Auto-sync: 2026-04-18 03:18

wiki/concepts/AI代理.md

@@ -2,25 +2,31 @@
 title: "AI代理（Agent）"
 type: concept
 tags: [ai, cursor, agent]
-date: 2026-04-17
+date: 2026-04-18
 ---
 
 ## Definition
-基于 AI 模型的自动化任务助手，可以按模式生成代码、规划任务或回答问题。在 Cursor 中，AI 代理有三种模式：Plan（规划）、Agent（执行）、Ask（咨询）。
+具备自主决策和任务执行能力的 AI 系统，围绕 LLM 构建循环控制系统，能够感知目标、规划步骤、执行动作、并能够反思结果。
 
-## Context
-- Cursor 中的 AI 代理
+## Core Capability
+AI Agent = 思考（LLM）+ 认知（RAG）+ 行动，三者的组合实现真正的自主性。
 
-## Key Modes
+## Agent Loop（代理循环）
+AI Agent 通过五步循环实现其目标：
+
+1. **获取任务**：由具体且高层次的目标启动，可由用户或自动触发机制激活
+2. **扫描场景**：感知环境获取上下文信息，协调层访问可用资源（用户请求、记忆、工具）
+3. **仔细思考**：核心"思考"循环，由推理模型驱动，将任务与场景分析并制定行动计划
+4. **采取行动**：编排层执行计划的具体操作，选择并调用适当的工具（API、代码函数、数据库查询）
+5. **观察并迭代**：观察行动结果，将新信息添加到上下文或记忆中，然后回到步骤3继续循环
+
+## Usage in Cursor
 - **Plan 模式**：生成计划，不修改代码
 - **Agent 模式**：执行计划，会修改代码文件
 - **Ask 模式**：仅返回文本答案，不改动文件
 
-## Usage
-1. Plan 模式用于生成开发计划
-2. Agent 模式用于实际代码生成
-3. Ask 模式用于咨询问题，安全无副作用
-
 ## Related Concepts
+- [[LLM]]：负责推理和思考
+- [[RAG]]：负责提供实时外部知识
 - [[Plan Mode]]：方案预览模式
 - [[Build Mode]]：实际执行模式

wiki/concepts/LLM.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: "LLM"
+type: concept
+tags: [llm, ai, 大语言模型]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+大型语言模型（Large Language Model），AI 应用的"天才大脑"，学习了过去上下五千年的所有知识，擅长思考和推理，但对当前情况一无所知。
+
+## Core Characteristics
+- **知识截止时间**：LLM 的知识有训练数据的时间节点限制，例如 ChatGPT-5 的知识截止到 2024 年 6 月
+- **静态知识**：只能回答训练数据范围内的问题，无法直接获取实时信息
+- **推理能力**：在思考方面非常出色，可以帮助写文章、分析问题、编程、画画等
+
+## LLM Types
+- **底座大模型（Base Model）**：通用模型，如 ChatGPT、DeepSeek、Qwen
+- **专有模型（Specialized Model）**：专项训练的模型，如：
+  - 绘画模型：Midjourney、Stable Diffusion、Flux
+  - 编程模型：Claude、Cursor
+
+## Limitations
+1. 无法直接获取实时信息
+2. 对当前情况一无所知
+3. 可能产生幻觉（胡编乱造）
+
+## Solution: Combine with RAG and Agent
+最佳实践架构：
+- **LLM**：用于思考和推理
+- **RAG**：用于提供实时外部知识（认知）
+- **Agent**：用于自主决策和执行
+
+## Related Concepts
+- [[RAG]]：为 LLM 提供外部实时知识
+- [[AI代理]]：基于 LLM 构建的自主行动系统
+- [[向量数据库]]：RAG 系统的基础设施

wiki/concepts/Nano-Banana-Pro.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "Nano Banana Pro"
+type: concept
+tags: [ai, image-generation]
+sources: [google-nano-banana-pro-prompt-guide.md]
+last_updated: 2025-12-18
+---
+
+## Summary
+Google 生成式 AI 团队发布的专业级图像生成模型，从"趣味性"图像生成转向"功能性"专业资产生产。支持文本渲染、角色一致性、视觉合成、世界知识（搜索）和高分辨率（4K）输出。
+
+## Key Capabilities
+- **意图理解引擎**：物理规则推演、构图美学理解、语义上下文推理
+- **文本渲染**：SOTA 级别的清晰易读、风格化文本渲染
+- **角色一致性**：最多 14 张参考图像（6 张高保真度），身份锁定
+- **信息锚定**：利用 Google 搜索，基于实时数据生成图像
+- **高级编辑**：语义指令进行复杂编辑（图像修补、着色、风格转换）
+- **维度转换**：2D 示意图与 3D 可视化之间的转换
+- **高分辨率**：原生 1K 至 4K 图像生成
+- **思考模式**：渲染前生成临时思考图像优化构图
+
+## Connections
+- [[Google]] ← publishes
+- [[提示词黄金法则]] ← applies to
+- [[文本渲染]] ← capability of
+- [[角色一致性]] ← capability of
+- [[信息锚定]] ← capability of
+- [[4K分辨率]] ← supports

wiki/concepts/RAG.md

@@ -1,23 +1,30 @@
 ---
 title: "RAG"
 type: concept
-tags: []
+tags: [llm, rag, ai]
+date: 2026-04-18
 ---
 
 ## Description
-检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），结合知识库检索和 AI 生成答案的技术框架。
+检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），为 LLM 提供外部实时知识的机制，被誉为 LLM 的"随身图书馆助理"。
+
+## Core Problem
+LLM 只能回答训练数据截止时间之前的问题，对实时信息一无所知。LLM 在思考方面非常出色，但对当前情况却一无所知。
 
 ## Key Components
-- 知识库索引：文档向量化存储
-- 检索模块：根据查询找到相关上下文
-- 生成模块：基于检索内容生成答案
-- 引用机制：提供答案的来源引用
+- **检索（Retrieval）**：从外部知识库（向量数据库、知识图谱、公司内部文档等）检索最相关的信息块
+- **增强生成（Augmented Generation）**：将检索到的内容作为上下文输入 LLM，指示其基于这些上下文生成答案
 
-## Use Cases
-- 文档问答
-- 知识管理
-- 研究辅助
+## Key Benefits
+1. **知识更新与定制**：无需重新训练 LLM 即可获取最新信息
+2. **消除幻觉**：通过提供事实依据，极大降低 LLM 胡编乱造的风险
+3. **引用来源**：可提供信息来源链接或文档页码，增加可信度
+
+## Related Technologies
+- [[向量数据库]]：存储和检索知识的技术
+- [[NL2SQL]]：自然语言转 SQL，使 Agent 能直接查询数据库
 
 ## Connections
+- 依赖 [[LLM]] 进行答案生成
 - 与 [[开源平替]] 结合实现私有化部署
 - 使用 [[语义搜索]] 提高检索精度

wiki/concepts/个性化配置.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "个性化配置"
+type: concept
+tags: [ai, customization, user-preference]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+用户根据自身背景、需求和偏好，对 AI 产品进行定制化设置的过程，旨在获得更符合个人需求的交互体验。
+
+## Components
+- **身份背景**：用户的年龄、职业、专业背景
+- **行为偏好**：对 AI 响应的风格、深度、格式要求
+- **专业程度**：用户对不同领域的信息期望（专家级 vs 初学者）
+- **信息源偏好**：对来源权威性的态度（重视论证 vs 重视来源）
+
+## Example
+用户（47岁前云服务交付高级经理）配置 ChatGPT：
+- 视为所有领域专家，避免启蒙式交互
+- 重视论证质量而非来源权威性
+- 要求高度有条理且详细的响应
+- 明确拒绝道德说教
+
+## Related Entities
+- [[ChatGPT]]：支持个性化配置的 AI 产品
+
+## Related Concepts
+- [[自定义指令]]：实现个性化配置的具体功能

wiki/concepts/人物描述框架.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: "人物描述框架"
+type: concept
+tags: [prompt, nano-banana, image-generation]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+Google Nano Banana 图像生成模型的人物提示词结构化描述模板。
+
+## Structure
+```json
+{
+  "shot": "",
+  "subject": {
+    "age": "",
+    "appearance": "",
+    "pose": ""
+  },
+  "environment": "",
+  "lighting": "",
+  "camera": {
+    "focal_length": "",
+    "aperture": "",
+    "angle": ""
+  },
+  "color_grade": "",
+  "style": "",
+  "quality": "",
+  "negatives": ""
+}
+```
+
+## Related Concepts
+- [[物件描述框架]]
+- [[Camera Config]]

wiki/concepts/信息锚定.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: "信息锚定"
+type: concept
+tags: [ai, image-generation]
+sources: [google-nano-banana-pro-prompt-guide.md]
+last_updated: 2025-12-18
+---
+
+## Summary
+Nano Banana Pro 利用 Google 搜索，基于实时数据、时事或事实核查生成图像，减少在时效性话题上的 AI 幻觉。
+
+## Best Practices
+- 要求可视化动态数据（天气、股票、新闻）
+- 模型在生成图像前会"思考"搜索结果
+
+## Example Use Cases
+- "根据当前的旅行趋势，生成一张关于 2025 年美国国家公园最佳游览时间的信息图。"
+
+## Connections
+- [[Nano Banana Pro]] ← implements
+- [[AI幻觉]] ← addresses

wiki/concepts/图像修补.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+---
+title: "图像修补"
+type: concept
+tags: [ai, image-generation]
+sources: [google-nano-banana-pro-prompt-guide.md]
+last_updated: 2025-12-18
+---
+
+## Summary
+Nano Banana Pro 通过语义指令进行复杂编辑的能力，包括对象移除/添加、修复老照片、漫画着色、风格转换。无需手动绘制遮罩，自然语言描述即可完成。
+
+## Types
+- **对象移除与图像修补**：移除对象并用合理纹理填充
+- **漫画/连环画着色**：为黑白漫画上色，保持角色官方配色
+- **本地化**：文本翻译 + 文化适配场景转换
+- **光线/季节控制**：改变季节、光线效果
+
+## Connections
+- [[Nano Banana Pro]] ← implements
+- [[角色一致性]] ← related to

wiki/concepts/提示词黄金法则.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: "提示词黄金法则"
+type: concept
+tags: [ai, prompt-engineering]
+sources: [google-nano-banana-pro-prompt-guide.md]
+last_updated: 2025-12-18
+---
+
+## Summary
+Google 官方发布的 Nano Banana Pro 提示词设计四原则，用于指导用户像创意总监一样思考而非简单堆砌关键词。
+
+## Key Principles
+1. **编辑而非重新生成**：保留 80% 正确的基础上进行修改，而非从头生成新图像
+2. **使用自然语言和完整句子**：像向人类艺术家做简报一样与模型对话
+3. **具体且具有描述性**：定义主体、场景、光线和氛围，避免模糊表述
+4. **提供上下文**：说明"为什么"或"为谁"，帮助模型做出合乎逻辑的艺术决策
+
+## Example
+- ❌ 差："酷车，霓虹，城市，夜晚，8k。"
+- ✅ 好："一张电影感的广角镜头，展示一辆未来主义跑车在雨夜中飞驰穿过东京街道。霓虹灯招牌的灯光反射在湿漉漉的路面和跑车的金属底盘上。"
+
+## Connections
+- [[提示语设计]] ← applies
+- [[Nano Banana Pro]] ← implements

wiki/concepts/提示语设计.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "提示语设计"
+type: concept
+tags: [AI, 提示工程, DeepSeek]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+通过精心设计的提示词（Prompt）来引导 AI 模型生成更高质量输出的技术。提示语设计不仅仅是提供任务指令，还包括理解 AI 的工作原理、选择合适的模型、设计有效的提问方式。
+
+## Core Principles
+- 明确任务目标
+- 提供充分上下文
+- 使用具体示例
+- 设定输出格式
+- 迭代优化提示词
+
+## Related Concepts
+- [[AI幻觉]]：通过提示语设计可以减少 AI 生成错误内容的概率
+- [[DeepSeek]]：该概念在此文档中有专门的最佳实践指南
+- [[LLM]]：大型语言模型是提示语设计的对象
+
+## Application Scenarios
+- 文本生成
+- 代码编写
+- 数据分析
+- 创意写作
+- 问题解答

wiki/concepts/文本渲染.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "文本渲染"
+type: concept
+tags: [ai, image-generation]
+sources: [google-nano-banana-pro-prompt-guide.md]
+last_updated: 2025-12-18
+---
+
+## Summary
+Nano Banana Pro 最先进（SOTA）的能力，可渲染清晰易读、风格化的文本，并将复杂信息合成为视觉格式。
+
+## Best Practices
+- **压缩**：要求模型将密集文本或 PDF "压缩"成视觉辅助工具
+- **风格**：明确指定风格，如"精致的编辑风"、"技术图表"或"手绘白板"效果
+- **引文**：明确指定文本内容，用引号括起来
+
+## Example Use Cases
+- 财报信息图
+- 复古风格信息图
+- 技术图表（建筑蓝图）
+- 白板总结（教育类）
+
+## Connections
+- [[Nano Banana Pro]] ← enables
+- [[4K分辨率]] ← combines with

wiki/concepts/物件描述框架.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+title: "物件描述框架"
+type: concept
+tags: [prompt, nano-banana, image-generation]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+Google Nano Banana 图像生成模型的物件提示词结构化描述模板。
+
+## Structure
+```json
+{
+  "shot": "",
+  "subject": {
+    "item": "",
+    "materials": "",
+    "details": "",
+    "condition": ""
+  },
+  "environment": "",
+  "lighting": "",
+  "camera": {
+    "focal_length": "",
+    "aperture": "",
+    "angle": ""
+  },
+  "color_grade": "",
+  "style": "",
+  "quality": "",
+  "negatives": ""
+}
+```
+
+## Related Concepts
+- [[人物描述框架]]
+- [[Camera Config]]

wiki/concepts/自定义指令.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "自定义指令"
+type: concept
+tags: [chatgpt, customization, prompt]
+date: 2026-04-18
+---
+
+## Definition
+用户为 ChatGPT 设置的行为指导原则，通过自定义指令功能配置 AI 的响应风格、偏好和行为方式。
+
+## How It Works
+用户在 ChatGPT 设置中添加自定义指令，包括两部分：
+1. **行为偏好**：期望 AI 如何响应（如"高度有条理"、"提供详细解释"）
+2. **背景信息**：用户的身份、背景和需求（如专业背景、行业领域）
+
+## Use Cases
+- 配置 AI 响应风格（简洁 vs 详细）
+- 设置专业领域偏好（技术/商业/创意）
+- 定义信息源偏好（重视论证质量而非来源权威性）
+- 控制安全/道德讨论的触发阈值
+
+## Related Entities
+- [[ChatGPT]]：提供自定义指令功能的 AI 产品
+- [[OpenAI]]：ChatGPT 的开发商
+
+## Related Concepts
+- [[提示语设计]]：更广泛的 AI 提示工程技术
+- [[个性化配置]]：用户根据自身需求定制 AI 交互方式的过程

wiki/concepts/角色一致性.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: "角色一致性"
+type: concept
+tags: [ai, image-generation]
+sources: [google-nano-banana-pro-prompt-guide.md]
+last_updated: 2025-12-18
+---
+
+## Summary
+Nano Banana Pro 支持最多 14 张参考图像（6 张高保真度），实现"身份锁定"技术，将特定人物或角色放入新场景而不会出现面部扭曲。
+
+## Implementation
+- **身份锁定**：明确说明"保持人物的面部特征与图像 1 完全一致"
+- **表情/动作变化**：描述情绪或姿势的变化，同时保持身份不变
+- **病毒式构图**：一次性将主体与醒目的图形和文本结合
+
+## Use Cases
+- 视频缩略图设计
+- 品牌资产生成（系列图片）
+- 故事板创作（多场景保持角色一致）
+
+## Connections
+- [[Nano Banana Pro]] ← implements
+- [[图像修补]] ← related to