Workspace sync: auto commit 2026-04-23 12:02:11

wiki/entities/Alex-Ewerlof.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "Alex Ewerlöf"
+type: entity
+tags: []
+sources: []
+last_updated: 2026-04-25
+---
+
+# Alex Ewerlöf
+
+## 基本信息
+- **角色**：资深Staff Engineer（27年经验），KTH（瑞典皇家理工学院）系统工程硕士
+- **专注领域**：Reliability Engineering（可靠性工程）+ Resilient Architecture（弹性架构）
+- **LLM专攻时间**：2023年起
+- **个人网站**：alexewerlof.com
+
+## 核心观点
+- 反对拟人化LLM，主张将LLM视为分布式系统中不可靠的组件
+- 强调架构约束（而非提示词约束）是提升AI系统可靠性的关键
+- 借鉴人类协作系统（军队、公司、国家）的反馈回路与制衡机制设计多智能体系统
+
+## 主要著作
+- [[multi-agent-system-reliability]]：《Multi-Agent System Reliability》，2023-01-09
+- SRE系列博客
+
+## Aliases
+- Alex Ewerlof
+- A. Ewerlöf

wiki/entities/Cline.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "Cline"
+type: entity
+tags: [AI编码, 开源平替, Cursor, VS-Code]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**Cline** 是 VS Code 生态中公认最强大的开源自主编程插件，被广泛认为是 [[Cursor]] 的最佳开源平替。
+
+## Key Characteristics
+- 直接嵌入现有 VS Code 工作流，将编辑器变身为能深度理解项目上下文、自动读取/修改文件、运行终端命令的全自动 AI 工程师
+- 支持 MCP（Model Context Protocol）扩展，可连接本地数据库或外部工具
+- 执行敏感操作（写入文件、运行 Shell 命令）时请求用户授权，兼顾自主性和安全性
+- 硬核开发者 2025 年实现本地化 AI 编程的首选工具
+
+## GitHub
+- https://github.com/cline/cline
+
+## Related
+- [[Cursor]] — Cline 对标的开源平替对象
+- [[Claude Code]] — 被定义为"基于终端的 AI Agent"，与 Cline 同属 AI 编程工具生态
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/Coze.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "Coze（扣子）"
+type: entity
+tags: [ai-agent, platform]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Aliases
+- 扣子
+- coze.cn
+- coze.com
+- Coze
+
+## Summary
+字节跳动旗下的 AI Agent（智能体）低代码开发平台，提供 Bot 创建、Workflow 编排、知识库管理、插件系统等完整能力。用户可通过可视化界面快速构建覆盖多行业的 AI Agent，无需编程基础。国内版（coze.cn）和海外版（coze.com）分别独立运营。
+
+## Key Capabilities
+- **Bot（智能体）**：基于大模型的对话式 Agent，支持 Prompt 设定、角色定义、知识库挂载、插件调用
+- **Workflow（工作流）**：可视化编排多个 Bot 和插件，实现复杂业务流程自动化
+- **知识库（Knowledge Base）**：上传文档自动向量化，支持 RAG 检索增强问答
+- **插件（Plugins）**：扩展 Agent 能力，如天气查询、地图、代码执行、数据库查询等
+- **Function Call**：Agent 可调用外部 API，实现真实业务系统集成
+
+## Industry Use Cases
+Coze 平台上积累了大量跨行业 Agent Demo，包括：
+- **金融**：客户分层营销助手、智能客服
+- **医疗**：分诊助手、影像识别问诊
+- **教育**：知识库问答、拍照搜题、组卷出题、知识点掌握评估
+- **电商**：混剪助手、AI 换衣、抖音直播间自动回复
+- **人力资源**：招聘打分、面试对练、AI 培训对练
+- **泛娱乐**：AI 证件照、AI 生成视频工作流
+- **在线客服**：AI 助教、AI 销售
+
+## Key Links
+- Coze 国内版：https://www.coze.cn
+- Coze 海外版：https://www.coze.com
+
+## Source
+- [[AI 解决方案专家培训课程]]

wiki/entities/DeepSeek.md

@@ -12,7 +12,9 @@ DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，
 - 深度求索
 
 ## Key Products
-- **DeepSeek-R1**：开源推理模型，以处理复杂任务见长，在国际 AI 领域备受瞩目
+- **DeepSeek-R1**：开源推理模型，以处理复杂任务见长，在国际 AI 领域备受瞩目。2025 年春节爆火，拉开了中国通过开源策略与国外 AI 巨头差异化竞争的叙事
+- **DeepSeek-R3**：(来自 [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]）
+- **DeepSeek-V3**：（同上）
 
 ## Key People
 - [[余梦珑]]：DeepSeek 使用手册合作作者

wiki/entities/DeepSider.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: "DeepSider"
+type: entity
+tags: [AI工具, 浏览器插件, Gemini, Claude, GPT]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Aliases
+- DeepSider
+- deepsider.ai
+
+## Overview
+DeepSider 是一款 Edge 浏览器插件（deepsider.ai），国内用户可通过该插件直接访问 Nano Banana 2、Gemini 3.0、GPT-5.1 等数十款 AI 大模型，无需特殊网络环境，无需海外账户。
+
+## Key Facts
+- **类型**：浏览器扩展插件（Edge）
+- **官网**：https://deepsider.ai
+- **适用平台**：Edge 浏览器
+- **中文支持**：专为中文用户设计
+- **网络要求**：无需特殊网络，无需 VPN
+
+## Supported Models
+- GPT5、GPT4.1 全系列（包括 GPT-4o 绘图、GPT5-Codex）
+- Claude 全系列（包括 Claude Opus）
+- Gemini 2.5 Pro 全系列
+- Grok 全系列
+- Nano Banana（包括高清图片生成模式）
+- Sora 2（包括最长 25 秒视频生成模式）
+
+## Usage
+1. 打开 Edge 浏览器，打开扩展商店
+2. 搜索 **deepsider**，安装插件到浏览器
+3. 打开 DeepSider 侧边栏，切换到所需模型
+
+## Source
+- [[全网最全-nano-banana-2-使用指南-2025年12月更新-1]]

wiki/entities/Dify.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: "Dify"
+type: entity
+tags: [LLM应用, 开源, 工作流自动化, 知识库]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**Dify** 是目前市面上最主流的 LLM 应用开发平台，专为企业和个人快速搭建带知识库的 AI 机器人设计。
+
+## Key Characteristics
+- 将复杂的模型调试、提示词编排和工作流都做成可视化界面
+- 不懂后端代码也能像搭积木一样构建逻辑严密的智能体
+- 更像是成熟的 AI 后端中台，能将不稳定的模型变成稳定好用的服务
+- 支持知识库集成，可直接集成到产品或团队协作中
+
+## GitHub
+- https://github.com/langgenius/dify
+
+## Related
+- [[n8n]] — 同为工作流自动化平台，Dify 侧重 LLM 应用开发，n8n 侧重通用流程自动化
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/Flux.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "Flux"
+type: entity
+tags: [AI生图, 开源, 扩散模型, Stable-Diffusion]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**Flux** 是由前 Stable Diffusion 核心团队成员创立的 AI 生图开源模型，被评价为"开源界的 Midjourney"，是目前人体解剖学最正确的开源生图模型。
+
+## Aliases
+- Flux AI
+- flux (GitHub 小写)
+
+## Key Characteristics
+- 出自前 SD（Stable Diffusion）核心团队之手
+- 手指生成精度极高，连指甲盖光泽都能还原
+- 精准的文字渲染能力，能在图像中准确写出指定单词，适用于海报、Logo 设计
+- 在人体解剖学正确性上领先其他开源模型
+
+## GitHub
+- https://github.com/black-forest-labs/flux
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/Google.md

@@ -15,9 +15,12 @@ Google（谷歌）是全球领先的科技公司，隶属于 Alphabet 集团。
 - 谷歌
 
 ## Key Products
+- [[Google AI Studio]] — Google 官方 AI 开发平台，支持 Nano Banana Pro 图像生成
+- [[Nano Banana Pro]] — Google 的专业级多模态图像生成模型，支持文本渲染、角色一致性、4K 输出和 Google Search 信息锚定
 - [[NotebookLM]] — AI 笔记助手，支持文档问答和播客生成
 - Google Gemini — 多模态大语言模型
 - Google Workspace — 办公套件
+- [[Google Colab]] — 云端代码笔记本环境
 
 ## Role in This Wiki
-NotebookLM 是本文档讨论的标杆产品，所有开源平替均以 NotebookLM 为参照系。
+Nano Banana Pro 是本文档讨论的核心图像生成模型，Google AI Studio 是其官方使用平台。NotebookLM 是 AI 笔记助手领域的标杆产品，所有开源平替均以其为参照系。

wiki/entities/HunyuanVideo.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "HunyuanVideo"
+type: entity
+tags: [AI生视频, 开源, 腾讯, 混元视频]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**HunyuanVideo**（混元视频）是腾讯开源的视频生成模型，是目前开源界参数量最大的视频生成模型之一，对中文 Prompt 的理解能力达到天花板级别。
+
+## Aliases
+- 混元视频
+- Hunyuan Video
+
+## Key Characteristics
+- 参数量最大（开源视频生成模型中），理解提示词能力更强，画面细节更丰富
+- 原生支持高分辨率视频生成，清晰度非常高
+- 对中文 Prompt 理解是天花板级别，无需费劲写英文提示词
+- 动作连贯性强，物体移动符合物理直觉，不易出现鬼畜变形
+
+## GitHub
+- https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/KAI.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+---
+title: "KAI"
+type: entity
+tags: ["AI视频生成", "首尾针动画", "AI工具"]
+sources: ["固定镜头短视频制作的ai全流程解析"]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## 基本信息
+- **类型**：AI 视频生成工具（动效类）
+- **定位**：支持首尾针动画的视频生成平台
+- **应用场景**：将 [[九宫格法]] 生成的连续图像转换为动态视频片段
+
+## 在固定镜头短视频制作流程中的作用
+在 [[固定镜头短视频制作的AI全流程解析]] 描述的 AI 短视频制作流程中，KAI 属于**动效类**工具，负责将配对的 [[首尾针动画]] 图片转换为连贯的短视频片段。通过 AI Video API 依次生成各阶段视频片段，核心是让画面变化自然而非镜头移动。生成的所有片段最后导入 [[剪映]] 合成。
+
+## 核心能力
+- [[首尾针动画]] 技术支持：上传首针图和尾针图，自动补齐中间变化
+- 短视频片段逐个生成，确保质量可控
+- 生成片段可导入 [[剪映]] 进行最终合成

wiki/entities/LangChain.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "LangChain"
+type: entity
+tags: [llm, framework, python, rag, ai]
+last_updated: 2025-01-16
+---
+
+## Definition
+LangChain 是一个用于构建 LLM 应用的 Python/JavaScript 框架，提供模块化组件抽象（Document Loader、Text Splitter、Embedding、Vector Store、Retriever、Chain、PromptTemplate 等），大幅简化 RAG、Agent 等 LLM 应用的开发。
+
+## Type
+- **Category**: AI Framework / 开发框架
+- **Website**: python.langchain.com
+- **Language**: Python, JavaScript/TypeScript
+
+## Core Components
+1. **Document Loader**：从 160+ 不同来源（网页/PDF/Notion/Slack 等）加载文档
+2. **Text Splitter**：将长文档切分为满足 Embedding Context Window 的小片段（Split）
+3. **Embedding**：集成多种 Embedding Provider（BAAI/BGE、OpenAI、Cohere 等）
+4. **Vector Store**：集成多种向量数据库（Qdrant、Pinecone、Chroma、FAISS 等）
+5. **Retriever**：基于向量相似度的文档检索接口
+6. **Chain**：将多个步骤串联执行的抽象，最关键的是 RAG Chain（RetrievalQA Chain）
+7. **PromptTemplate**：将变量、上下文、用户问题组装为 LLM 输入 Prompt 的模板引擎
+8. **Memory**：为 Agent 提供对话历史记忆能力
+
+## Key Value
+- **降低 RAG 开发门槛**：将 Indexing-Retrieval-Generation 三阶段封装为可复用的组件，开发者无需从零实现向量化和相似度检索
+- **Chain 抽象**：通过 LCEL（LangChain Expression Language）声明式组合各组件，支持 RAG Chain、Conversation Chain 等开箱即用模式
+- **工具生态**：与 LangSmith（监控）、LangServe（部署）构成完整应用生命周期支持
+
+## In RAG Context
+- [[rag从入门到精通系列1-基础rag]] 中作为核心工具链组件，负责 Indexing 阶段的文档加载/切分/向量化入库，以及 Retrieval + Generation 阶段的 Chain 编排
+
+## Related Concepts
+- [[RAG]] — LangChain 的核心应用场景
+- [[Indexing]] — LangChain 封装的关键阶段
+- [[Retrieval]] — LangChain 的 Retriever 组件
+- [[Generation]] — LangChain 的 Chain + PromptTemplate 组件
+- [[LlamaIndex]] — 同类竞品框架，各有侧重

wiki/entities/Manus.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: "Manus"
+type: entity
+tags: [AI智能体, 闭源, Meta收购]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**Manus** 是 2025 年 AI Agent 领域的年度现象级产品，被称为"定义了 AI Agent 元年的里程碑式存在"。随后被 Meta 以几十亿美金收购。
+
+## Aliases
+- Manus AI
+
+## Key Characteristics
+- AI Agent 领域的年度现象级产品
+- 定义了 2025 年为 AI Agent 元年
+- 被 Meta 以数十亿美金收购
+
+## Related
+- [[OpenManus]] — Manus 的开源平替
+- [[AI Agent]] — Manus 所属的 AI 范畴
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/Midjourney.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+title: "Midjourney"
+type: entity
+tags: ["AI图像生成", "AI设计工具"]
+sources: ["固定镜头短视频制作的ai全流程解析"]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## 基本信息
+- **类型**：AI 图像生成工具（设计师类）
+- **定位**：高质量 AI 图像创作平台，通过 Discord 界面交互
+- **应用场景**：将分镜描述转换为一致的图像画面
+
+## 在固定镜头短视频制作流程中的作用
+在 [[固定镜头短视频制作的AI全流程解析]] 描述的 AI 短视频制作流程中，Midjourney 属于**设计师类**工具，负责将 [[Google AI Studio]] 生成的分镜描述转换为高质量的图像画面。配合 [[九宫格法]] 使用时，可一次性生成 3×3 共九个分镜画面，保证机位与角度一致。
+
+## 核心能力
+- 文本提示词驱动的高质量图像生成
+- 风格一致性控制，适合系列画面生成
+- 丰富的参数调节（宽高比、风格化程度、画质等）
+
+## Aliases
+- MJ

wiki/entities/Nano Banana 2.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "Nano Banana 2"
+type: entity
+tags: [AI图像生成, Google, Gemini, 推理模型]
+sources: [全网最全-nano-banana-2-使用指南-2025年12月更新-1]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Aliases
+- Nano Banana 2
+- Gemini 3 Pro Image
+- Gemini 3.0 Pro 图像生成模型
+
+## Overview
+Nano Banana 2 是 Google 发布的最新一代推理型 AI 图像生成模型（正式代号为 Gemini 3 Pro Image），在生成图像前会进行内部推理，能够自动补完用户提示词的深层次需求，在实测中直接碾压一众 AI 绘图模型。
+
+## Key Facts
+- **类型**：推理型图像生成模型（多模态）
+- **开发商**：Google（Alphabet）
+- **正式代号**：Gemini 3 Pro Image
+- **发布时间**：2025年12月
+- **网络访问**：通过 [[DeepSider]] 插件国内直连使用
+
+## Capabilities
+- **推理生成**：在生成图像前进行内部推理，自动补完深层次需求（不同于传统关键词匹配）
+- **多语言长文本渲染**：出色的中文界面和长文本准确渲染能力
+- **分辨率支持**：输出 1K、2K、4K 原生高分辨率图像
+- **多图像组合**：最多可将 14 张输入图像组合为 1 张输出图像
+- **高事实准确性**：擅长需要最新知识支持的图像创作
+- **最新知识支持**：能够根据最新知识库进行内容填充
+
+## Use Cases
+- 中文界面设计渲染
+- 科研配图、技术路线图
+- 教学插画、儿童绘本
+- 电商配图
+- 漫画生成
+- 顶刊科研配图
+- 游戏界面伪造
+- 监控录像画面生成
+
+## Access in China
+国内用户可通过 [[DeepSider]] 浏览器插件（Edge 扩展，deepsider.ai）直接访问，无需特殊网络环境，无需海外账户。
+
+## Related Models
+- **Nano Banana Pro**：Google 早期专业级图像生成模型
+- **Gemini 3.0**：Gemini 3 系列文本/多模态模型
+
+## Source
+- [[全网最全-nano-banana-2-使用指南-2025年12月更新-1]]

wiki/entities/OpenManus.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "OpenManus"
+type: entity
+tags: [AI智能体, 开源平替, Manus]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**OpenManus** 是 [[Manus]] 的开源平替项目，在 Manus 发布后 GitHub 上涌现的开源平替中 Star 数量最高（5 万+）。
+
+## Key Characteristics
+- 核心逻辑：规划（Planning）→执行（Execution）→循环反馈
+- 可自主打开浏览器，基于 browser-use 或 Playwright 技术在 Google 搜索资料、浏览网页
+- 可接收模糊指令并自动拆解步骤逐步执行
+- 可在本地沙盒环境中编写并运行 Python 代码，用于数据处理或绘图
+
+## GitHub
+- https://github.com/FoundationAgents/OpenManus
+
+## Related
+- [[Manus]] — OpenManus 对标的开源平替对象
+- [[AI Agent]] — OpenManus 所属的 AI 范畴
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/Perplexica.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "Perplexica"
+type: entity
+tags: [AI搜索, 开源平替, Perplexity]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**Perplexica** 是 [[Perplexity]] 的完全开源免费替代项目，目前已有 2.8K+ Star，是公认的功能最接近 Perplexity 的开源方案。
+
+## Key Characteristics
+- 完全开源免费，支持本地化部署，无需每月 $20 订阅费
+- 不只是聊天机器人，会联网查资料、总结并直接提供答案
+- 默认使用 SearXNG 作为搜索源，避开昂贵的 Google 搜索 API 费用，实现低成本甚至零成本抓取全网数据
+- 支持 OpenAI 等云端 API，也支持接入本地 AI 大模型，适合注重隐私的用户
+
+## GitHub
+- https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
+
+## Related
+- [[Perplexity]] — Perplexica 对标的开源平替对象
+- [[SearXNG]] — Perplexica 的默认搜索源
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/Qdrant.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "Qdrant"
+type: entity
+tags: [vector-database, rag, rust, open-source]
+last_updated: 2025-01-16
+---
+
+## Definition
+Qdrant 是用 Rust 编写的开源向量数据库（Vector Store），提供高效的 Embedding Vector 存储和相似度检索能力，支持余弦相似度、欧氏距离等多种度量方式，以及过滤（Filtering）和分组（Grouping）等高级查询功能。
+
+## Type
+- **Category**: 向量数据库 / Vector Database
+- **Language**: Rust
+- **Website**: qdrant.tech
+- **License**: Apache 2.0
+
+## Core Capabilities
+1. **向量存储**：高维向量（Embedding）的持久化存储
+2. **相似度检索**：余弦相似度、点积、欧氏距离等多种度量方式
+3. **Top-k 检索**：根据相似度排序返回最接近的 k 个向量
+4. **过滤查询**：支持基于 Payload（元数据）的预过滤，精确定位检索范围
+5. **分布式部署**：支持集群模式横向扩展
+
+## In RAG Context
+- [[rag从入门到精通系列1-基础rag]] 中作为 Indexing 阶段向量存储后端 + Retrieval 阶段检索引擎
+- 与 LangChain 的 Vector Store 接口无缝集成
+
+## Related Concepts
+- [[Vector Store]] — Qdrant 属于 Vector Store 的一种实现
+- [[RAG]] — Qdrant 是 RAG Pipeline 的基础设施组件
+- [[Retrieval]] — Qdrant 提供向量相似度检索能力

wiki/entities/Qwen.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "Qwen"
+type: entity
+tags: [llm, qwen, alibaba, open-source, generation]
+last_updated: 2025-01-16
+---
+
+## Definition
+Qwen（通义千问）是阿里巴巴开源的大语言模型系列，参数规模覆盖 1.5B 到 72B+ 多个档位，支持中文和英文，提供 API 接口和开源权重下载。
+
+## Type
+- **Category**: 大语言模型 / Large Language Model
+- **Organization**: Alibaba Cloud（阿里云）
+- **Website**: qwenlm.github.io / modelscope.cn
+
+## Variants Mentioned
+- **Qwen 3**（来自 [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]）：全尺寸覆盖和极致工具调用能力，开源界的六边形战士，最稳、最全、最能打的基座模型。流水的开源模型，铁打的通义千问
+- **Qwen**：作为 RAG Pipeline 中的 Generation 阶段 LLM 使用（[[rag从入门到精通系列1-基础rag]] 实战案例）
+
+## Related Concepts
+- [[Large Language Model]] — Qwen 属于 LLM 范畴
+- [[Generation]] — Qwen 在 RAG Pipeline 中承担生成任务

wiki/entities/SONY.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+---
+title: "SONY"
+type: entity
+tags: [retail, case-study]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Summary
+日本索尼公司（Sony Corporation），在 Coze 平台 AI 解决方案培训课程中作为零售场景案例合作方，提供 SONY 门店店员 Agent，覆盖零售场景的 AI 客服需求，包括产品咨询、购买建议等。
+
+## Key Use Cases (from Coze Training)
+- **SONY门店店员_Chao**：Coze Bot，通过自然语言与顾客对话，提供 SONY 产品咨询和购买建议
+- **SONY店员沟通测试prompt**：用于验证 Agent 回复质量的人工打分提示词
+- **SONY店员_WorkFlow_Chao**：Coze Workflow 版本，将门店店员 Agent 串联进更复杂的业务流程
+
+## Source
+- [[AI 解决方案专家培训课程]]

wiki/entities/Stable-Diffusion.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: "Stable Diffusion"
+type: entity
+tags: [AI生图, 开源, 扩散模型, LoRA, ControlNet]
+last_updated: 2026-04-24
+---
+
+## Definition
+**Stable Diffusion** 是开源 AI 生图领域的老牌模型，以丰富的 LoRA 和 ControlNet 生态闻名。
+
+## Aliases
+- SD
+- SD 3.5
+
+## Key Characteristics
+- LoRA 和 ControlNet 生态依然最丰富
+- 画特定动漫角色或精确控制姿势的首选工具
+- SD3.5 优化版本更容易在中端显卡上运行
+- "瘦死的骆驼比马大"，生态积累深厚
+
+## GitHub
+- https://github.com/CompVis/stable-diffusion
+
+## Related
+- [[Flux]] — SD 核心团队出品的下一代生图模型，在解剖学正确性上更优
+
+## Sources
+- [[2025-年-11-个神级-ai-开源平替-github-杀疯了]]

wiki/entities/剪映.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+---
+title: "剪映"
+type: entity
+tags: ["视频剪辑", "字节跳动", "短视频工具"]
+sources: ["固定镜头短视频制作的ai全流程解析"]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## 基本信息
+- **类型**：视频剪辑工具
+- **开发商**：字节跳动
+- **定位**：面向大众的移动端/桌面端视频剪辑软件
+- **应用场景**：最终视频合成、加速处理、转场处理
+
+## 在固定镜头短视频制作流程中的作用
+在 [[固定镜头短视频制作的AI全流程解析]] 描述的 AI 短视频制作流程中，剪映是**最后一步**的工具，负责将 [[首尾针动画]] 生成的各阶段视频片段合成完整成片，并完成以下处理：
+- 统一加速（推荐 2-4 倍速）
+- 硬切（替代复杂转场）
+- 画面轻微裁边（如有黑边可稍微放大处理）

wiki/entities/滴滴.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+---
+title: "滴滴"
+type: entity
+tags: [出行, case-study]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Summary
+滴滴出行是中国领先的移动出行平台，在 Coze 平台 AI 解决方案培训课程中作为出行行业案例合作方，提供滴滴计费规则解答 Agent，覆盖出行行业的 AI 客服需求。
+
+## Key Use Cases (from Coze Training)
+- **滴滴计费规则解答_Chao**：Coze Bot，基于 RAG 技术解答滴滴出行计费规则相关问题
+- **滴滴计费解答_WorkFlow_Chao**：Coze Workflow 版本，将计费规则问答 Agent 串联进工作流
+
+## Source
+- [[AI 解决方案专家培训课程]]