wiki-ingest batch 2026-04-16: Ollama/Qwen2.5-Coder部署 + NFS永久挂载 + Apache Superset Docker

2026-04-16 01:06:49 +08:00
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--- a/wiki/concepts/NFS永久挂载.md
+++ b/wiki/concepts/NFS永久挂载.md
@@ -35,6 +35,14 @@ df -h | grep nas_backup      # 验证挂载成功
 - 重启后仍然失效：systemctl enable remote-fs.target
 - nfs-common 服务启动慢于 mount -a：_netdev 参数解决

+## 完整部署指南
+[[如何在UbuntuServer上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹]] 包含：
+- Synology DSM NFS 权限配置步骤截图
+- NFS 永久挂载参数详解（_netdev 为关键防开机卡死参数）
+- rsync 备份脚本挂载检查逻辑
+- 常见问题：remote-fs.target 启用
+
 ## Connections
 - [[Ubuntu服务器通过rsync实现日常增量备份]] — 应用场景
 - [[rsync增量备份]] — 备份目标端挂载
+- [[Synology NAS]] ← 提供 ← NFS 存储服务（192.168.3.17:/volume2/backup）
--- a/wiki/concepts/本地AI推理.md
+++ b/wiki/concepts/本地AI推理.md
@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+title: 本地AI推理
+type: concept
+tags: [AI, 本地部署, 推理]
+sources: []
+last_updated: 2026-04-16
+---
+
+## 定义
+在自有硬件（本地服务器或 PC）上运行 LLM 推理，而非调用云服务 API。
+
+## 核心优势
+- **数据隐私**：敏感数据不出本地网络
+- **成本可控**：无 token 计费，硬件一次性投入
+- **延迟可控**：内网延迟极低
+- **离线可用**：不依赖外部网络
+
+## 主流方案
+
+| 方案 | 定位 | 最低配置 | GPU需求 |
+|------|------|---------|---------|
+| [[Ollama]] | 快速原型/轻量 | 4核CPU+8GB RAM | 可选 |
+| [[vLLM]] | 高并发企业级 | 8核CPU+32GB RAM | 必须 |
+| llama.cpp | 极致轻量 | 2核CPU+4GB RAM | 可选 |
+
+## Ollama 部署路径
+1. `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`
+2. `ollama pull qwen2.5-coder:7b`（≈4.5GB）
+3. `ollama run qwen2.5-coder:7b`
+
+## 远程 API 暴露
+默认只监听 127.0.0.1，通过环境变量开放：
+```
+Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"  # /etc/systemd/system/ollama.service
+```
+可被 [[n8n]]/[[OpenClaw]]/[[OpenWebUI]] 等工具远程调用。
+
+## GPU 加速
+- NVIDIA GPU + CUDA 环境下 Ollama 自动调度 GPU
+- 无需额外配置，`nvidia-smi` 验证即可
+
+## Connections
+- [[本地AI推理]] ← 部署平台 ← [[Ollama]]
+- [[本地AI推理]] ← 推荐模型 ← [[Qwen]]（qwen2.5-coder:7b）
+- [[n8n]] ← 可调用 ← [[本地AI推理]]（通过 HTTP Request Node）
--- a/wiki/entities/Apache
+++ b/wiki/entities/Apache
@@ -19,11 +19,29 @@ Apache Superset 是 Airbnb 开源的企业级 BI 可视化平台，支持 SQL Da
 - JSON 字段无法直接用于图表计算，必须通过 `JSON_EXTRACT` SQL 函数预处理为独立列
 - 推荐为 JSON 字段创建专用 SQL View（如 [[view_products_cleaned]]）

+## Docker 部署
+GHA 版本镜像：`apache/superset:GHA-19524015706`
+
+一键启动：
+```bash
+docker pull apache/superset:GHA-19524015706
+docker run -d -p 8777:8088 -e "SUPERSET_SECRET_KEY=mysuperset" --name superset apache/superset:GHA-19524015706
+docker exec -it superset fab create-admin --username admin --firstname Superset --lastname Admin --email admin@superset.com --password admin
+docker exec -it superset superset db upgrade
+docker exec -it superset superset load_examples
+docker exec -it superset superset init
+```
+访问：http://localhost:8777，默认账号 admin/admin
+
+[[Install-Apache-Superset-in-Docker]] 提供了完整 Docker 部署步骤。
+
 ## Related Entities
 - [[TikTok Shop]]：数据来源
 - [[TikTok Products]]：分析对象
 - [[电商选品分析]]：分析场景
 - [[Superset Dashboard]]：核心输出物
+- [[Docker]]：部署平台
+- [[MySQL MariaDB 数据库详细信息]]：Superset 可连接的数据源

 ## Aliases
 - Superset = Apache Superset = Superset BI
--- a/wiki/entities/Ollama.md
+++ b/wiki/entities/Ollama.md
@@ -9,13 +9,16 @@ last_updated: 2026-04-15
 ## 基本信息
 - **类型**：本地大模型推理引擎
 - **官网**：https://ollama.com
- **支持模型**：Llama3/Mistral/Qwen2.5/Gemma 等
+- **支持模型**：Llama3/Mistral/Qwen2.5-Coder/Gemma 等
+- **代码专精模型**：qwen2.5-coder:7b（4.5GB），Shell/Python/SQL/Repo 级代码理解能力强于通用 Qwen2.5

 ## 核心机制
 - **REST API**：通过 http://localhost:11434/api/generate 调用
 - **模型管理**：ollama pull 下载模型，ollama list 查看已安装
 - **无 GPU 依赖**：支持 CPU 推理（速度较慢）
 - **跨平台**：macOS/Linux/Windows 支持
+- **远程 API**：OLLAMA_HOST=0.0.0.0 环境变量开放外部访问，供 n8n/OpenClaw/OpenWebUI 调用
+- **GPU 加速**：CUDA 环境下自动使用 NVIDIA GPU，无需额外配置

 ## 在 Wiki 中的角色
 - [[可自动化可扩展AI增强的电商数据采集与处理系统]] 本地 AI 处理层
--- a/wiki/entities/Qwen.md
+++ b/wiki/entities/Qwen.md
@@ -7,12 +7,18 @@ aliases: [通义千问, Qwen 3]

 ## 基本信息
 - **类型**：阿里巴巴大语言模型
- **代表产品**：Qwen 3
+- **代表产品**：Qwen 3、Qwen2.5-Coder（代码专精）、Qwen2.5（通用）
 - **开源地址**：https://github.com/QwenLM/Qwen3

 ## 核心定位
 开源界最稳、最全、最能打的基座模型。

+## Qwen2.5-Coder（代码专精分支）
+- 比通用 Qwen2.5 更适合 DevOps/SQL/Kubernetes 等工程任务
+- Shell/Python/SQL 理解能力强、Repo 级代码理解能力强
+- 工具调用（Tool Usage）能力强
+- [[在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B]] 提供了完整部署指南
+
 ## 关键特征
 - 全尺寸覆盖
 - 极致的工具调用能力
--- a/wiki/index.md
+++ b/wiki/index.md
@@ -3,10 +3,18 @@
 ## Overview
 - [Overview](overview.md) — living synthesis

+## Sources (2026-04-16 Batch 2)
+- [在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5-Coder 7B](sources/在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B.md) — Ubuntu 本地部署 Ollama + Qwen2.5-Coder 7B：3 条命令完成安装；qwen2.5-coder:7b 比通用 Qwen2.5 更适合 DevOps/SQL/Kubernetes 等工程任务；OLLAMA_HOST=0.0.0.0 开放远程 API 供 n8n/OpenClaw 调用
+- [如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹](sources/如何在UbuntuServer上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹.md) — Ubuntu + Synology NAS NFS 永久挂载：NFS 相比 Samba 保留 Linux 文件权限（rsync 恢复 Docker 卷不报错）；/etc/fstab + _netdev 参数防开机卡死；rsync 备份脚本必须加入 mountpoint 检查
+- [Install Apache Superset in Docker](sources/Install-Apache-Superset-in-Docker.md) — Docker 一键部署 Apache Superset GHA 版本：8777 端口暴露；fab create-admin → db upgrade → load_examples → init 初始化流程
+
 ## Sources (2026-04-16 Early Morning Batch)
 - [How Can a Multi Cloud Strategy Transform Your Business ROI](sources/How-Can-a-Multi-Cloud-Strategy-Transform-Your-Business-ROI.md) — 多云策略（AWS/Azure/GCP）提升业务 ROI：78% 企业使用 3+ 公有云；多云规避供应商锁定、提升韧性/弹性/安全性；30% 运营成本降低；电商/医疗/金融行业落地路径
 - [GitHub 上 5000 人收藏的 Vibe Coding 神级指南（中文版）](sources/GitHub-上-5000-人收藏的-Vibe-Coding-神级指南。.md) — Vibe Coding 中文资源库 vibe-coding-cn：Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行；Karpathy "我几乎不写代码了，只负责调整氛围"；Cursor + Claude Opus 4.5-xhigh 推荐工具链
 - [Clonezilla对Ubuntu Server进行全盘镜像备份](sources/Clonezilla对Ubuntu-Server进行全盘镜像备份.md) — Clonezilla + Rufus + Synology NAS NFS 全盘镜像备份流程：Rufus 制作 USB 启动盘 → Clonezilla live → NFS 挂载 → savedisk；disaster recovery 通过 restoredisk 还原
+- [家庭网络环境概览](sources/家庭网络环境概览_2026-04-03.md) — 个人四层混合基础设施拓扑：VPS1（FRPS+Caddy）→ MacMini（OpenClaw）→ Synology NAS（媒体+存储）→ Ubuntu1/2（监控+n8n）；FRP 端口映射全表；Caddy 域名路由配置
+- [用Docker安装Jellyfin](sources/用Docker安装Jellyfin.md) — Synology NAS Docker 部署 Jellyfin：nyanmisaka/jellyfin 镜像 + Intel QuickSync 硬件转码 + 群晖 UID/GID 固定；Jellyfin 是 Plex 开源替代品，Subsonic API 兼容
+- [vibe coding经验收集](sources/vibe-coding经验收集.md) — X/Twitter vibe coding 实践汇总：设计文档优先（伪代码→AI直出→review）+ 双AI Review + CodeWeaver 上下文压缩；核心观点：验证代码正确性 > 看懂代码

 ## Sources (2026-04-15 Night Batch)
 - [养虾日记3：Obsidian + Gitea 持久化笔记系统](sources/养虾日记3-Obsidian-Gitea持久化笔记系统.md) — Obsidian + Gitea + OpenClaw 三层笔记架构：AI 输出落盘 → iCloud 三端同步 → Gitea 版本管理；LLM Wiki vs RAG 的本质区别
@@ -183,14 +191,22 @@
 - [Uptime Kuma](entities/Uptime Kuma.md) — 自托管网站/服务可用性监控工具
 - [MinIO](entities/MinIO.md) — 兼容 S3 协议的开源对象存储引擎，Synology NAS 自托管存储后端
 - [Zipline](entities/Zipline.md) — 自托管图片托管服务，提供 REST API，与 n8n 集成
+- [VPS1](entities/VPS1.md) — RackNerd 公网 VPS，FRPS + Caddy 入口节点，端口 7000 + HTTPS 反向代理
+- [Jellyfin](entities/Jellyfin.md) — 开源媒体服务器，Plex 去GPL分支，支持硬件 QuickSync 转码
+- [CodeWeaver](entities/CodeWeaver.md) — 将任意代码库编织为树形 Markdown，简化 AI 上下文注入

 ## Concepts
 - [多云策略](concepts/多云策略.md) — 跨 AWS/Azure/GCP 多厂商工作负载分配，规避供应商锁定、提升弹性和成本效益
 - [磁盘镜像备份](concepts/磁盘镜像备份.md) — 将整个磁盘扇区级打包为镜像文件，全盘还原的核心备份方式
 - [灾难恢复](concepts/灾难恢复.md) — RTO/RPO 驱动的系统还原能力，Clonezilla restoredisk 完整恢复
+- [FRP内网穿透](concepts/FRP内网穿透.md) — frpc+frps 架构，将内网服务映射到公网；MacMini/NAS/Ubuntu1/2 统一通过 VPS1 暴露
+- [反向代理](concepts/反向代理.md) — Caddy（VPS1）和 nginx-proxy-manager（Ubuntu1）提供 HTTPS 终止和域名路由
 - [规划驱动](concepts/规划驱动.md) — Vibe Coding 第一原则：AI 执行前必须有清晰技术选型和模块化设计
 - [上下文固定](concepts/上下文固定.md) — Vibe Coding 第二原则：通过 .cursorrules/SPEC.md 维持 AI 长对话一致性
 - [AI 结对执行](concepts/AI结对执行.md) — Vibe Coding 第三原则：开发者做导演，AI 做执行，类似 Pair Programming
+- [设计文档优先](concepts/设计文档优先.md) — 伪代码前置，AI 直出 + 双 AI review，vibe coding 工程化核心原则
+- [双AI-Review](concepts/双AI-Review.md) — 生成 AI 与审查 AI 职责分离，避免 self-justification，人工保留最终决策权
+- [上下文压缩](concepts/上下文压缩.md) — 将大型代码库压缩为结构化 Markdown，适配 AI 上下文窗口限制
 - [DevOps成熟度模型](concepts/DevOps成熟度模型.md) — 5 阶段评估框架（Ad-Hoc → Mature），4 大焦点领域
 - [共享内存模式](concepts/共享内存模式.md) — 多 Agent 共享 GOALS.md/DECISIONS.md + 私有上下文
 - [空性智慧](concepts/空性智慧.md) — 佛教核心教义，一切有为法如梦幻泡影露电
@@ -298,7 +314,9 @@
 - [超级个体](concepts/超级个体.md) — 某领域八九十分者用 AI 横向扩展，AI 是充分非必要条件
 - [可观测性](concepts/可观测性.md) — Metrics/Logs/Traces 三大支柱，Prometheus + Grafana + Loki 工具链
 - [合成监测](concepts/合成监测.md) — Synthetic Monitoring，通过探针模拟用户请求检测内外网服务可用性
+- [多节点基础设施](concepts/多节点基础设施.md) — VPS1 → MacMini → Synology NAS → Ubuntu1/2 四层拓扑，FRP 统一公网暴露
 - [媒体刮削](concepts/媒体刮削.md) — Media Scraping，Plex 等媒体服务器自动匹配 TMDB/TVDB 元数据
+- [硬件转码](concepts/硬件转码.md) — Intel QuickSync/NVIDIA NVENC 替代 CPU 执行视频转码，Jellyfin 性能优化核心手段
 - [电商数据采集](concepts/电商数据采集.md) — 从电商平台采集产品结构化信息，Scrapy + Playwright 主流技术栈
 - [AI数据处理](concepts/AI数据处理.md) — 通过 LLM 对采集数据进行摘要、分类、特征提取、翻译

--- a/wiki/log.md
+++ b/wiki/log.md
@@ -302,3 +302,15 @@ Created/updated: 1 entity page (Airtable), 3 concept pages (Memory in AI Agent,
 - Clonezilla对Ubuntu Server进行全盘镜像备份：Rufus + Clonezilla live + Synology NAS NFS 全盘镜像备份流程；savedisk 生成镜像；restoredisk 灾难恢复

 Created: 2 entity pages (Clonezilla, vibe-coding-cn), 6 concept pages (多云策略, 磁盘镜像备份, 灾难恢复, 规划驱动, 上下文固定, AI 结对执行).
+
+## [2026-04-16] ingest | 3 sources — 家庭网络 + Jellyfin + vibe coding 经验
+- 家庭网络环境概览_2026-04-03.md：四层混合基础设施拓扑；VPS1/FRPS/Caddy 统一入口；FRP 端口映射全表；多节点角色分工
+- 用Docker安装Jellyfin.md：nyanmisaka/jellyfin + Intel QuickSync 硬件转码；Synology NAS Docker 部署；Plex 开源替代品
+- vibe coding经验收集.md：X/Twitter vibe coding 实践汇总；设计文档优先 + 双AI Review + CodeWeaver 上下文压缩；验证 > 看懂代码
+- Created: 3 entities (VPS1, Jellyfin, CodeWeaver), 8 new concepts (FRP内网穿透, 反向代理, 多节点基础设施, 硬件转码, 设计文档优先, 双AI-Review, 上下文压缩, 媒体刮削(已有/补充))
+
+## [2026-04-16] ingest | 3 sources — 本地AI推理 + NAS存储 + Superset
+- 在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5-Coder 7B.md：Ubuntu 本地部署 Ollama + Qwen2.5-Coder 7B；3条命令安装；qwen2.5-coder:7b 比通用 Qwen2.5 更适合 DevOps/SQL/Kubernetes 等工程任务；OLLAMA_HOST=0.0.0.0 开放远程 API 供 n8n/OpenClaw 调用
+- 如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹.md：NFS 永久挂载（/etc/fstab + _netdev）；NFS 相比 Samba 保留 Linux 文件权限，rsync 恢复 Docker 卷不报错；rsync 脚本必须加入 mountpoint 检查防本地写入
+- Install Apache Superset in Docker.md：Docker 一键部署 Superset GHA 版本（8777:8088）；初始化流程：fab create-admin → db upgrade → load_examples → init
+Created/updated: 3 entity pages (Ollama[更新], Qwen[更新], Apache Superset[更新]), 2 concept pages (本地AI推理, NFS永久挂载[更新]).
--- a/wiki/overview.md
+++ b/wiki/overview.md
@@ -1,7 +1,13 @@
 ---
 title: Wiki Overview
 last_updated: 2026-04-16 Early Morning
+// 新增领域：Ollama + Qwen2.5-Coder 本地 AI 推理部署（2026-04-16 Batch 2）
+// 新增领域：Synology NAS NFS 永久挂载与 rsync 备份架构（2026-04-16 Batch 2）
+// 新增领域：Apache Superset Docker 部署（2026-04-16 Batch 2）
 // 新增领域：多云策略（AWS/Azure/GCP）与跨云治理框架（2026-04-16 Early Morning）
+// 新增领域：家庭网络环境概览（多节点混合基础设施架构，FRP+Caddy 统一公网暴露）（2026-04-16 Early Morning）
+// 新增领域：Jellyfin Docker 部署（Intel QuickSync 硬件转码，Synology NAS 媒体平台）（2026-04-16 Early Morning）
+// 新增领域：vibe coding 经验收集（设计文档优先+双AI Review+CodeWeaver 上下文压缩）（2026-04-16 Early Morning）
 // 新增领域：vibe-coding-cn 中文 Vibe Coding 资源库（2026-04-16 Early Morning）
 // 新增领域：Clonezilla + NFS 磁盘镜像备份与灾难恢复（2026-04-16 Early Morning）
 // 新增领域：Agent Use Cases 四大工作流（项目管理/内容工厂/产品工厂/知识库）（2026-04-15 Evening）
@@ -28,9 +34,10 @@ last_updated: 2026-04-16 Early Morning
 AI开源生态在2025年取得突破性进展，国产模型在多个领域成为国际闭源产品的有力替代。同时，DevOps 文化与转型方法论为组织提供数字化交付能力建设的系统性指导。

 ## 主要领域
-1. **大语言模型**：DeepSeek R1、Qwen 3等国产模型在深度推理和工具调用上达到世界领先水平
-2. **AI生图**：Flux和Stable Diffusion主导开源生态，Flux在人体解剖学正确性上表现最佳
-3. **AI生视频**：HunyuanVideo以最大参数量成为开源视频生成标杆
+1. **本地AI推理**：Ollama + Qwen2.5-Coder 7B 在 Ubuntu 服务器快速部署本地 LLM 推理能力，GPU 自动加速，远程 API 供 n8n/OpenClaw 调用
+2. **NAS 存储架构**：Synology NAS NFS 永久挂载方案，rsync 增量备份保留 Docker 卷权限信息
+3. **AI生图**：Flux和Stable Diffusion主导开源生态，Flux在人体解剖学正确性上表现最佳
+4. **AI生视频**：HunyuanVideo以最大参数量成为开源视频生成标杆
 4. **通用智能体**：Manus定义AI Agent元年，OpenManus提供开源实现
 5. **AI编程**：Cline将VS Code变身全自动AI工程师
 6. **智能体工作流**：n8n（16万Star）和Dify实现可视化AI流程编排
@@ -162,6 +169,57 @@ Linux 命令是系统管理的核心，核心理念为"一切皆文件"——CPU
 - [[管道]]：| 将多个命令组合实现复杂功能
 - [[正则表达式]]：文本匹配模式

+## 新增领域：家庭多节点混合基础设施
+
+基于四层混合架构（VPS1 公网入口 + MacMini 主控 + Synology NAS 媒体存储 + Ubuntu1/2 应用节点），通过 FRP 内网穿透和 Caddy 反向代理实现全服务统一公网访问。
+
+### 节点角色
+- [[VPS1]]：公网入口，FRPS 监听 7000 端口 + Caddy HTTPS 反向代理，所有内网服务通过 FRP 隧道暴露
+- [[Mac Mini]]：OpenClaw 主控节点，stq 项目栈（n8n/mariadb），vaultwarden 密码管理
+- [[Synology NAS DS718]]：媒体平台（Jellyfin/Navidrome/Calibre）、对象存储（MinIO/Zipline）、Docker 监控栈
+- [[Ubuntu1]]：监控全家桶（Grafana/Prometheus/Alertmanager/blackbox/cAdvisor）、homarr 导航面板、superset BI
+- [[Ubuntu2]]：n8n 工作流引擎、Gitea 版本控制、drawio 图表编辑器
+
+### 关键架构
+- [[FRP内网穿透]]：frpc+frps 架构，MacMini/NAS/Ubuntu1/2 均运行 frpc 连接 VPS1 frps
+- [[反向代理]]：Caddy（VPS1）统一申请 Let's Encrypt 证书，按域名路由；nginx-proxy-manager（Ubuntu1）管理内部 HTTPS
+- [[多节点基础设施]]：四层拓扑通过内网 192.168.3.0/24 互联，VPS1 FRPS 端口 7000 是唯一公网入口
+- [[可观测性]]：Prometheus + Grafana + Alertmanager + blackbox_exporter 覆盖所有节点
+
+### 科学上网状态
+- macmini/ubuntu1/ubuntu2：socks5://127.0.0.1:10808 ✅ 正常
+- NAS：socks5://127.0.0.1:20170 ❌ 仅本机监听
+
+## 新增领域：Jellyfin 开源媒体服务器
+
+Jellyfin 是 Plex 的 GNU GPL 开源分支，提供完全自托管的媒体服务器能力，支持电影/电视剧/音乐/有声书，自动从 TMDB/TVDB 刮削元数据。
+
+### 部署配置
+- 镜像：nyanmisaka/jellyfin（优化版，内置 Intel QuickSync 支持）
+- [[硬件转码]]：通过 /dev/dri 挂载 Intel GPU，将 H.265/H.264 转码卸载到 QuickSync，CPU 占用从 300%+ 降至 <20%
+- 存储：/volume2/movie + /volume1/TV shows 以只读 :ro 挂载防止误改
+- 用户权限：user: "1026:100" 匹配群晖默认 UID/GID
+
+### 关键概念
+- [[Jellyfin]] ← 替代 → [[Plex]]（商业闭源 vs GPL 开源）
+- [[媒体刮削]]：自动匹配 TMDB/TVDB 元数据
+- [[硬件转码]]：Intel QuickSync vs CPU 软解性能对比
+
+## 新增领域：Vibe Coding 工程化实践
+
+超越提示词优化，进入工程化实践阶段。[[vibe-coding经验收集]] 收集了 X/Twitter 实践者的核心工作流。
+
+### 核心工程化模式
+- [[设计文档优先]]：需求 → 含伪代码的设计文档 → AI 直出代码，比纯提示词显著提高直出质量
+- [[双AI-Review]]：第一个 AI 生成 + 第二个 AI 独立 review，避免 self-justification，人工保留最终决策权
+- [[上下文压缩]]：CodeWeaver 将屎山代码库编织为树形 Markdown，解决 AI 上下文窗口限制
+
+### 趋势判断
+> "未来的软件工程核心不是'看懂代码'，而是'验证代码按正确逻辑运行'" — 通过自动化测试+静态分析+形式化验证取代"看代码理解"
+
+### 新工具
+- [[CodeWeaver]]：GitHub 工具，将任意项目编织为可导航 Markdown，简化 AI 上下文注入
+
 ## 新增领域：Nano Banana 结构化提示词框架

 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。
--- a/wiki/sources/Install-Apache-Superset-in-Docker.md
+++ b/wiki/sources/Install-Apache-Superset-in-Docker.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+title: "Install Apache Superset in Docker"
+type: source
+tags: [apache-superset, bi, docker, 数据可视化]
+date: 2025-12-20
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Home Office/Install Apache Superset in Docker.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：通过 Docker 在本地快速部署 Apache Superset（开源 BI 可视化平台）
+- 问题域：如何在 Synology NAS 或其他 Docker 主机上一键部署 Superset 并创建管理员账户
+- 方法/机制：Docker Hub 拉取 GHA 镜像 → docker run 暴露 8777 端口 → fab create-admin 创建管理员 → db upgrade + load_examples + init 初始化
+- 结论/价值：Superset 提供企业级 BI 可视化能力，支持连接 MySQL/MariaDB 等数据源
+
+## Key Claims
+- Apache Superset GHA 版本镜像：apache/superset:GHA-19524015706
+- 访问地址：http://localhost:8777，用户名密码均为 admin
+- 初始化流程：fab create-admin → db upgrade → load_examples → init
+- 支持 MySQL/MariaDB 数据源连接
+
+## Key Concepts
+- [[Apache Superset]]：开源 BI 和数据可视化平台，支持 SQL 查询、图表仪表板
+- [[Docker]]：Superset 部署方式，使用 Docker Hub 官方镜像
+- [[Superset Dashboard]]：Superset 核心能力，TikTok Shop 选品分析等业务场景应用
+
+## Key Entities
+- [[Apache Superset]]：BI 平台本身，已有 entity 页面
+- [[Docker]]：容器化部署平台
+
+## Connections
+- [[Apache Superset]] ← 部署方式 ← [[Docker]]
+- [[Superset Dashboard]] ← 数据源 ← [[MySQL MariaDB 数据库详细信息]]（已有配置信息）
+- [[TikTok Shop - Apache Superset Dashboard设计思路]] ← 应用场景 ← [[Apache Superset]]
--- a/wiki/sources/在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B.md
+++ b/wiki/sources/在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+title: "在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5-Coder 7B"
+type: source
+tags: [ollama, qwen, qwen-coder, ubuntu, 本地AI, 大语言模型]
+date: 2025-01-15
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Home Office/在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5‑Coder 7B.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Ubuntu 本地部署 Ollama + Qwen2.5-Coder 7B 大语言模型推理服务
+- 问题域：如何在无 GPU 或有 NVIDIA GPU 的 Ubuntu 服务器上快速部署本地 AI 推理能力
+- 方法/机制：Ollama 官方安装脚本 → systemd 服务管理 → REST API 暴露 → Python/NodeJS SDK 调用
+- 结论/价值：3 条命令完成本地 AI 部署；qwen2.5-coder:7b 比普通 qwen2.5:7b 更适合 DevOps/SQL/Kubernetes 等工程任务
+
+## Key Claims
+- Ollama 官方安装脚本自动完成 CLI 安装、systemd 服务创建和 API 启动
+- Qwen2.5-Coder 7B 模型大小约 4.5GB，最低 4 核 CPU + 8GB RAM，无需 GPU 即可运行
+- NVIDIA GPU + CUDA 环境下 Ollama 自动使用 GPU 加速，无需额外配置
+- 开放远程 API（OLLAMA_HOST=0.0.0.0）后，可被 n8n/OpenClaw/OpenWebUI 等外部工具调用
+- Qwen2.5-Coder 在 Shell/Python/SQL 理解和 Repo 级代码理解上优于通用 Qwen2.5 模型
+
+## Key Quotes
+> "比普通 qwen2.5:7b 更适合工程任务" — 原因：Tool usage 能力强、Shell/Python/SQL 理解强、Repo 级代码理解
+
+## Key Concepts
+- [[Ollama]]：本地大语言模型推理引擎，通过官方安装脚本一键部署，自动管理 systemd 服务
+- [[Qwen]]（通义千问）：阿里巴巴开源大语言模型系列，Qwen2.5-Coder 是其代码专精分支
+- [[本地AI推理]]：在自有硬件上运行 LLM 推理，避免云服务依赖和 API 费用
+- [[GPU加速推理]]：NVIDIA CUDA + Ollama 自动调度 GPU资源，无需手动配置
+- [[REST API for LLM]]：Ollama 提供 http://localhost:11434 REST API，支持 chat/completion/generate 端点
+
+## Key Entities
+- [[Ollama]]：本地 LLM 推理平台，安装地址 ollama.com，CLI + REST API + SDK
+- [[Qwen]]：阿里巴巴通义千问大模型家族，Qwen2.5-Coder 是代码专精版本
+- [[Ubuntu]]：目标服务器操作系统，22.04/24.04 均支持
+- [[NVIDIA GPU]]：可选硬件加速，运行 nvidia-smi 验证 CUDA 环境
+
+## Connections
+- [[Ollama]] ← extends ← [[Qwen]]（Qwen 是 Ollama 支持的模型之一）
+- [[在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B]] ← 推荐搭配 ← [[n8n]]（AI automation 工作流）
+- [[在Ubuntu安装Ollama并运行Qwen2.5-Coder7B]] ← 推荐搭配 ← [[OpenWebUI]]（本地 ChatGPT 风格 UI）
+- [[OpenClaw]] ← 可配置使用 ← [[Ollama]]（通过 ollama/qwen2.5-coder:7b 接入）
+- [[Qwen]] ← 专精分支 ← [[Qwen2.5-Coder]]（代码能力强化版）
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+## Contradictions
+- 与 [[vLLM]]：Ollama 适合快速原型和轻量部署；vLLM 适合高并发企业级服务，需要更多配置
--- a/wiki/sources/如何在UbuntuServer上通过NFS挂载Synology
+++ b/wiki/sources/如何在UbuntuServer上通过NFS挂载Synology
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+title: "如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹"
+type: source
+tags: [nfs, synology, nas, ubuntu, 网络存储]
+date: 2025-12-29
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+
+## Source File
+- [[raw/Home Office/如何在Ubuntu Server上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹.md]]
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+## Summary
+- 核心主题：Ubuntu 服务器通过 NFS 协议永久挂载 Synology NAS 共享文件夹
+- 问题域：rsync 备份脚本需要可靠的 NAS 挂载点，防止本地硬盘爆满；NFS 相比 Samba 保留 Linux 文件权限信息
+- 方法/机制：NAS 端配置 NFS 权限 → Ubuntu 端安装 nfs-common → mount -t nfs → /etc/fstab 永久挂载 → rsync 脚本加入挂载检查
+- 结论/价值：NFS 完美保留 Docker 卷权限；比 Samba 更适合 Linux-to-Linux 备份场景；_netdev 参数防止开机挂载顺序错误
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+## Key Claims
+- NFS 相比 Samba 的核心优势：保留 Linux 文件所有权信息，rsync 恢复 Docker 卷不会出现权限报错
+- Synology NAS NFS 挂载路径格式：192.168.3.17:/volume2/backup（冒号分隔）
+- NFS 永久挂载必须使用 /etc/fstab；手动 mount 命令重启后失效
+- _netdev 参数告诉系统此设备为网络设备，等到网络完全启动后再尝试挂载，防止开机卡死
+- rsync 备份脚本必须加入 mountpoint 检查，防止 NAS 掉线时数据写入本地挂载点目录
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+## Key Quotes
+> "NFS 的优势：原生权限支持，Samba 会丢失 Linux 的文件所有权信息，导致恢复 Docker 卷时权限报错。NFS 则能完美保留。" — Synology NAS + Ubuntu 备份架构选型依据
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+## Key Concepts
+- [[NFS永久挂载]]：通过 /etc/fstab 实现开机自动挂载网络存储，_netdev 参数确保网络就绪后再挂载
+- [[Synology NAS]]：NAS 存储设备，192.168.3.17，提供 NFS/SMB 等多协议存储服务
+- [[rsync增量备份]]：配合 NFS 挂载点，实现 NAS 到 Ubuntu 的增量备份
+- [[Linux权限保留]]：NFS 相比 Samba 的核心优势，-o uid/gid 或 squash 选项确保文件权限不丢失
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+## Key Entities
+- [[Synology NAS]]：NAS 端存储设备，IP 192.168.3.17，NFS 端口 2049
+- Ubuntu Server：备份目标机，IP 192.168.3.47，安装 nfs-common 客户端
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+## Connections
+- [[如何在UbuntuServer上通过NFS挂载Synology NAS上的共享文件夹]] ← 基础层 ← [[rsync增量备份]]（rsync 依赖此挂载点）
+- [[Synology NAS]] ← 提供 ← [[NFS永久挂载]]（存储后端）
+- [[NFS永久挂载]] ← 对比 ← Samba 挂载（NFS 保留权限，Samba 丢失权限）