uses ← [[首尾针动画]] +- [[AI视频制作]] ← uses ← [[九宫格法]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/habit-tracker-accountability-coach.md b/wiki/sources/habit-tracker-accountability-coach.md new file mode 100644 index 00000000..c61b85a3 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/habit-tracker-accountability-coach.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "Habit Tracker & Accountability Coach" +type: source +tags: [openclaw, habit, tracking, telegram] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/habit-tracker-accountability-coach.md]] + +## Summary +- 核心主题：主动问责Partner追踪习惯 +- 问题域：习惯追踪App依赖用户记得打开，被动 +- 方法/机制：Agent通过Telegram或SMS主动联系，根据表现调整语气 +- 结论/价值：主动问责比被动追踪更有效 + +## Key Claims +- 真正有效的是主动问责 +- 每日签到根据选择的时间通过Telegram或SMS发送 +- 追踪用户定义的习惯 +- 连续追踪：知道每个习惯的当前连续天数并在消息中提及 + +## Key Insights +- 适应性语气让这不同于cron job +- 保持追踪的习惯数量少（3-5个） +- 每周模式分析出奇地有用 + +## Key Concepts +- [[习惯追踪]]：长期追踪行为习惯 +- [[主动问责]]：Agent主动联系用户进行检查 +- [[适应性语气]]：根据表现调整沟通风格 + +## Connections +- [[习惯追踪]] ← uses ← [[Telegram]] diff --git a/wiki/sources/health-symptom-tracker.md b/wiki/sources/health-symptom-tracker.md new file mode 100644 index 00000000..c74f200e --- /dev/null +++ b/wiki/sources/health-symptom-tracker.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "Health & Symptom Tracker" +type: source +tags: [openclaw, health, tracking, telegram] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/health-symptom-tracker.md]] + +## Summary +- 核心主题：追踪食物和症状以识别敏感源 +- 问题域：识别食物敏感性需要长期持续记录 +- 方法/机制：通过Telegram主题记录，3次每日提醒，每周分析模式 +- 结论/价值：自动化追踪和分析帮助识别潜在诱因 + +## Key Claims +- 识别食物敏感性需要跨时间的持续记录 +- 每日3次提醒促使记录保持 +- 每周分析识别与症状相关的食物模式 + +## Key Concepts +- [[健康追踪]]：长期记录健康数据 +- [[模式识别]]：从数据中发现规律 +- [[Telegram集成]]：通过Telegram进行交互 + +## Connections +- [[健康追踪]] ← uses ← [[Telegram集成]] diff --git a/wiki/sources/inbox-declutter.md b/wiki/sources/inbox-declutter.md new file mode 100644 index 00000000..f518abdd --- /dev/null +++ b/wiki/sources/inbox-declutter.md @@ -0,0 +1,24 @@ +--- +title: "Inbox De-clutter" +type: source +tags: [openclaw, email, automation, gmail] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/inbox-declutter.md]] + +## Summary +- 核心主题：自动化新闻邮件分类和摘要 +- 问题域：新闻邮件堆积如山，从未打开 +- 方法/机制：创建专用OpenClaw邮件，订阅新闻，cron job每日摘要 +- 结论/价值：自动化邮件管理，减少收件箱混乱 + +## Key Claims +- 为OpenClaw创建专用邮件解决新闻邮件堆积问题 +- 每日cron job读取过去24小时新闻邮件，生成摘要 +- 根据反馈更新记忆以更好选择内容 + +## Key Concepts +- [[邮件管理]]：自动化邮件处理 +- [[新闻聚合]]：收集和汇总新闻内容 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/knowledge-base-rag.md b/wiki/sources/knowledge-base-rag.md new file mode 100644 index 00000000..1ba1c215 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/knowledge-base-rag.md @@ -0,0 +1,22 @@ +--- +title: "Knowledge Base RAG" +type: source +tags: [openclaw, rag, knowledge, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/knowledge-base-rag.md]] + +## Summary +- 核心主题：基于RAG的知识库系统 +- 问题域：分散的知识难以搜索和利用 +- 方法/机制：RAG（检索增强生成）系统从知识库中检索相关信息 +- 结论/价值：让Agent能够基于自有知识库回答问题 + +## Key Claims +- RAG系统从自有知识库中检索相关信息 +- 向量数据库支持语义搜索 +- 定期更新知识库内容 + +## Key Concepts \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/latex-paper-writing.md b/wiki/sources/latex-paper-writing.md new file mode 100644 index 00000000..3a2796ea --- /dev/null +++ b/wiki/sources/latex-paper-writing.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "LaTeX Paper Writing" +type: source +tags: [openclaw, latex, writing, research] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/latex-paper-writing.md]] + +## Summary +- 核心主题：对话式LaTeX论文写作 +- 问题域：本地LaTeX环境配置痛苦，调试耗时 +- 方法/机制：Prismer工作区容器运行LaTeX服务器，对话式生成和编译 +- 结论/价值：无需本地安装即可进行LaTeX写作 + +## Key Claims +- 协作编写LaTeX：描述需求Agent生成源码 +- 即时编译到PDF：使用pdflatex、xelatex或lualatex +- 内联预览PDF：无需切换到其他应用 +- 使用起始模板：article、IEEE、beamer、中文文章 + +## Key Concepts +- [[LaTeX写作]]：学术论文排版系统 +- [[Prismer]]：包含LaTeX服务器的工作区容器 + +## Connections +- [[Prismer]] ← provides ← [[LaTeX服务器]] diff --git a/wiki/sources/llm-terms-framework.md b/wiki/sources/llm-terms-framework.md new file mode 100644 index 00000000..466ba82d --- /dev/null +++ b/wiki/sources/llm-terms-framework.md @@ -0,0 +1,44 @@ +--- +title: "大模型相关术语框架总结" +type: source +tags: [LLM, MCP, Prompt, RAG, vLLM, Token] +date: 2025-12-20 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/大模型相关术语和框架总结｜LLM、MCP、Prompt、RAG、vLLM、Token、数据蒸馏.md]] + +## Summary +- 核心主题：大模型核心术语和技术框架 +- 问题域：大模型领域术语众多难以系统理解 +- 方法/机制：图解化梳理各术语关系 +- 结论/价值：构建完整的大模型技术知识体系 + +## Key Claims +- LLM：Large Language Model大模型，≥1B参数 +- Prompt：输入给大模型的语句 +- MCP：Model Context Protocol，标准化接口连接外部数据和工具 +- Agent：LLM+MCP=智能体，大模型给出步骤，实际执行需配合MCP +- RAG：Retrieval Augmented Generation检索增强生成，解决幻觉问题 +- Embedding：向量化，计算词与词之间的距离 +- vLLM：高效推理框架，KV Cache+连续批处理提升GPU利用率 +- Token：基本输入单元，1英文字符≈0.3 token，1中文字符≈0.6 token + +## Key Concepts +- [[LLM]]：大语言模型 +- [[MCP]]：模型上下文协议 +- [[Agent]]：智能体 +- [[RAG]]：检索增强生成 +- [[Embedding]]：向量化 +- [[vLLM]]：高效LLM推理框架 +- [[Token]]：大模型基本输入单元 + +## Key Entities + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[Token]] +- [[LLM]] ← uses ← [[MCP]] +- [[Agent]] ← combines ← [[LLM]] + [[MCP]] +- [[RAG]] ← extends ← [[LLM]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/llms-rag-ai-agent-qu-bie.md b/wiki/sources/llms-rag-ai-agent-qu-bie.md new file mode 100644 index 00000000..02d2aff9 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/llms-rag-ai-agent-qu-bie.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "LLMs、RAG、AI Agent三个到底什么区别" +type: source +tags: [llm, rag, ai-agent] +date: 2025-11-19 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/LLMs、RAG、AI Agent 三个到底什么区别？.md]] + +## Summary +- 核心主题：LLM、RAG、AI Agent三者区别 +- 问题域：AI应用开发初学者容易混淆这三个概念 +- 方法/机制：分层定位，LLM思考、RAG认知、Agent执行 +- 结论/价值：三者不是竞争技术，而是在不同层面满足不同场景的能力展示 + +## Key Claims +- LLM是"天才大脑"，擅长思考但对当前情况一无所知 +- RAG是"随身图书馆助理"，提供实时信息消除幻觉 +- AI Agent是智能体，围绕LLM构建循环控制系统，能感知、规划、执行、反思 +- 未来架构设计在于将三者结合：LLM推理、RAG准确性、Agent自主性 + +## Key Concepts +- [[LLM]]：大语言模型，AI应用的"天才大脑" +- [[RAG]]：检索增强生成，AI的"随身图书馆助理" +- [[AI Agent]]：智能体，具备感知-规划-执行-反思的循环控制 +- [[幻觉]]：LLM生成错误信息的问题 + +## Key Entities + +## Connections +- [[LLM]] ← provides ← [[思考能力]] +- [[RAG]] ← extends ← [[LLM]] +- [[AI Agent]] ← uses ← [[LLM]] +- [[AI Agent]] ← uses ← [[RAG]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/local-crm-framework.md b/wiki/sources/local-crm-framework.md new file mode 100644 index 00000000..d7c1889b --- /dev/null +++ b/wiki/sources/local-crm-framework.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Local CRM Framework with DenchClaw" +type: source +tags: [openclaw, crm, local, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/local-crm-framework.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用DenchClaw构建本地CRM +- 问题域：设置真正能与OpenClaw配合的CRM痛苦 +- 方法/机制：DenchClaw单命令安装，在本地机器运行完整CRM +- 结论/价值：Cursor级别的用户体验用于业务运营 + +## Key Claims +- 单命令设置：npx denchclaw安装一切并在localhost:3100打开 +- 自然语言CRM：问"显示超过5名员工的公司"实时更新视图 +- 完整浏览器自动化：复制Chrome配置文件使Agent获得相同认证状态 +- 多种视图：表格看板日历时间线画廊和列表视图 + +## Key Insights +- 文件系统=Agent原生UI：每个设置、过滤器和视图都是文件，OpenClaw可以像编辑代码一样自然地修改UI +- DuckDB是甜区：最小、最轻量的嵌入式数据库，仍支持完整SQL +- Chrome配置文件克隆是超能力：Agent看到你看到的，做你做的 + +## Key Concepts +- [[本地CRM]]：在本地运行客户关系管理系统 +- [[DenchClaw]]：将OpenClaw变为本地CRM的开源框架 +- [[浏览器自动化]]：使用现有浏览器认证状态进行自动化 + +## Connections +- [[DenchClaw]] ← provides ← [[本地CRM]] +- [[DenchClaw]] ← uses ← [[DuckDB]] diff --git a/wiki/sources/market-research-product-factory.md b/wiki/sources/market-research-product-factory.md new file mode 100644 index 00000000..74d9103a --- /dev/null +++ b/wiki/sources/market-research-product-factory.md @@ -0,0 +1,33 @@ +--- +title: "Market Research & Product Factory" +type: source +tags: [openclaw, market-research, product, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/market-research-product-factory.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用Last 30 Days skill挖掘Reddit和X上的真实痛点 +- 问题域：创业者面临"建造什么"的问题 +- 方法/机制：研究过去30天的真实投诉和功能请求，识别产品机会 +- 结论/价值：从发现问题到构建原型的完整自动化管道 + +## Key Claims +- 创业自动化：发现问题→验证需求→构建解决方案，全部通过短信 +- Last 30 Days skill提供真实、未经过滤的用户情感 +- Schedule定期研究以跟踪市场痛点演变 + +## Key Insights +- 创业自动化实现：发现问题→验证需求→构建解决方案 +- Last 30 Days skill提供真实用户情感而非经过整理的调查数据 +- 不需要技术背景，OpenClaw做研究和构建 + +## Key Concepts +- [[市场研究]]：收集和分析市场信息 +- [[产品发现]]：从用户痛点中识别产品机会 +- [[Last 30 Days]]：挖掘过去30天社交媒体内容的skill + +## Connections +- [[Last 30 Days]] ← provides \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/mcp-zai-cursor-zhong-de-ji-cheng-yu-ying-yong.md b/wiki/sources/mcp-zai-cursor-zhong-de-ji-cheng-yu-ying-yong.md new file mode 100644 index 00000000..0aa15328 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/mcp-zai-cursor-zhong-de-ji-cheng-yu-ying-yong.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "MCP在Cursor中的集成与应用详解" +type: source +tags: [mcp, cursor, ai-agent] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/MCP在Cursor中的集成与应用详解.md]] + +## Summary +- 核心主题：在Cursor中集成和使用MCP协议 +- 问题域：实现大模型与外围工具服务无缝集成 +- 方法/机制：MCP Server提供三种接口（资源获取、工具调用、Promise提示词），通过SSE或Command方式接入 +- 结论/价值：掌握MCP可大幅提升AI应用的扩展能力和交互效率 + +## Key Claims +- MCP是Modal Context Protocol，基于Client-Server架构的协议 +- MCP Server提供三种功能接口：资源获取（GET）、工具调用（POST）、Promise提示词 +- Cursor中MCP接入方式：SSE服务和本地Command两种 +- Agent模式可自动执行内嵌命令并处理工具调用 +- Sequential Thinking工具支持逻辑推理与分步执行任务 + +## Key Quotes +> "MCP是Modal Context Protocol的缩写，是一种基于Client-Server架构的协议，旨在实现大模型与外围服务的高效集成。" — 视频教程 + +## Key Concepts +- [[MCP]]：Modal Context Protocol，AI大模型与外围服务集成的协议 +- [[MCP Server]]：MCP协议中的服务提供方 +- [[MCP Client]]：MCP协议中的服务调用方 +- [[Sequential Thinking]]：MCP工具之一，支持逻辑推理与分步执行 +- [[Agent模式]]：自动执行内嵌命令并处理工具调用的模式 + +## Key Entities +- [[Cursor]]：AI代码编辑器 +- [[鱼凤老师]]：视频教程作者 + +## Connections +- [[MCP]] ← used_by ← [[Cursor]] +- [[Cursor]] ← supports ← [[Agent模式]] diff --git a/wiki/sources/meeting-notes-action-items.md b/wiki/sources/meeting-notes-action-items.md new file mode 100644 index 00000000..2bbb0af0 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/meeting-notes-action-items.md @@ -0,0 +1,27 @@ +--- +title: "Automated Meeting Notes & Action Items" +type: source +tags: [openclaw, meeting, automation, task-management] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/meeting-notes-action-items.md]] + +## Summary +- 核心主题：将会议转录自动转换为结构化笔记和任务 +- 问题域：会议记录繁琐且容易被遗忘 +- 方法/机制：监听转录来源，提取关键决策和行动项，自动创建项目任务 +- 结论/价值：会议纪要自动转化为可执行任务，消除"讨论了"到"跟踪了"之间的鸿沟 + +## Key Claims +- 会议记录的价值不在于摘要本身，而在于自动创建任务 +- VTT/SRT字幕文件包含时间戳，有助于Agent将陈述归属于发言人 +- 从简单开始（粘贴转录获取摘要），逐步自动化 + +## Key Concepts +- [[会议自动化]]：将会议流程自动化处理 +- [[任务创建]]：从会议内容自动生成可执行任务 + +## Connections +- [[会议自动化]] ← generates ← [[任务创建]] diff --git a/wiki/sources/multi-agent-system-reliability.md b/wiki/sources/multi-agent-system-reliability.md new file mode 100644 index 00000000..2a945809 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/multi-agent-system-reliability.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "Multi-Agent System Reliability" +type: source +tags: [multi-agent, reliability, architecture, LLM] +date: 2023-01-09 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Multi-Agent System Reliability.md]] + +## Summary +- 核心主题：多智能体系统可靠性架构模式 +- 问题域：LLM的不可靠性（幻觉、逻辑谬误、上下文漂移）导致多智能体系统崩溃 +- 方法/机制：层级、共识、对抗辩论、淘汰制四种架构模式 +- 结论/价值：将LLM视为分布式系统中不可靠的组件，通过架构设计强制正确性 + +## Key Claims +- 4种可靠性架构模式：Hierarchy（层级）、Consensus（共识）、Adversarial Debate（对抗辩论）、Knock-out（淘汰制） +- 单一模型20%幻觉率下，3个模型共识投票可将谎言概率降至0.8% +- 不要将LLM拟人化，它们没有死亡恐惧或同理心 +- 构建稳健系统需要停止要求模型"小心"，而是强制它正确 + +## Key Quotes +> "We don't need AI that 'cares.' We need AI that is constrained, verified, pruned, and challenged." + +## Key Concepts +- [[层级模式]]：Supervisor规划器分配任务，Worker执行，Validator验证 +- [[共识模式]]：多数投票机制降低幻觉概率 +- [[对抗辩论]]：Generator提出，Critic攻击，Judge裁决 +- [[淘汰制]]：多个agent竞争，验证器淘汰最差者 +- [[LLM不可靠性]]：幻觉、逻辑谬误、上下文漂移 + +## Key Entities +- [[Alex Ewerlöf]]：作者，可靠性工程专家 + +## Connections +- [[多Agent系统]] ← uses ← [[层级模式]] +- [[多Agent系统]] ← uses ← [[共识模式]] +- [[多Agent系统]] ← uses ← [[对抗辩论]] +- [[多Agent系统]] ← uses ← [[淘汰制]] +- [[可靠性工程]] ← applies_to ← [[多Agent系统]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/multi-agent-team.md b/wiki/sources/multi-agent-team.md new file mode 100644 index 00000000..14922416 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/multi-agent-team.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "Multi-Agent Specialized Team" +type: source +tags: [openclaw, multi-agent, team, telegram] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/multi-agent-team.md]] + +## Summary +- 核心主题：单人创始人设置多Agent专业团队 +- 问题域：单人创始人需要承担所有角色，上下文切换破坏深度工作 +- 方法/机制：多个OpenClaw Agent组成专业团队，通过共享内存协调 +- 结论/价值：可通过单一聊天界面控制专业团队，24/7可用 + +## Key Claims +- 一个Agent不能什么都做得好：上下文窗口很快填满 +- 个性化很重要：给Agent独特的名字和沟通风格 +- 共享内存加私有上下文是关键组合 +- 正确的模型做正确的工作：不用昂贵的推理模型做关键词监控 + +## Key Insights +- 人员配置比想象中更重要 +- 共享内存加私有上下文的组合至关重要 +- 从2个开始，不要从4个开始 + +## Key Concepts +- [[多Agent团队]]：多个专业Agent协同工作 +- [[共享内存]]：团队成员共享的项目文档和目标 +- [[私有上下文]]：每个Agent独有的会话历史和领域笔记 + +## Connections +- [[Milo]]：策略Lead Agent +- [[Josh]]：商业分析Agent +- [[Marketing Agent]]：营销研究Agent +- [[Dev Agent]]：开发Agent diff --git a/wiki/sources/multi-channel-assistant.md b/wiki/sources/multi-channel-assistant.md new file mode 100644 index 00000000..9f723f62 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/multi-channel-assistant.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +title: "Multi-Channel Personal Assistant" +type: source +tags: [openclaw, assistant, telegram, slack] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/multi-channel-assistant.md]] + +## Summary +- 核心主题：统一多渠道的AI助手 +- 问题域：在多个应用间切换来管理任务、日程、消息疲惫不堪 +- 方法/机制：Telegram为主界面，集成Slack、Google Workspace、Todoist、Asana +- 结论/价值：一个界面路由到所有工具 + +## Key Claims +- Telegram作为主界面，不同主题路由到不同上下文 +- Slack集成用于团队协作 +- Google Workspace：日历事件创建、邮件管理、Drive上传 +- 自动化提醒：垃圾日、周公司信件等 + +## Key Concepts +- [[多渠道集成]]：统一多个通讯平台 +- [[任务管理]]：跨平台任务协调 + +## Connections +- [[多渠道集成]] ← coordinates ← [[Google Workspace]] +- [[多渠道集成]] \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/multi-channel-customer-service.md b/wiki/sources/multi-channel-customer-service.md new file mode 100644 index 00000000..c52d348f --- /dev/null +++ b/wiki/sources/multi-channel-customer-service.md @@ -0,0 +1,26 @@ +--- +title: "Multi-Channel Customer Service" +type: source +tags: [openclaw, customer-service, automation, n8n] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/multi-channel-customer-service.md]] + +## Summary +- 核心主题：多渠道客户服务中心 +- 问题域：客户通过多个渠道联系，响应不一致 +- 方法/机制：统一管理所有渠道，AI驱动的响应分类和路由 +- 结论/价值：跨渠道一致的客户体验 + +## Key Claims +- 跨多个渠道统一客户交互 +- AI驱动的响应分类减少手动分类工作 +- 自动化路由确保客户查询到达正确团队 + +## Key Concepts +- [[客户服务自动化]]：跨渠道客户支持自动化 +- [[多渠道管理]]：统一多个通讯平台 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/multi-source-tech-news-digest.md b/wiki/sources/multi-source-tech-news-digest.md new file mode 100644 index 00000000..b980a7e2 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/multi-source-tech-news-digest.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "Multi-Source Tech News Digest" +type: source +tags: [openclaw, news, aggregation, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/multi-source-tech-news-digest.md]] + +## Summary +- 核心主题：多来源技术新闻聚合评分和传递 +- 问题域：跨AI、开源和前沿技术保持更新需要检查数十个来源 +- 方法/机制：四层数据管道，RSS、Twitter/X、GitHub版本和Web搜索 +- 结论/价值：109+来源的个性化每日简报 + +## Key Claims +- RSS订阅（46个来源）：OpenAI、Hacker News、MIT Tech Review等 +- Twitter/X KOL（44个账户）：@karpathy、@sama、@VitalikButerin等 +- GitHub版本（19个仓库）：vLLM、LangChain、Ollama、Dify等 +- Web搜索（4个主题搜索）：通过Brave Search API + +## Key Concepts +- [[新闻聚合]]：从多个来源收集新闻 +- [[质量评分]]：基于来源优先级、多源和时效性的评分系统 +- [[四层数据管道]]：多来源数据收集架构 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/multiple-interests-guide.md b/wiki/sources/multiple-interests-guide.md new file mode 100644 index 00000000..4174494c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/multiple-interests-guide.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "如果你有多项兴趣爱好不要浪费接下来两三年时间" +type: source +tags: [个人发展, 多重兴趣, 自学] +date: 2025-10-10 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/If you have multiple interests, do not waste the next 2-3 years 如果你有多项兴趣爱好，不要浪费接下来的两三年时间。.md]] + +## Summary +- 核心主题：多重兴趣是超能力而非弱点 +- 问题域：现代社会专业化分工导致人们成为流水线工人 +- 方法/机制：自我教育+自利+自给自足三位一体 +- 结论/价值：AI时代通才比专才更有价值 + +## Key Claims +- 工业时代专业化已死，AI时代通才是优势 +- 个人成功三要素：自我教育、自利、自给自足 +- 第二次文艺复兴正在发生，独特视角是最终护城河 +- 注意力是最后的护城河，每个人都需要成为创造者 +- 系统是新产品，内容是新颖视角，品牌是环境 + +## Key Concepts +- [[通才]]：跨领域知识整合者 +- [[自我教育]]：自主导向的学习 +- [[自利]]：关注自身利益而非服务组织 +- [[自给自足]]：拒绝外包判断力和自主性 +- [[注意力经济]]：在信息爆炸时代捕获关注的重要性 + +## Key Entities + +## Connections +- [[个人发展]] ← uses ← [[通才模型]] +- [[创造力]] ← requires ← [[注意力]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/n8n-claude-zi-dong-hua-gong-zuo-liu.md b/wiki/sources/n8n-claude-zi-dong-hua-gong-zuo-liu.md new file mode 100644 index 00000000..e334f49d --- /dev/null +++ b/wiki/sources/n8n-claude-zi-dong-hua-gong-zuo-liu.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "N8N+Claude通过自然语言自动化工作流" +type: source +tags: [n8n, claude, automation] +date: 2025-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/n8n+Claude通过自然语言自动化工作流.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用Claude通过自然语言自动化创建N8N工作流 +- 问题域：如何让不懂技术的用户也能创建复杂工作流 +- 方法/机制：通过n8n-mcp实现自然语言到工作流的转换 +- 结论/价值：AI辅助工作流创建降低门槛，提升效率 + +## Key Claims +- n8n-mcp提供结构化访问543个N8N节点的能力 +- 87%文档覆盖率，包括AI节点 +- 支持2个AI-capable节点的完整文档 + +## Key Concepts +- [[自然语言处理]]：将人类语言转换为机器可执行指令 +- [[工作流生成]]：AI自动创建自动化流程 + +## Connections +- [[Claude]] ← generates ← [[工作流生成]] +- [[n8n-mcp]] ← bridges ← [[N8N]] diff --git a/wiki/sources/n8n-configure-telegram-trigger.md b/wiki/sources/n8n-configure-telegram-trigger.md new file mode 100644 index 00000000..d365231c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/n8n-configure-telegram-trigger.md @@ -0,0 +1,28 @@ +--- +title: "N8N Configure Telegram Trigger" +type: source +tags: [n8n, telegram, troubleshooting] +date: 2025-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/n8n configure telegram trigger.md]] + +## Summary +- 核心主题：解决N8N中Telegram Trigger配置错误问题 +- 问题域：Telegram Webhook需要HTTPS URL的配置问题 +- 方法/机制：设置WEBHOOK_URL环境变量为HTTPS地址 +- 结论/价值：Docker环境下运行N8N需要正确配置WEBHOOK_URL + +## Key Claims +- Telegram要求Webhook URL必须为HTTPS +- 通过设置WEBHOOK_URL环境变量解决Telegram Trigger报错 +- Docker中配置：WEBHOOK_URL=https://n8n.cpolar.top + +## Key Concepts +- [[Webhook]]：服务器向客户端推送实时事件的技术 +- [[Telegram Trigger]]：N8N中用于触发工作流的Telegram集成 + +## Connections +- [[N8N]] ← uses ← [[Telegram Trigger]] +- [[Telegram Trigger]] ← requires ← [[Webhook]] diff --git a/wiki/sources/n8n-full-tutorial-building-ai-agents.md b/wiki/sources/n8n-full-tutorial-building-ai-agents.md new file mode 100644 index 00000000..082916bc --- /dev/null +++ b/wiki/sources/n8n-full-tutorial-building-ai-agents.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "N8N Full Tutorial Building AI Agents in 2025" +type: source +tags: [n8n, ai-agent, tutorial] +date: 2025-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/n8n full tutorial building AI agents in 2025 for Beginners!.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用N8N平台构建AI Agents的完整教程 +- 问题域：新手如何利用N8N构建自动化工作流和AI Agent +- 方法/机制：理解Agentic系统（Agent vs Workflow）、掌握N8N节点类型、管理Memory实现上下文保留 +- 结论/价值：N8N的视觉化界面降低了自动化工作流创建门槛 + +## Key Claims +- Agentic系统结合了Workflow的可预测性和Agent的灵活性 +- N8N节点分为五类：触发器、动作节点、工具节点、代码节点、高级AI节点 +- Memory机制允许Agent保留对话上下文 +- 外部工具集成（如Airtable）扩展了Agent能力 + +## Key Concepts +- [[Agentic系统]]：由Agent和Workflow组成的智能系统 +- [[Workflow]]：预定义的自动化流程 +- [[N8N节点]]：工作流中的单个操作单元 +- [[Memory机制]]：Agent保留上下文的能力 + +## Key Entities +- [[N8N]]：开源工作流自动化平台 +- [[Airtable]]：在线数据库工具 + +## Connections +- [[N8N]] ← contains ← [[N8N节点]] +- [[N8N]] ← supports ← [[Agentic系统]] diff --git a/wiki/sources/n8n-workflow-orchestration.md b/wiki/sources/n8n-workflow-orchestration.md new file mode 100644 index 00000000..3106b77c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/n8n-workflow-orchestration.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +title: "OpenClaw + n8n Workflow Orchestration" +type: source +tags: [openclaw, n8n, workflow, security] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/n8n-workflow-orchestration.md]] + +## Summary +- 核心主题：OpenClaw与n8n工作流编排集成 +- 问题域：Agent直接管理API密钥带来安全风险 +- 方法/机制：OpenClaw通过webhook调用n8n工作流，凭证隔离在n8n中 +- 结论/价值：可见性、安全性和性能三赢 + +## Key Claims +- 代理模式：OpenClaw写n8n工作流，然后通过webhook调用 +- 凭证隔离：API密钥存储在n8n凭证存储中，Agent只知道webhook URL +- 可见性：每个工作流在n8n拖放UI中可见 +- 可锁定工作流：测试后锁定工作流防止Agent修改 + +## Key Insights +- 三赢：可见性（视觉UI）、安全性（凭证隔离）、性能（确定性工作流不消耗token） +- 测试后锁定："构建→测试→锁定"循环至关重要 +- n8n有400+集成：大多数外部服务已有n8n节点 + +## Key Concepts +- [[凭证隔离]]：将敏感凭证与AI Agent分离 +- [[工作流编排]]：协调多个自动化任务 +- [[Webhook]]：触发n8n工作流的HTTP回调 + +## Connections +- [[OpenClaw]] ← calls ← [[Webhook]] +- [[Webhook]] ← triggers ← [[n8n工作流]] +- [[n8n]] ← stores ← [[凭证隔离]] diff --git a/wiki/sources/nano-banana-2-guide.md b/wiki/sources/nano-banana-2-guide.md new file mode 100644 index 00000000..3be11d1a --- /dev/null +++ b/wiki/sources/nano-banana-2-guide.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Nano Banana 2使用指南" +type: source +tags: [nano-banana, AI图像生成, DeepSider] +date: 2025-12-01 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/全网最全！Nano Banana 2 使用指南（2025年12月更新） 1.md]] + +## Summary +- 核心主题：Nano Banana 2（Gemini 3 Pro Image）使用指南 +- 问题域：国内用户难以访问AI图像生成工具 +- 方法/机制：通过DeepSider浏览器插件访问 +- 结论/价值：Nano Banana 2在图像生成领域碾压其他模型 + +## Key Claims +- Nano Banana 2=Gemini 3 Pro Image，推理模型，生成前会内部推理 +- 支持1K、2K、4K分辨率 +- 最多14张输入图像组合输出 +- 擅长多语言长文本渲染 +- DeepSider插件国内可用，支持Gemini 3.0/GPT-5.1等 + +## Key Concepts +- [[Nano Banana 2]]：Google AI图像生成模型 +- [[DeepSider]]：浏览器插件聚合多AI模型 +- [[推理模型]]：生成前会进行内部推理 + +## Key Entities +- [[DeepSider]]：浏览器插件 + +## Connections +- [[AI图像生成]] ← uses ← [[Nano Banana 2]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/nano-banana-pro-prompting-guide.md b/wiki/sources/nano-banana-pro-prompting-guide.md new file mode 100644 index 00000000..8f0fcea3 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/nano-banana-pro-prompting-guide.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Nano Banana Pro提示词指南" +type: source +tags: [nano-banana, prompt-engineering, AI图像生成] +date: 2025-11-28 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Nano-Banana Pro Prompting Guide & Strategies 1.md]] + +## Summary +- 核心主题：Nano Banana Pro高级提示词技巧 +- 问题域：从"fun"图像生成到"functional"专业资产生产的需求 +- 方法/机制：扮演创意总监，使用自然语言和完整句子 +- 结论/价值：掌握黄金法则和九大核心能力实现专业级图像生成 + +## Key Claims +- 黄金法则：编辑而非重新生成、使用自然语言和完整句子、具体描述、提供上下文 +- 文本渲染与信息图：支持可读性文字和复杂信息可视化 +- 角色一致性：支持14张参考图像，实现身份锁定 +- Google Search接地：基于实时数据减少幻觉 +- 高级编辑：删除/添加对象、修复老照片、风格转换 +- 2D↔3D转换：平面图转3D可视化 +- 4K高分辨率：支持1K到4K原生输出 + +## Key Concepts +- [[Nano Banana Pro]]：Google专业级AI图像生成模型 +- [[身份锁定]]：保持角色在多场景中的一致性 +- [[文本渲染]]：在图像中生成可读性文字 +- [[2D转3D]]：平面图转化为3D可视化 + +## Key Entities +- [[Nano Banana Pro]]：Google AI Studio图像生成模型 + +## Connections +- [[AI图像生成]] ← uses ← [[Nano Banana Pro]] +- [[Nano Banana Pro]] ← includes ← [[身份锁定]] +- [[Nano Banana Pro]] ← includes ← [[文本渲染]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/nano-banana-prompting-guide.md b/wiki/sources/nano-banana-prompting-guide.md new file mode 100644 index 00000000..59a12b28 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/nano-banana-prompting-guide.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Nano Banana提示词框架" +type: source +tags: [nano-banana, prompt-engineering, image-generation] +date: 2025-03-15 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Nano Banana 提示词框架.md]] + +## Summary +- 核心主题：Nano Banana图像生成提示词框架 +- 问题域：如何结构化描述图像生成需求 +- 方法/机制：物件描述框架和人物描述框架的JSON结构 +- 结论/价值：通过标准化框架精确控制AI生成图像 + +## Key Claims +- 物件描述框架：shot、subject（item/materials/details/condition）、environment、lighting、camera、color_grade、style、quality、negatives +- 人物描述框架：subject（age/appearance/pose）等字段 +- Nano Banana是Google的图像生成模型 + +## Key Concepts +- [[提示词框架]]：结构化描述图像生成需求的模板 +- [[Nano Banana]]：Google AI图像生成模型 +- [[物件描述]]：商品/物品的标准化描述结构 +- [[人物描述]]：人物的标准化描述结构 + +## Key Entities +- [[Nano Banana]]：Google AI图像生成模型 + +## Connections +- [[AI图像生成]] ← uses ← [[提示词框架]] +- [[Nano Banana]] ← supports ← [[提示词框架]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/never-write-another-prompt.md b/wiki/sources/never-write-another-prompt.md new file mode 100644 index 00000000..37ab1aa4 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/never-write-another-prompt.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +title: "Never Write Another Prompt" +type: source +tags: [prompt-engineering, AI, tools] +date: 2025-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Never write another prompt.md]] + +## Summary +- 核心主题：AI提示词生成工具 +- 问题域：编写有效提示词复杂且昂贵 +- 方法/机制：将基础描述转换为详细结构化提示词 +- 结论/价值：通过工具自动化提示词创建，普通用户也能生成专业级提示词 + +## Key Claims +- 工具允许用户从简单描述生成详细提示词，无需专业提示词工程背景 +- 单个优质提示词服务价格高达100-500美元 +- 支持变量使用实现高定制化 +- 可保存提示词供长期使用 + +## Key Concepts +- [[提示词工程]]：编写有效提示词的艺术 +- [[提示词生成器]]：自动化提示词创建的工具 + +## Key Entities + +## Connections +- [[AI工具]] ← uses ← [[提示词生成器]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/notebooklm-open-source-alternatives.md b/wiki/sources/notebooklm-open-source-alternatives.md new file mode 100644 index 00000000..d1e3c97c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/notebooklm-open-source-alternatives.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "NotebookLM开源平替" +type: source +tags: [notebooklm, open-source, productivity] +date: 2026-01-01 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/Google 神级生产力工具，所有 GitHub 开源平替都找到了。.md]] + +## Summary +- 核心主题：NotebookLM的7个开源替代方案 +- 问题域：NotebookLM是付费工具，需要开源替代品 +- 方法/机制：本地化部署、多模型支持、播客生成 +- 结论/价值：多个开源项目可实现NotebookLM核心功能且完全私有化 + +## Key Claims +- Open Notebook（14.6k Star）：全功能本地化，支持16+AI提供商 +- SurfSense（11.4k Star）：AI搜索研究智能体，整合Notion/GitHub +- Podcastfy：专注播客生成，支持100+LLM和多种TTS引擎 +- notebookllama：LlamaIndex官方项目，文档转播客 +- PageLM：教育平台，自动生成康奈尔笔记、闪卡、考试 +- InsightsLM：低代码方案，Supabase+N8N后端 + +## Key Concepts +- [[本地化部署]]：不依赖云端的数据处理 +- [[多模型支持]]：集成多种LLM提供商 +- [[播客生成]]：将文档转化为双人/多人对话音频 + +## Key Entities +- [[Open Notebook]]：NotebookLM开源替代 +- [[SurfSense]]：AI搜索与研究智能体 +- [[Podcastfy]]：播客生成工具 +- [[notebookllama]]：LlamaIndex官方开源项目 +- [[PageLM]]：教育学习工具 +- [[InsightsLM]]：N8N支持的AI研究工具 + +## Connections +- [[NotebookLM]] ← has_open_source ← [[Open Notebook]] +- [[N8N]] ← integrates_with ← [[InsightsLM]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/openai-chatgpt-ge-xing-hua-ding-yi.md b/wiki/sources/openai-chatgpt-ge-xing-hua-ding-yi.md new file mode 100644 index 00000000..3a0a4fd5 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/openai-chatgpt-ge-xing-hua-ding-yi.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "OpenAI ChatGPT个性化定义" +type: source +tags: [chatgpt, openai, customization, prompt] +date: 2025-12-18 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/OpenAI ChatGPT 个性化定义.md]] + +## Summary +- 核心主题：ChatGPT自定义指令配置 +- 问题域：通用AI无法适应个人特定需求和工作风格 +- 方法/机制：通过自定义指令定义交互偏好和个人背景 +- 结论/价值：个性化配置提升AI协作效率和输出质量 + +## Key Claims +- 自定义指令包括：交互偏好（组织性、解释风格、主动性） +- 知识来源偏好（技术细节、引用、推测性内容） +- 安全和内容政策处理方式 +- 用户背景：47岁自由职业者，TikTok跨境电商创业者 + +## Key Concepts +- [[自定义指令]]：定义AI行为和交互方式的用户配置 +- [[个性化AI]]：根据用户需求定制的AI助手 + +## Key Entities +- [[ChatGPT]]：OpenAI对话AI +- [[OpenAI]]：AI研究公司 + +## Connections +- [[ChatGPT]] ← supports ← [[自定义指令]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/overnight-mini-app-builder.md b/wiki/sources/overnight-mini-app-builder.md new file mode 100644 index 00000000..e9de3d0a --- /dev/null +++ b/wiki/sources/overnight-mini-app-builder.md @@ -0,0 +1,31 @@ +--- +title: "Overnight Mini App Builder" +type: source +tags: [openclaw, autonomous, app-building, goals] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/overnight-mini-app-builder.md]] + +## Summary +- 核心主题：目标驱动的自主任务包括夜间构建迷你应用 +- 问题域：AI Agent强大但被动，只在告诉它做什么时工作 +- 方法/机制：用户一次性投入目标，Agent每日生成和执行任务 +- 结论/价值：定义目的地，Agent找出日常步骤 + +## Key Claims +- 目标驱动：用户一次性倾注所有目标 +- 每日生成任务：Agent每日生成4-5个可在电脑上完成的任务 +- 惊喜迷你应用：每晚构建新SaaS想法或自动化无聊部分的工具 +- 任务超出应用构建：研究、写脚本、构建功能、创建内容、分析竞争对手 + +## Key Insights +- 脑力激荡就是一切：给予的上下文越多，日常任务就越好 +- Agent发现你不会想到的任务：连接跨目标的点并找到你会错过机会 +- 过夜应用构建：明确告诉它构建MVP，不要过度复杂 +- 这随时间复利：Agent学习什么样的任务最有帮助并进行调整 + +## Key Concepts +- [[目标驱动任务]]：根据长期目标自动生成日常任务 +- [[ \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/perfect-prompt-guide.md b/wiki/sources/perfect-prompt-guide.md new file mode 100644 index 00000000..8d7868a2 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/perfect-prompt-guide.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "如何写出完美的Prompt" +type: source +tags: [Prompt, 提示词工程, 结构化思维] +date: 2025-12-02 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/如何写出完美的Prompt（提示词）？.md]] + +## Summary +- 核心主题：Prompt能力本质和构建方法 +- 问题域：职场人难以清晰界定需求给AI +- 方法/机制：角色-需求-场景-目标四要素+结构化表达 +- 结论/价值：Prompt能力本质是需求拆解+结构化表达能力 + +## Key Claims +- Prompt本质：人与AI的协作协议，定义做什么、为什么、给谁、怎么做、做到什么标准 +- 误区：越复杂越专业、说清做什么就行、一键生成即终点 +- 核心四要素：角色、受众对齐、场景对齐、目标对齐 +- 基础方法：需求拆解法、上下文补全法、格式定义法、示例引导法 +- 进阶策略：思维链引导、任务拆分、角色赋能、预填回复 +- 高阶技巧：跨模态联动、领域知识注入、反馈循环嵌入 + +## Key Concepts +- [[Prompt能力]]：清晰界定需求+结构化思维表达 +- [[需求拆解]]：将模糊目标转化为具体可执行子任务 +- [[结构化表达]]：用清晰逻辑组织信息 +- [[思维链引导]]：让AI逐步推理 + +## Key Entities + +## Connections +- [[AI协作]] ← requires ← [[Prompt能力]] +- [[结构化思维]] ← enables ← [[Prompt能力]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/personal-crm.md b/wiki/sources/personal-crm.md new file mode 100644 index 00000000..e44c3600 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/personal-crm.md @@ -0,0 +1,23 @@ +--- +title: "Personal CRM with Automatic Contact Discovery" +type: source +tags: [openclaw, crm, contact, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/personal-crm.md]] + +## Summary +- 核心主题：自动联系人发现的个人CRM +- 问题域：追踪见过的人、何时见过、讨论过什么不可能手动完成 +- 方法/机制：每日cron扫描邮件和日历获取新联系人，存储关系上下文 +- 结论/价值：自然语言查询"关于[人]，我知道什么？" + +## Key Claims +- 每日cron扫描邮件和日历获取新联系人和互动 +- 存储结构化数据库中的联系人，包括关系上下文 +- 每次会议前研究外部参与者，通过CRM和邮件历史提供简报 + +## Key Concepts +- [[个人CRM]]：管理个人关系和联系的系 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/phone-call-notifications.md b/wiki/sources/phone-call-notifications.md new file mode 100644 index 00000000..e7f7b6e0 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/phone-call-notifications.md @@ -0,0 +1,20 @@ +--- +title: "Phone Call Notifications" +type: source +tags: [openclaw, phone, notifications, clawring] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/phone-call-notifications.md]] + +## Summary +- 核心主题：通过真实电话通知的Agent通知渠道 +- 问题域：推送通知堆积，聊天消息被埋没 +- 方法/机制：Agent通过clawr.ing拨打真实电话号码，用户可以接听并对话 +- 结论/价值：Agent调用你，而非你调用Agent + +## Key Claims +- Agent决定某事值得关注（价格警报、紧急邮件、约会提醒） +- Agent通过clawr.ing（托管呼叫服务）拨打你的电话 +- 你接听、听到警报，可以实时提问 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/podcast-production-pipeline.md b/wiki/sources/podcast-production-pipeline.md new file mode 100644 index 00000000..960a3654 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/podcast-production-pipeline.md @@ -0,0 +1,27 @@ +--- +title: "Podcast Production Pipeline" +type: source +tags: [openclaw, podcast, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/podcast-production-pipeline.md]] + +## Summary +- 核心主题：使用OpenClaw自动化播客制作全流程 +- 问题域：播客制作涉及多个环节，手动操作耗时 +- 方法/机制：多Agent协作，每个Agent负责特定环节 +- 结论/价值：自动化播客制作显著提升效率 + +## Key Claims +- 播客制作流程可分解为多个自动化环节 +- 多Agent系统适合处理复杂的创意工作流 +- 内容分发自动化减少重复工作 + +## Key Concepts +- [[播客制作]]：从策划到发布的完整流程 +- [[多Agent协作]]：多个专业Agent协同工作 + +## Connections +- [[多Agent系统]] ← used_in ← [[播客制作]] diff --git a/wiki/sources/polymarket-autopilot.md b/wiki/sources/polymarket-autopilot.md new file mode 100644 index 00000000..5c7c6d57 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/polymarket-autopilot.md @@ -0,0 +1,27 @@ +--- +title: "Polymarket Autopilot" +type: source +tags: [openclaw, polymarket, trading, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/polymarket-autopilot.md]] + +## Summary +- 核心主题：Polymarket自动纸上交易 +- 问题域：手动监控预测市场耗时且需要持续关注 +- 方法/机制：监控市场数据，执行纸上交易策略，追踪投资组合表现 +- 结论/价值：在不冒真实资本风险的情况下测试和完善交易策略 + +## Key Claims +- 纸上交易：从模拟交易开始，追踪损益和胜率 +- 学习模式：从模式中学习，根据回测结果调整策略参数 +- 每日摘要：醒来时了解夜间"交易"了什么，什么有效，什么无效 + +## Key Concepts +- [[纸上交易]]：模拟交易不带真实资金 +- [[预测市场]]：基于事件结果的预测市场 +- [[投资组合追踪]]：追踪持仓和表现 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/pre-build-idea-validator.md b/wiki/sources/pre-build-idea-validator.md new file mode 100644 index 00000000..6d4f77cb --- /dev/null +++ b/wiki/sources/pre-build-idea-validator.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "Pre-Build Idea Validator" +type: source +tags: [openclaw, mcp, idea-validation, github] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/pre-build-idea-validator.md]] + +## Summary +- 核心主题：构建前验证创意是否已存在 +- 问题域：Agent花费数小时构建一个已存在的产品 +- 方法/机制：idea-reality-mcp扫描5个数据源，返回竞争评分 +- 结论/价值：防止昂贵的"解决已解决问题"错误 + +## Key Claims +- reality_signal评分（0-100）表示空间拥挤程度 +- 高分（>70）：停止并讨论是否继续或转向 +- 低分（<30）：空间开放，继续构建 +- 基于真实数据（仓库数量、星分布、HN讨论量）而非LLM猜测 + +## Key Insights +- 防止蕞昂贵的错误：解决已解决的问题 +- reality_signal基于真实数据而非AI猜测 +- 高分不意味着"不要构建"，而是"差异化或放弃" +- 低分意味着真正存在空白空间 + +## Key Concepts +- [[创意验证]]：在构建前检查创意是否已存在 +- [[reality_signal]]：创意竞争评分 +- [[idea-reality-mcp]]：预构建验证MCP服务器 + +## Connections +- [[idea-reality-mcp]] ← scans ← [[GitHub]] +- [[idea-reality-mcp]] ← scans ← [[Hacker News]] +- [[idea-reality-mcp]] ← scans ← [[npm]] diff --git a/wiki/sources/project-state-management.md b/wiki/sources/project-state-management.md new file mode 100644 index 00000000..70563825 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/project-state-management.md @@ -0,0 +1,27 @@ +--- +title: "Project State Management System" +type: source +tags: [openclaw, project-management, event-driven] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/project-state-management.md]] + +## Summary +- 核心主题：事件驱动的项目状态管理系统 +- 问题域：传统看板静态且需要手动更新 +- 方法/机制：事件驱动更新替代拖拽卡片，对话式查询项目状态 +- 结论/价值：用对话替代看板，保留完整上下文 + +## Key Claims +- 看板变得过时：花在更新卡片上的时间而非工作 +- 上下文丢失：三个月后不记得关键决策的原因 +- Git提交自动扫描并链接到项目 + +## Key Concepts +- [[事件驱动架构]]：基于事件而非状态转移的设计 +- [[项目状态管理]]：追踪项目进展和决策历史 +- [[自然语言查询]]：用对话方式查询项目状态 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/rag-cong-ru-men-dao-jing-tong.md b/wiki/sources/rag-cong-ru-men-dao-jing-tong.md new file mode 100644 index 00000000..eb0cbd5f --- /dev/null +++ b/wiki/sources/rag-cong-ru-men-dao-jing-tong.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "RAG从入门到精通系列1：基础RAG" +type: source +tags: [rag, LLM, retrieval, vector-database] +date: 2025-12-18 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/RAG从入门到精通系列1：基础RAG.md]] + +## Summary +- 核心主题：RAG基础概念和实现流程 +- 问题域：LLM缺乏最新和私有数据 +- 方法/机制：索引→检索→生成的三步流程 +- 结论/价值：RAG是连接LLM与外部数据源的通用方法 + +## Key Claims +- RAG = Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 +- Indexing：将文档切分并转换为Embedding向量存入向量数据库 +- Retrieval：根据问题语义向量检索相关文档块 +- Generation：将问题和相关文档输入LLM生成答案 +- Embedding Model的Context Window有限（512-8192 token），需切分文档 + +## Key Concepts +- [[RAG]]：检索增强生成 +- [[Embedding]]：将文本转换为数值向量的技术 +- [[向量数据库]]：存储和检索向量表示的数据库 +- [[文档切分]]：将长文档分割成符合Embedding窗口的块 +- [[Context Window]]：模型能接受的上下文长度限制 + +## Key Entities +- [[LangChain]]：RAG实现框架 +- [[Qdrant]]：向量数据库 +- [[BAAI]]：Embedding模型提供商 + +## Connections +- [[LLM]] ← uses ← [[RAG]] +- [[RAG]] ← includes ← [[索引]] +- [[RAG]] ← includes ← [[检索]] +- [[RAG]] ← includes ← [[生成]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/second-brain.md b/wiki/sources/second-brain.md new file mode 100644 index 00000000..5eb8db2c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/second-brain.md @@ -0,0 +1,29 @@ +--- +title: "Second Brain" +type: source +tags: [openclaw, memory, knowledge, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/second-brain.md]] + +## Summary +- 核心主题：构建第二大脑记忆系统 +- 问题域：想法、链接、书籍想不起来，没有好的捕捉系统 +- 方法/机制：通过短信文本捕获，OpenClaw记忆系统永久存储 +- 结论/价值：零摩擦捕获，像发短信一样简单 + +## Key Claims +- 文本任何内容到OpenClaw，它会立即记住 +- OpenClaw内置记忆系统永久存储告诉它的所有内容 +- 自定义Next.js仪表板搜索每个记忆、对话和笔记 +- 全局搜索（Cmd+K）跨所有记忆、文档和任务 + +## Key Insights +- 力量在于零摩擦捕获 +- OpenClaw的记忆系统是累积的，随时间变得更强大 +- 可以从手机发短信，Agent在你的电脑上构建东西 + +## Key Concepts +- [[第二大脑]]：外部 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/self-healing-home-server.md b/wiki/sources/self-healing-home-server.md new file mode 100644 index 00000000..32c1d44a --- /dev/null +++ b/wiki/sources/self-healing-home-server.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Self-Healing Home Server & Infrastructure Management" +type: source +tags: [openclaw, self-healing, infrastructure, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/self-healing-home-server.md]] + +## Summary +- 核心主题：OpenClaw作为家庭服务器的基础设施Agent +- 问题域：家庭服务器需要24/7运维，服务可能在凌晨宕机 +- 方法/机制：SSH访问、自动化cron任务、自动检测诊断修复问题 +- 结论/价值：Agent可在用户知道问题前自动修复问题 + +## Key Claims +- Cron任务系统是真正的产品：健康检查、邮件分类、简报等自动化 +- 知识提取随时间复利：处理笔记、对话导出和邮件成结构化知识库 +- AI会硬编码密钥：这是首要安全风险 +- 本地优先Git工作流至关重要 + +## Key Insights +- AI会硬编码密钥，需要强制预防措施 +- TruffleHog预推送hook必须安装 +- 本地Gitea作为暂存区比直接推送到公共GitHub更安全 + +## Key Concepts +- [[自愈系统]]：自动检测诊断和修复问题 +- [[基础设施即代码]]：使用Terraform、Ansible管理基础设施 +- [[安全审计]]：定期扫描硬编码密钥、特权容器等 + +## Connections +- [[OpenClaw]] ← manages ← [[自愈系统]] +- [[OpenClaw]] ← performs ← [[安全审计]] diff --git a/wiki/sources/semantic-memory-search.md b/wiki/sources/semantic-memory-search.md new file mode 100644 index 00000000..9a986b3f --- /dev/null +++ b/wiki/sources/semantic-memory-search.md @@ -0,0 +1,35 @@ +--- +title: "Semantic Memory Search" +type: source +tags: [openclaw, memory, semantic-search, vector] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/semantic-memory-search.md]] + +## Summary +- 核心主题：OpenClaw记忆的向量语义搜索 +- 问题域：Markdown文件记忆随时间增长，关键词搜索无法找到语义相关的内容 +- 方法/机制：使用memsearch在OpenClaw现有Markdown记忆文件上添加向量语义搜索 +- 结论/价值：通过含义而非关键词即时找到任何过去的记忆 + +## Key Claims +- 语义搜索："我们选择了什么缓存解决方案？"找到相关记忆，即使词语"缓存"没有出现 +- 混合搜索（密集向量 + BM25全文）与RRF重新排序结合 +- SHA-256内容哈希意味着未更改的文件永远不会被重新嵌入——零浪费API调用 +- 文件监视器在记忆文件更改时自动重新索引 + +## Key Insights +- Markdown是事实标准：向量索引只是派生缓存，可以随时重建，记忆文件永不修改 +- 智能去重节省资金：每个块由SHA-256内容哈希标识，重新运行index仅嵌入新的或更改的内容 +- 混合搜索优于纯向量搜索：结合语义相似性和关键词匹配 + +## Key Concepts +- [[语义记忆搜索]]：通过含义搜索记忆 +- [[向量数据库]]：存储嵌入向量用于相似性搜索 +- [[memsearch]]：为OpenClaw记忆添加向量搜索的工具 + +## Connections +- [[memsearch]] ← indexes ← [[OpenClaw记忆]] +- [[memsearch]] ← uses ← [[Milvus]] diff --git a/wiki/sources/shi-yong-claude-zi-dong-sheng-cheng-n8n-gong-zuo-liu.md b/wiki/sources/shi-yong-claude-zi-dong-sheng-cheng-n8n-gong-zuo-liu.md new file mode 100644 index 00000000..39b8fd40 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/shi-yong-claude-zi-dong-sheng-cheng-n8n-gong-zuo-liu.md @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "使用Claude自动生成N8N工作流的实操教程" +type: source +tags: [n8n, claude, automation] +date: 2025-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/使用Claude自动生成N8N工作流的实操教程.md]] + +## Summary +- 核心主题：利用Claude与N8N MCP结合，自动生成N8N工作流 +- 问题域：新手不知如何设计N8N工作流架构和选择节点 +- 方法/机制：通过n8n-mcp项目连接Claude与N8N，用自然语言生成工作流 +- 结论/价值：Claude可完成约80%-90%的工作流布局和逻辑 + +## Key Claims +- n8n-mcp是连接N8N与AI模型的桥梁，提供543个N8N节点的访问 +- Claude可自动选择节点并生成工作流代码 +- Claude生成工作流正确率约80%-90%，仍需人工修正 +- 建议使用Opensea模型并开启extended thinking + +## Key Quotes +> "n8n-MCP serves as a bridge between n8n's workflow automation platform and AI models, enabling them to understand and work with n8n nodes effectively." — GitHub + +## Key Concepts +- [[n8n-mcp]]：N8N的MCP服务器实现，连接AI模型与N8N节点 +- [[Extended Thinking]]：Claude的深度逻辑推理模式 + +## Key Entities +- [[Claude]]：AI助手 +- [[N8N]]：工作流自动化平台 +- [[czlonkowski]]：n8n-mcp项目作者 + +## Connections +- [[Claude]] ← uses ← [[n8n-mcp]] +- [[n8n-mcp]] ← provides_access_to ← [[N8N节点]] diff --git a/wiki/sources/the-picture-they-paint-of-you.md b/wiki/sources/the-picture-they-paint-of-you.md new file mode 100644 index 00000000..8cbb6358 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/the-picture-they-paint-of-you.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "The Picture They Paint of You" +type: source +tags: [AI-SRE, coding-assistant, AI产品定位] +date: 2026-04-13 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/The Picture They Paint of You.md]] + +## Summary +- 核心主题：AI产品命名和定位反映对人类工作的认知 +- 问题域：AI SRE被定位为替代者，编码助手被定位为合作伙伴 +- 方法/机制：对比分析AI SRE和编码助手产品的营销框架 +- 结论/价值：产品命名和定位暴露了开发者对不同角色价值认知的差异 + +## Key Claims +- AI SRE产品：将工作定位为低地位、可替代的，强调消除"救火"工作 +- 编码助手产品：强调增强工程师能力、合作伙伴关系 +- 产品定位反映买卖双方对工作价值的认知差异 +- 泰勒主义软件工厂框架正在取代软件工程师与自动化的伙伴关系 + +## Key Quotes +> "Software Engineering work is perceived as valuable work... The AI exists to be a partner, a teammate, or an assistant." +> "Software Reliability Engineering work is a hindrance... The AI exists to replace or be a substitute to the worker." + +## Key Concepts +- [[AI SRE]]：站点可靠性工程的人工智能替代方案 +- [[编码助手]]：增强工程师能力的AI工具 +- [[泰勒主义]]：科学管理理论，用于描述现代AI工作框架 +- [[拟人化]]：给AI组件命名导致的认知偏差 + +## Key Entities + +## Connections +- [[AI产品定位]] ← reflects ← [[工作价值认知]] +- [[编码助手]] ← positioned_as ← [[合作伙伴]] +- [[AI SRE]] ← positioned_as ← [[替代者]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/todoist-task-manager.md b/wiki/sources/todoist-task-manager.md new file mode 100644 index 00000000..08339c4c --- /dev/null +++ b/wiki/sources/todoist-task-manager.md @@ -0,0 +1,27 @@ +--- +title: "Todoist Task Manager" +type: source +tags: [openclaw, todoist, task, visibility] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/todoist-task-manager.md]] + +## Summary +- 核心主题：Agent任务可见性的Todoist同步 +- 问题域：复杂多步骤任务运行时用户失去追踪 +- 方法/机制：创建Todoist任务，可视化状态，外部化推理，流转日志 +- 结论/价值：透明化Agent内部推理和进度 + +## Key Claims +- 可视化状态：在特定section创建任务如"进行中"或"等待" +- 外部化推理：将Agent内部"计划"发布到任务描述 +- 流转日志：实时添加子步骤完成作为任务评论 +- 自动调和：心跳脚本检查停滞任务并通知用户 + +## Key Concepts +- [[任务可见性]]：让用户看见Agent的内部状态 +- [[外部化推理]]：将Agent思考过程暴露给用户 + +## Connections \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/vibe-coding-guide.md b/wiki/sources/vibe-coding-guide.md new file mode 100644 index 00000000..b5623786 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/vibe-coding-guide.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Vibe Coding神级指南" +type: source +tags: [vibe-coding, AI-coding, github] +date: 2025-12-30 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/GitHub 上 5000 人收藏的 Vibe Coding 神级指南。.md]] + +## Summary +- 核心主题：Vibe Coding氛围编程方法论 +- 问题域：传统编程效率低，开发者被繁重代码束缚 +- 方法/机制：规划驱动+上下文固定+AI结对执行 +- 结论/价值：Vibe Coding让想法到可维护代码变成可审计流水线 + +## Key Claims +- Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI结对执行 +- 开发者转型为导演，专注产品逻辑、用户流程、审美和交互 +- Karpathy：只负责调整氛围，代码自动长出来 +- vibe-coding-cn是中文开发者设计的Vibe Coding资源库工作站 +- 核心是规划，AI写代码前必须有清晰技术选型和模块化设计 + +## Key Concepts +- [[Vibe Coding]]：AI编程新范式，开发者变导演 +- [[规划驱动]]：在AI写代码前必须完成技术选型和规划 +- [[AI结对]]：AI与人类协作执行开发任务 +- [[上下文固定]]：保持AI理解的一致性 + +## Key Entities +- [[vibe-coding-cn]]：中文Vibe Coding开源指南项目 +- [[Cursor]]：AI编程工具 +- [[Windsurf]]：AI编程工具 +- [[Trae]]：AI编程工具 + +## Connections +- [[AI编程]] ← uses ← [[Vibe Coding]] +- [[Karpathy]] ← coined ← [[Vibe Coding]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/wan-zi-jiang-tou-openclaw-workspace-shen-du-jie-xi.md b/wiki/sources/wan-zi-jiang-tou-openclaw-workspace-shen-du-jie-xi.md new file mode 100644 index 00000000..af4edb7b --- /dev/null +++ b/wiki/sources/wan-zi-jiang-tou-openclaw-workspace-shen-du-jie-xi.md @@ -0,0 +1,43 @@ +--- +title: "万字讲透OpenClaw-Workspace深度解析" +type: source +tags: [openclaw, workspace, agent] +date: 2026-03-21 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/万字讲透OpenClaw-Workspace深度解析-2026-03-21.md]] + +## Summary +- 核心主题：OpenClaw的Workspace文件体系深度解析 +- 问题域：如何让Agent从"能工作"变成"真好用" +- 方法/机制：通过配置workspace目录下的各类文件（AGENTS.md、SOUL.md、USER.md等）来定义Agent行为 +- 结论/价值：掌握workspace文件体系可实现Agent的个性化配置和长期记忆 + +## Key Claims +- Workspace文件体系是Agent从"能用"到"真好用"的分水岭 +- AGENTS.md是Agent的"工作说明书"，定义职责和行为边界 +- SOUL.md是Agent的"性格档案"，定义人格和沟通风格 +- USER.md固化用户偏好，减少重复交代 +- TOOLS.md规范工具使用，减少误操作 +- memory/目录实现Agent的真正长期记忆 + +## Key Concepts +- [[Workspace]]：Agent的工作台目录，包含AGENTS.md、SOUL.md、USER.md等配置文件 +- [[AGENTS.md]]：定义Agent职责、行为边界和多Agent协调规则 +- [[SOUL.md]]：定义Agent性格叙事，包括自我叙事、沟通风格、价值观 +- [[USER.md]]：固化用户偏好和背景信息 +- [[TOOLS.md]]：工具权限声明与使用规范 +- [[IDENTITY.md]]：Agent的结构化身份档案 +- [[BOOTSTRAP.md]]：首次启动引导，一次性使用 +- [[memory]]：长期记忆目录，实现跨会话上下文保留 + +## Key Entities +- [[OpenClaw]]：开源AI Agent框架 +- [[Claude]]：AI大模型 + +## Connections +- [[OpenClaw]] ← uses ← [[Workspace]] +- [[Workspace]] ← contains ← [[AGENTS.md]] +- [[Workspace]] ← contains ← [[SOUL.md]] +- [[Workspace]] ← contains ← [[USER.md]] diff --git a/wiki/sources/x-account-analysis.md b/wiki/sources/x-account-analysis.md new file mode 100644 index 00000000..efc9b8e6 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/x-account-analysis.md @@ -0,0 +1,23 @@ +--- +title: "X Account Analysis" +type: source +tags: [openclaw, twitter, analysis, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/x-account-analysis.md]] + +## Summary +- 核心主题：X/Twitter账户分析 +- 问题域：手动分析Twitter账户耗时 +- 方法/机制：自动化收集和分析Twitter数据 +- 结论/价值：快速获取账户洞察 + +## Key Claims +- 自动追踪Twitter账户活动 +- 生成账户分析和报告 +- 追踪增长指标和参与度 + +## Key Concepts +- [[Twitter分析]]：自动化Twitter账户数据收集和分析 diff --git a/wiki/sources/x-twitter-automation.md b/wiki/sources/x-twitter-automation.md new file mode 100644 index 00000000..0fec0b1d --- /dev/null +++ b/wiki/sources/x-twitter-automation.md @@ -0,0 +1,25 @@ +--- +title: "X/Twitter Automation from Chat" +type: source +tags: [openclaw, twitter, automation, tweetclaw] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/x-twitter-automation.md]] + +## Summary +- 核心主题：通过自然语言进行完整X/Twitter自动化 +- 问题域：管理X/Twitter存在需要跨应用跳转 +- 方法/机制：TweetClaw插件连接Agent到X/Twitter API，完全通过聊天交互 +- 结论/价值：在一个界面中通过对话完成所有操作 + +## Key Claims +- 发布和互动：发推文、回复线程、点赞、转发、关注/取消关注、发DM +- 搜索和提取：搜索推文和用户，提取粉丝、点赞者、转发者 +- 抽奖：从推文互动中随机选中奖者 +- 监控：关注新推文或粉丝变化并通知 + +## Key Insights +- 所有操作通过管理API完成：无浏览器cookie、无抓取、无凭证暴露 +- TweetClaw是OpenClaw插件，连接Agent \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/yi-yu-dian-xing-meng-zhong-ren.md b/wiki/sources/yi-yu-dian-xing-meng-zhong-ren.md new file mode 100644 index 00000000..5cc32c88 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/yi-yu-dian-xing-meng-zhong-ren.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "一语点醒梦中人" +type: source +tags: [哲学, 东方智慧, 人生修养] +date: 2025-10-10 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/一语点醒梦中人.md]] + +## Summary +- 核心主题：东方哲学与人生修养智慧 +- 问题域：如何在人生困境中保持内心平静 +- 方法/机制：融合儒家、道家、佛家思想的人生箴言 +- 结论/价值：掌握"尽人事，听天命"的智慧 + +## Key Claims +- 王维"行到水穷处，坐看云起时"：困境中放下执着，静观变化 +- 曾国藩"唯忘机可以消众机，唯懵懂可以祓不祥"：以无争态度化解纷扰 +- "大智若愚，大巧若拙"：藏锋守拙的生存哲学 +- "一切有为法，如梦幻泡影，如露亦如电"：金刚经对无常的深刻洞察 +- "知其不可奈何而安之若命"：尽人事后听天命的智慧 + +## Key Concepts +- [[东方智慧]]：儒道佛三家融合的人生哲学 +- [[忘机]]：忘却世俗机巧，保持淳朴心态 +- [[安之若命]]：接受无法改变的困境 +- [[有为法]]：佛学概念，指一切因缘和合的现象 + +## Key Entities +- [[王维]]：诗佛，代表作《终南别业》 +- [[曾国藩]]：晚清重臣，《治心经》作者 +- [[老子]]：《道德经》作者 +- [[庄子]]：道家代表人物 + +## Connections +- [[儒家]] ← includes ← [[中庸]] +- [[道家]] ← includes ← [[道德经]] +- [[佛学]] ← includes ← [[金刚经]] + +## Contradictions diff --git a/wiki/sources/youtube-content-pipeline.md b/wiki/sources/youtube-content-pipeline.md new file mode 100644 index 00000000..192d23be --- /dev/null +++ b/wiki/sources/youtube-content-pipeline.md @@ -0,0 +1,20 @@ +--- +title: "YouTube Content Pipeline" +type: source +tags: [openclaw, youtube, content, automation] +date: 2026-03-06 +--- + +## Source File +- [[raw/Agent/usecases/youtube-content-pipeline.md]] + +## Summary +- 核心主题：YouTube内容勘探和研究管道自动化 +- 问题域：每日YouTube创作者需要花费大量时间寻找新鲜内容 +- 方法/机制：每小时cron扫描突发AI新闻，维护90天视频目录 +- 结论/价值：自动化的内容勘探和相关性检查 + +## Key Claims +- 每小时cron扫描突发AI新闻（web + X/Twitter）并在Telegram推送视频创意 +- 维护90天视频目录，包含观看次数和主题分析，避免重复覆盖 +- 所有创意 \ No newline at end of file diff --git a/wiki/sources/youtube-rss-feed.md b/wiki/sources/youtube-rss-feed.md new file mode 100644 index 00000000..a50053e1 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/youtube-rss-feed.md @@ -0,0 +1,32 @@ +--- +title: "How to Get the RSS Feed For Any YouTube Channel" +type: source +tags: [youtube, RSS, automation] +date: 2025-10-10 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/How to Get the RSS Feed For Any YouTube Channel.md]] + +## Summary +- 核心主题：获取YouTube频道RSS订阅源的方法 +- 问题域：YouTube移除了页面上的RSS订阅按钮 +- 方法/机制：通过查看页面源代码找到channel_id +- 结论/价值：在RSS阅读器中统一接收订阅内容 + +## Key Claims +- 访问YouTube频道页面，右键查看页面源代码 +- 在源代码中搜索"channel_id=" +- 找到格式为https://www.youtube.com/feeds/videos.xml?channel_id=的RSS链接 +- 复制到RSS阅读器订阅 + +## Key Concepts +- [[RSS订阅]]：将YouTube频道内容聚合到阅读器 +- [[YouTube RSS]]：通过channel_id获取频道订阅源 + +## Key Entities + +## Connections +- [[YouTube]] ← provides ← [[RSS订阅]] + +## Contradictions