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@@ -84,3 +84,142 @@ DevOps 建立在四大支柱之上：协作优先于孤岛、自动化即赋能
 - AI/ML 赋能 DevOps（代码审查智能自动化、异常检测、自愈基础设施）
 - [[Serverless DevOps]]：FaaS 减少运维开销
 - [[Edge Computing DevOps]]：边缘节点实时应用优化
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+## 新增领域：Nano Banana 结构化提示词框架
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+Google Nano Banana 是图像生成提示词的结构化框架，通过 9 个标准化字段（Shot/Subject/Environment/Lighting/Camera/ColorGrade/Style/Quality/Negatives）将创意描述转化为机器可执行参数。
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+### 关键机制
+- negatives（负向提示词）是质量控制关键字段
+- camera 字段提供电影级构图控制（焦距/光圈/角度）
+- 物件描述框架与人物描述框架共用同一结构，subject 字段内容不同
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+### 关键概念
+- [[Nano Banana]]：Google 发布的结构化图像提示词框架
+- [[负向提示词]]：明确排除不需要的特征
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+## 新增领域：Claude + n8n-mcp AI 工作流自动生成
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+Claude 与 n8n-mcp 结合，通过自然语言直接生成 n8n 工作流，降低自动化门槛。
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+### 核心机制
+- [[n8n-mcp]]：提供 543 个 n8n 节点的结构化访问，271 个 AI 能力节点
+- Claude 自动生成工作流完成度约 80%-90%，10%-20% 错误率需人工修正
+- 选择 Opensea 模型并开启 extended thinking 可显著提升生成质量
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+### 关键能力
+- [[AI工作流自动生成]]：自然语言→工作流代码
+- [[n8n-mcp]]：AI 与 n8n 的 MCP 协议桥接
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+## 新增领域：MCP 在 Cursor 中的集成
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+MCP 协议为 Cursor 提供与大模型外围服务的高效集成能力。
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+### 核心机制
+- [[MCP]]：Client-Server 架构，3 种接口（资源读取/工具调用/Promise 提示词）
+- [[Composer]]：Cursor 对话模块，支持 Agent 模式和 Normal 模式
+- [[Agent模式]]：自动执行 MCP 工具链，减少手动操作
+- [[Sequential Thinking]]：逻辑推理分步工具，提升 AI 决策质量
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+### 关键区分
+- Agent 模式：工具链自动串联
+- Normal 模式：需手动复制命令
+- enable yolo mode：风险高，默认关闭
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+## 新增领域：Google 5 种 Agent Skill 设计模式
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+Google Cloud 发布的 Skill 内容结构化设计模式，解决 SKILL.md 格式标准化后执行效果差异大的问题。
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+### 5 种模式
+- [[Tool Wrapper]]：监听关键词动态加载规范文档，适合团队编码规范分发
+- [[Generator]]：通过"填空"流程强制一致输出格式
+- [[Reviewer]]：分离检查清单与检查逻辑，换清单即换审计类型
+- [[Inversion]]：agent 先问你再做，逐阶段收集信息
+- [[Pipeline]]：带硬性检查点的严格顺序工作流
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+### Anthropic 补充
+- 最好的 Skill = 工具箱，而非"写好的提示词"
+- 写 Skill 三条铁律：只写 Agent 不知道的、重点写踩坑清单、给工具不给指令
+- 5 种模式可组合（Pipeline 包含 Reviewer、Generator 依赖 Inversion）
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+### 关键能力
+- [[渐进式披露]]：ADK 机制，agent 只在需要时才加载特定 token
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+## 新增领域：Claude Code 调用模式
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+OpenClaw/Hermes 通过 terminal 工具调用 Claude Code，两种核心模式满足不同场景需求。
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+### 关键机制
+- [[Print Mode]]：stdin 管道非交互模式，适合绝大多数编程任务
+- [[TMUX交互模式]]：tmux session 交互模式，适合超长任务
+- `--permission-mode bypassPermissions` 跳过所有交互确认，是自动化调用的必要条件
+- `--add-dir` 自动扫描 SKILL.md 并在触发条件匹配时激活
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+### 关键区分
+- delegate_task 仅调用 Hermes 子 agent，无法建立 Claude Code CLI 通道
+- Skill 调用必须使用 terminal + claude -p
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+## 新增领域：LLM 核心术语与技术框架
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+LLM 技术栈从模型到应用形成完整体系，涵盖参数规模基准、工具调用协议、推理优化等多个维度。
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+### 核心概念
+- [[LLM]]：≥1B 参数的语言模型为"大模型"门槛，GPT-2（1.5B）、GPT-3（175B）
+- [[MCP]]：Model Context Protocol，LLM 与外部工具的标准化通信协议
+- [[Agent]]：大模型 + MCP 工具整合后实现实际任务执行，大模型仅输出步骤，执行需依赖 MCP
+- [[RAG]]：Retrieval-augmented generation，通过检索增强解决幻觉问题（考试正确率 60%→90%）
+- [[Embedding]]：向量化，将词转化为浮点数字计算语义距离
+- [[vLLM]]：通过 PagedAttention（块式 KV Cache）和连续批处理优化 GPU 利用率
+- [[Token]]：LLM 基本输入单元，中文约 0.6 token/字符，英文约 0.3 token/字符
+- [[数据蒸馏]]：用大模型生成精简数据训练小模型
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+### 关键洞察
+- MCP 协议核心约束：大模型不执行实际调用，只给出步骤建议
+- vLLM 推理优化：PagedAttention 避免内存碎片化，连续批处理减少头阻塞
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+## 新增领域：Vibe Coding 氛围编程
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+Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行，让想法到可维护代码成为可审计流水线。
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+### 核心方法论
+- 开发者从"写代码的人"转变为"指挥 AI 写代码的导演"
+- 保持对产品逻辑、用户流程、审美和交互的"感觉"
+- 规划是一切：技术选型、实施规划、模块化设计
+- AI 工具（Cursor、Windsurf、Trae）承担体力活
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+### 推荐资源
+- [[vibe-coding-cn]]：中文开发者 Vibe Coding 资源库与工作站
+- Cursor + claude-opus-4.5-xhigh 为推荐工具组合
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+## 新增领域：Agentic AI 赋能 Cloud DevOps
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+Agentic AI 将传统响应式 DevOps 转变为预测性、自动化运维。
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+### 七大应用场景
+1. 自主检测与修复：K8s、数据库、存储异常自动修复（MTTR 降低）
+2. 智能 IaC 管理：审查 Terraform、CloudFormation、Pulumi 脚本
+3. 成本优化：动态扩展、Spot/Reserved 实例优化（夜间负载转移降低 40% 成本）
+4. 安全合规：IAM 策略扫描、容器漏洞检测、实时修复
+5. 日志分析与可观测性：AI 驱动的根因分析
+6. 多租户 SaaS 管理：自动化创建、配置、归档租户
+7. AI 增强决策：What-If 模拟、异常检测
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+### 关键能力
+- [[Self-Healing Systems]]：自愈系统，异常检测 + 自动修复
+- [[Multi-Cloud Governance]]：跨 AWS/GCP/Azure 多云治理
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+## 新增领域：OpenClaw Workspace 架构
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+OpenClaw workspace 文件体系通过 7 个核心文件实现 Agent 的可预期性和一致性。
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+### 核心文件
+- [[AGENTS.md]]：岗位职责说明书（300-500 字最佳），定义边界而非仅列能力
+- [[SOUL.md]]：性格档案（叙事性角色设定），与 IDENTITY.md 分工明确
+- [[USER.md]]：用户偏好固化，减少重复交代
+- [[TOOLS.md]]：工具权限规范，核心是"什么时候不用"
+- [[IDENTITY.md]]：结构化身份元数据（Name/Creature/Vibe/Emoji/Avatar）
+- [[BOOTSTRAP.md]]：一次性初始化引导，完成后删除
+- [[长期记忆]]：memory/ 目录，Agent 跨会话保留重要信息
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+### 核心价值
+从"每次重新 onboarding"转变为"记得上下文、偏好和历史"的长期搭档。