feat(wiki): ingest misc sources batch (Daily notes/Others/Skills/Vibe Coding/微信公众号/跨境电商)

wiki/sources/2026-03-27.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: "2026-03-27 日记"
+type: source
+tags: [diary]
+date: 2026-03-27
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Daily notes/2026-03-27.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：定时任务配置和服务器巡检自动化
+- 问题域：如何实现多服务器日常维护自动化
+- 方法/机制：为所有服务器配置每日定时巡检任务，包括安全检查、性能检查和每日复盘
+- 结论/价值：成功配置12个cron job覆盖所有服务器日常巡检
+
+## Key Claims
+- 早上7:00-7:10执行服务器性能和安全检查
+- 晚上23:00-23:30执行各Agent每日复盘
+- OpenClaw的compaction机制会压缩对话内容，需启用preserve模式
+
+## Key Quotes
+> "定时任务配置是基础设施"
+
+## Key Concepts
+- [[Cron]]：定时任务调度器
+- [[心搏检测]]：自动化定期执行机制
+
+## Key Entities
+- [[星曜]]：执行安全检查的Agent
+- [[星辉]]：执行每日复盘的Agent
+- [[风驰]]：执行NAS检查的Agent
+
+## Connections
+- [[Cron]] ← 调度 ← [[定时任务]]
+- [[OpenClaw]] ← 运行在 ← [[多服务器]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/2026-03-29.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: "2026-03-29 日记"
+type: source
+tags: [diary]
+date: 2026-03-29
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Daily notes/2026-03-29.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：N8N内容转化流水线和架构精简
+- 问题域：如何实现内容多平台分发和系统优化
+- 方法/机制：设计N8N v4/v5内容转化工作流，精简作废Agent
+- 结论/价值：N8N v4成功跑通，公众号命名倾向「SW效率研究所」
+
+## Key Claims
+- N8N内容转化流水线可实现英文文章→中文多平台内容转化
+- 核心挑战是翻译本土化和商业自然植入
+- Daily Memory创建是铁律，绝对不能漏
+
+## Key Quotes
+> "Daily Memory 铁律：这是用户反复强调的规则，必须严格遵守"
+
+## Key Concepts
+- [[内容流水线]]：自动化内容生产流程
+- [[多平台分发]]：内容一键发布到多个平台
+
+## Key Entities
+- [[星匠]]：负责N8N流水线开发
+- [[云策]]：负责内容平台规划
+- [[云瀚]]：DevOps专家
+
+## Connections
+- [[N8N]] ← 实现 ← [[内容流水线]]
+- [[RabbitMQ]] ← 用于 ← [[消息队列]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/2026-03-30.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: "2026-03-30 日记"
+type: source
+tags: [diary]
+date: 2026-03-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Daily notes/2026-03-30.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：OpenClaw版本检查和问题排查
+- 问题域：服务器状态监控和更新问题
+- 方法/机制：检查各服务器OpenClaw版本，排查更新失败原因
+- 结论/价值：发现Ubuntu1/2更新异常和Mac Mini SSH连接问题
+
+## Key Claims
+- Ubuntu1/2 OpenClaw更新失败，可能与npm权限或进程超时有关
+- Mac Mini SSH连接失败与PATH环境变量有关
+- Daily Notes生成需解析JSONL文件获取完整对话
+
+## Key Concepts
+- [[JSONL]]：JSON Lines格式，用于日志存储
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← 运行在 ← [[多服务器]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/AI时代赚钱.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+---
+title: "普通人AI时代赚钱"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-03-06
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/不谈技术：普通人该怎么在AI时代赚钱？.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：AI时代普通人如何赚钱
+- 问题域：如何在AI浪潮中找到个人机会
+- 方法/机制：来自乔布斯.skill的思考框架
+- 结论/价值：工具不值钱品味值钱，做端到端的事不做零件
+
+## Key Claims
+- AI让每个人都能生成内容，但90%生成的是垃圾
+- 品味是护城河，能判断AI给出的方案哪个是insanely great
+- 要做端到端的事，不做零件
+
+## Key Quotes
+> "正确的问题是：AI让我能做到什么以前做不到的事？"
+> "工具民主化了，但品味没有民主化"
+
+## Key Concepts
+- [[品味]]：判断和选择能力
+- [[端到端]]：完整交付价值的能力
+
+## Key Entities
+- [[乔布斯.skill]]：AI技能
+
+## Connections
+- [[AI工具]] ← 需要 ← [[品味]]
+- [[端到端]] ← 对抗 ← [[零件思维]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/ChatGPT-Canva-Gamma-简报工作流.md

@@ -1,35 +1,40 @@
 ---
-title: "ChatGPT + Canva + Gamma AI 简报工作流"
+title: "ChatGPT Canva Gamma 简报工作流"
 type: source
 tags: []
-date: 2025-10-26
+date: 2025-12-18
 ---
 
 ## Source File
 - [[raw/AI/教學 ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報.md]]
 
 ## Summary
-- 核心主题：利用ChatGPT进行知识整理，再用Canva和Gamma AI输出专业简报的工作流
-- 问题域：AI辅助内容创作、PPT/简报自动化
-- 方法/机制：ChatGPT→知识整理/大纲构建→Canva/Gamma AI→可视化简报
-- 结论/价值：AI辅助简报制作的两阶段工作流，ChatGPT负责内容构建，Canva/Gamma AI负责视觉呈现
+- 核心主题：利用 ChatGPT 进行知识研究和整理，再让 Canva/Gamma AI 生成精美简报的工作流
+- 问题域：直接在 Canva 或 Gamma 上让 AI 生成简报常常内容质量差、幻觉多、不够深入
+- 方法/机制：四阶段流程——ChatGPT 5分钟研究大量资料 → ChatGPT 1分钟建立知识架构 → ChatGPT 1分钟输出简报大纲 → 将大纲粘贴至 Canva/Gamma 生成精美简报
+- 结论/价值：简报不是从版面设计开始，而是从资料研究开始；内容质量由 ChatGPT 保证，版面设计交给专业工具
 
 ## Key Claims
-- 第一阶段：ChatGPT完成知识整理、大纲构建、内容扩写
-- 第二阶段：Canva或Gamma AI将内容转化为可视化简报
-- 工作流优势：内容质量由AI保证，视觉设计交给专业工具
+- 阶段一：ChatGPT 上网搜索研究，5分钟获取10+笔资料作为素材库
+- 阶段二：让 ChatGPT 整合资料建立知识架构，确保对主题有客观资料认识和主观诠释角度
+- 阶段三：ChatGPT 输出10页结构化简报大纲，每页有明确主题、关键重点和具体数据
+- 阶段四：将大纲粘贴至 Canva（或 Gamma），AI 自动生成精美版面和图文设计
+- 核心观点："简报不是从版面设计开始，而是从资料研究开始"
 
 ## Key Quotes
-> "ChatGPT负责内容结构和文字，Canva/Gamma AI负责视觉呈现" — 两阶段工作流分工
+> "我不會'直接在 Canva、Gamma 這樣工具上憑空製作一份簡報'" — 核心方法
+> "簡報不是從版面設計開始，而是從資料研究開始" — 核心结论
 
 ## Key Concepts
-- [[简报自动化]]：AI辅助简报制作的两阶段分工模式
-- [[AI内容创作]] ← extends ← [[简报自动化]]
+- [[知识研究→简报工作流]]：先由 ChatGPT 完成资料研究和知识整理，再交给 Canva/Gamma 进行版面设计的两阶段简报制作流程
 
 ## Key Entities
-- [[Canva]]：在线设计平台，支持AI辅助设计
-- [[GammaAI]]：AI简报生成平台
+- [[Canva]]：在线图形设计工具，支持 AI 生成简报版面
+- [[Gamma AI]]：AI 简报生成工具，以 AI 设计能力著称
 
 ## Connections
-- [[AI配音]] ← relates_to ← [[简报自动化]]
-- [[提示词框架]] ← relates_to ← [[简报自动化]]
+- [[知识研究→简报工作流]] ← research_phase ← [[ChatGPT]]
+- [[知识研究→简报工作流]] ← design_phase ← [[Canva]], [[Gamma AI]]
+
+## Contradictions
+- 无已知冲突

wiki/sources/ChinaTextbook.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+title: "中国教材PDF资源"
+type: source
+tags: [resource]
+date: 2025-12-19
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/ChinaTextbook - 41.53 GB，中国小学、初中、高中、大学 PDF 教材.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：中国中小学和大学教材PDF资源汇总
+- 问题域：如何获取公开的教育资源
+- 方法/机制：从GitHub项目获取，来源为国家中小学智慧教育平台
+- 结论/价值：提供41.53GB的免费教材资源，覆盖小初高大学
+
+## Key Claims
+- ChinaTextbook项目收集了公开的中国教材，托管在GitHub
+- 教材来源于国家中小学智慧教育平台，需登录后下载
+- 可使用tchMaterial-parser项目批量下载
+
+## Key Quotes
+> "教材来源为：国家中小学智慧教育平台，本身只需要登录后即可浏览"
+
+## Key Concepts
+- [[教育资源]]：公开可获取的学习材料
+
+## Key Entities
+- [[ChinaTextbook]]：GitHub项目
+- [[国家中小学智慧教育平台]]：官方教育资源平台
+
+## Connections
+- [[GitHub]] ← 托管 ← [[教育资源]]
+- [[PDF]] ← 格式 ← [[教材]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Claude-Code-Templates.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: "Claude Code Templates技能安装"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/如何在项目里安装Claude-Code-Templates Skills.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Claude Code Templates技能安装
+- 问题域：如何在项目中安装预置技能模板
+- 方法/机制：使用npx命令安装
+- 结论/价值：提供Skills、Agents、MCPs三种模板类型
+
+## Key Claims
+- aitmpl.com提供多种模板类型
+- 使用npx claude-code-templates@latest命令安装
+
+## Key Concepts
+- [[Claude Skills]]：Claude Code的扩展机制
+
+## Key Entities
+- [[Claude Code Templates]]：技能模板集合
+
+## Connections
+- [[Claude Code]] ← 扩展 ← [[模板]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Cursor-2-0.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+title: "Cursor 2.0初学者使用指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/Cursor 2.0初学者使用指南.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Cursor 2.0 AI代码编辑器使用教程
+- 问题域：如何高效使用AI辅助编程
+- 方法/机制：通过YouTube视频学习Cursor基本操作和AI功能
+- 结论/价值：Cursor是基于VS Code的AI代码编辑器，支持AI代码生成
+
+## Key Claims
+- Cursor是基于VS Code的AI代码编辑器
+- 支持付费升级获取更多生成额度
+- AI代理可高效生成和审查代码
+
+## Key Concepts
+- [[AI编程]]：使用AI辅助代码编写
+- [[IDE]]：集成开发环境
+
+## Key Entities
+- [[Cursor]]：AI代码编辑器
+
+## Connections
+- [[Cursor]] ← 基于 ← [[VS Code]]
+- [[AI编程]] ← 工具 ← [[Cursor]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Dataview.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "Dataview插件使用指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-18
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/Dataview——让我从"笔记黑洞"里逃出来的 Obsidian 神器 1.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Obsidian Dataview插件介绍
+- 问题域：如何从笔记中提取和分析数据
+- 方法/机制：使用Dataview进行元数据查询和数据驱动笔记
+- 结论/价值：Dataview是Obsidian知识管理的核心插件
+
+## Key Claims
+- Dataview可从笔记中提取元数据进行查询
+- 支持数据视图和内联字段
+
+## Key Concepts
+- [[Dataview]]：Obsidian的元数据查询插件
+- [[数据驱动笔记]]：基于数据查询的笔记方法
+
+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
+
+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 扩展 ← [[Dataview]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/DeepSeek使用手册清华版.md

@@ -1,32 +1,39 @@
 ---
-title: "DeepSeek使用手册（清华104页版）"
+title: "DeepSeek使用手册清华版"
 type: source
 tags: []
-date: 2025-12-19
+date: 2025-12-18
 ---
 
 ## Source File
 - [[raw/AI/清华出的DeepSeek使用手册，104页，真的是太厉害了！（免费领取）.md]]
 
 ## Summary
-- 核心主题：清华大学发布的DeepSeek使用手册（104页），全面介绍DeepSeek大模型使用方法
-- 问题域：DeepSeek大模型使用、Prompt工程、最佳实践
-- 方法/机制：系统性介绍DeepSeek的能力边界、提示词技巧、应用场景
-- 结论/价值：清华大学的权威资源，系统学习DeepSeek的全面指南
+- 核心主题：清华大学《DeepSeek 从入门到精通 2025》完整内容解析
+- 问题域：如何科学地使用 DeepSeek，包括模型选择、提示词设计和避免常见误区
+- 方法/机制：文档系统讲解 DeepSeek 技术特点、应用场景和使用方法，强调"授人以渔"——不仅告诉怎么做，更解释为什么
+- 结论/价值：清华大学团队撰写，理论与实践结合，适合不同层次读者，104页全中文
 
 ## Key Claims
-- DeepSeek是国产开源大模型，性能对标GPT-4等顶级模型
-- 手册覆盖：基础使用、提示词工程、API调用、垂直场景应用
-- DeepSeek的优势：开源免费、国产可控、长上下文支持
+- DeepSeek 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，开源的 DeepSeek-R1 推理模型在复杂任务处理上表现卓越
+- 文档由清华大学新闻与传播学院元宇宙文化实验室余梦珑博士后团队撰写
+- 核心内容：DeepSeek 技术特点、应用场景、使用方法、如何通过提示词设计提升使用效率
+- 特色：不仅告诉用户怎么提问，更解释为什么这么问——揭示提示词的底层逻辑
+- "授人以渔"：提供原理性讲解，而非简单复制的 GPT 说明书
+
+## Key Quotes
+> "这才是真正的'授人以渔'，太有用了！" — 读者评价
 
 ## Key Concepts
-- [[DeepSeek]]：国产开源大模型，由深度求索公司开发
-- [[Prompt工程]] ← relates_to ← [[DeepSeek使用手册]]
+- [[DeepSeek]]：通用人工智能技术，此处指 DeepSeek-R1 开源推理模型
+- [[提示词底层逻辑]]：理解为什么提问，而非仅仅学习如何提问的方法论
 
 ## Key Entities
-- [[DeepSeek]]：深度求索公司开发的国产大语言模型
-- [[清华大学]]：手册发布机构
+- [[DeepSeek]]：专注于 AGI 的中国科技公司，开源推理模型 DeepSeek-R1
+- [[清华大学]]：DeepSeek 使用手册的编写机构
 
 ## Connections
-- [[LLM]] ← relates_to ← [[DeepSeek]]
-- [[提示词框架]] ← relates_to ← [[DeepSeek使用手册]]
+- [[DeepSeek]] ← documented_by ← [[清华大学]]
+
+## Contradictions
+- 无已知冲突

wiki/sources/GOG-CLI.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+title: "GOG CLI安装配置指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-20
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Skills/GOG-CLI-安装配置指南.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：gog CLI安装和配置
+- 问题域：如何在macOS上通过命令行管理Google Workspace
+- 方法/机制：使用Homebrew安装，配置OAuth凭证
+- 结论/价值：实现Gmail、Calendar、Drive等Google服务的命令行管理
+
+## Key Claims
+- gog CLI可通过Homebrew安装
+- 需要在Google Cloud Console创建OAuth客户端ID
+- 支持管理Gmail、Google Calendar、Google Drive等
+
+## Key Concepts
+- [[Google Workspace]]：Google云办公套件
+- [[OAuth]]：授权标准协议
+
+## Key Entities
+- [[gog CLI]]：Google Workspace命令行工具
+
+## Connections
+- [[gog CLI]] ← 管理 ← [[Google Workspace]]
+- [[OAuth]] ← 认证 ← [[Google Cloud Console]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Gemini-3-10个应用教程.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+---
+title: "我用 Gemini 3 一口气做了 10 个应用，附教程"
+type: source
+tags: []
+date: 2025-12-18
+---
+
+## Source File
+- [[raw/AI/我用 Gemini 3 一口气做了 10 个应用，附教程.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：利用 Gemini 3（Google Nano Banana Pro）一口气开发 10 个应用的方法论
+- 问题域：如何快速将 AI 能力转化为具体可用的应用产品
+- 方法/机制：三步法：思考输入场景 → 约束模型思考（提示词+MCP） → 设计输出容器（SVG/HTML 可视化）
+- 结论/价值：AI 应用开发的核心在于约束模型输出格式和设计前端可视化容器，而非单纯依赖模型能力
+
+## Key Claims
+- 三步应用开发法：①局限输入词汇在垂直场景（诗词、小说、电影） ②约束模型思考（提示词/MCP，将输入扩展为结构化内容） ③设计输出容器（前端代码/SVG/HTML，可视化模型输出）
+- Gemini 3 的结构化输出能力使其能生成 SVG 代码，实现信息可视化（如蝴蝶生命周期卡片）
+- 配色卡片生成：输入主题（莫奈）获取主题颜色、渐变色卡和纯色卡
+- 电影海报应用：输入电影名，自动生成海报、简介、上映时间和导演信息
+- 绘画思维导图：输入关键词，AI 头脑风暴生成相关词汇思维导图，用户选择后生成图片
+
+## Key Quotes
+> "约束好大模型结构化输出信息" — 核心方法
+> "使用前端代码，可视化模型输出的内容" — 输出容器设计
+
+## Key Concepts
+- [[Gemini应用开发三步法]]：场景约束 → 模型思考约束 → 输出容器设计的 AI 应用开发流程
+
+## Key Entities
+- [[Gemini]]：Google 的大型语言模型，支持文本和图像生成，此处指 Gemini 3 Nano Banana Pro
+
+## Connections
+- [[Gemini应用开发三步法]] ← uses ← [[Gemini]]
+
+## Contradictions
+- 无已知冲突

wiki/sources/Last30Days.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "Last30Days使用指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2026-03-29
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Skills/Last30Days-使用指南.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Last30Days研究工具使用
+- 问题域：如何研究过去30天内的热门内容
+- 方法/机制：聚合Reddit、X、YouTube、TikTok等8个数据源
+- 结论/价值：深度研究需要2-8分钟，结果自动保存
+
+## Key Claims
+- 支持8个数据源：Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket、Web
+- 深度研究需要2-8分钟
+- 结果自动保存到~/Documents/Last30Days/
+
+## Key Concepts
+- [[社交媒体分析]]：研究平台热门内容
+- [[趋势研究]]：追踪热点话题
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[Last30Days]] ← 聚合 ← [[多数据源]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Nano-Banana-Pro提示词指南-谷歌官方版.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+title: "Nano Banana Pro提示词指南谷歌官方版"
+type: source
+tags: []
+date: 2025-12-18
+---
+
+## Source File
+- [[raw/AI/谷歌深夜甩出一份【Nano Banana Pro提示词指南】，手把手教你生产专业级内容，实战案例+提示词模版.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Google 官方 Nano Banana Pro 完整提示词指南，涵盖 10 大应用场景
+- 问题域：如何利用 Nano Banana Pro 从"趣味性"图像生成转向"功能性"专业资产生产
+- 方法/机制：四大黄金法则（编辑而非重生成、自然语言完整句、具体描述、提供上下文）+ 10 大应用场景提示词模板
+- 结论/价值：Nano Banana Pro 是"会思考"的模型，理解意图、物理原理和构图，而非简单关键词匹配
+
+## Key Claims
+- Nano Banana Pro 进化核心：意图理解引擎突破，具备物理规则推演、构图美学理解、语义上下文推理能力
+- 黄金法则一：编辑而非重新生成——图像 80% 正确时只需要求具体修改
+- 黄金法则二：使用自然语言和完整句子，像给人类艺术家做简报一样对话
+- 黄金法则三：具体且具有描述性，定义主体、场景、光线和氛围
+- 黄金法则四：提供上下文（"为什么"或"为谁"），帮助模型做出合乎逻辑的艺术决策
+- 十大应用场景：文本渲染/信息图、角色一致性、搜索锚定图像、高级编辑、2D↔3D 转换、高分辨率纹理、思考推理、一次性故事板、结构控制/布局引导
+
+## Key Quotes
+> "Nano Banana Pro 是一个'会思考'的模型。它不仅仅是匹配关键词；它能理解意图、物理原理和构图" — 核心定位
+> "要获得最佳效果，请停止使用'标签堆砌'，开始像创意总监一样思考" — 使用方法
+
+## Key Concepts
+- [[自然语言提示]]：使用完整句子和描述性形容词，而非标签堆砌的提示词方法
+- [[身份锁定]]：通过参考图像保持人物面部特征一致性的 Nano Banana Pro 技术
+- [[思维推理]]：Nano Banana Pro 在生成最终图像前先生成临时思考图像（不收费）的机制
+
+## Key Entities
+- [[NanoBanana]]：Google 官方图像生成模型，支持意图理解和物理规则推演
+
+## Connections
+- [[自然语言提示]] ← implements ← [[NanoBanana]]
+- [[身份锁定]] ← implements ← [[NanoBanana]]
+- [[思维推理]] ← implements ← [[NanoBanana]]
+
+## Contradictions
+- 与传统"标签堆砌"式提示词冲突：本文主张自然语言和创意总监式思维

wiki/sources/Obsidian-Tasks.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "Obsidian Tasks插件"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-03-13
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/Obsidian Tasks 插件：这可能是最适合懒人的任务管理方式.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Obsidian Tasks插件介绍
+- 问题域：如何在Obsidian中进行任务管理
+- 方法/机制：使用Tasks插件替代独立待办应用，实现笔记与任务一体化
+- 结论/价值：Tasks插件是Obsidian最实用的任务管理工具
+
+## Key Claims
+- Tasks插件可实现笔记内的任务管理
+- 支持任务筛选、日期管理和可视化
+
+## Key Concepts
+- [[任务管理]]：待办事项的追踪和管理
+
+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
+- [[Tasks插件]]：Obsidian任务管理插件
+
+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 扩展 ← [[Tasks插件]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Obsidian-十大插件.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: "Obsidian十大必备插件"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-03-17
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/Obsidian最有必要安装的10款插件是这些.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Obsidian最值得安装的插件推荐
+- 问题域：如何在众多插件中选择最实用的
+- 方法/机制：经过深度使用测试，推荐10款核心插件
+- 结论/价值：帮助用户避免插件选择困难，聚焦最高效工具
+
+## Key Claims
+- 真正有必要安装的插件不超过10款
+- 大多数场景只需其中2-3款即可满足需求
+
+## Key Concepts
+- [[插件生态]]：Obsidian的可扩展系统
+
+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
+
+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 精选 ← [[插件生态]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Obsidian-碎片化.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: "Obsidian碎片化记录"
+type: source
+tags: [reflection]
+date: 2025-03-13
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/为什么 Obsidian 让我戒掉了碎片化记录.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Obsidian如何解决碎片化记录问题
+- 问题域：信息收集与知识管理的矛盾
+- 方法/机制：通过复盘和结构化笔记克服「存而不读」
+- 结论/价值：笔记需要复盘才能产生价值
+
+## Key Claims
+- 收集信息不等于让信息发挥价值
+- 复盘是知识管理的关键环节
+
+## Key Concepts
+- [[第二大脑]]：数字知识管理系统
+- [[知识复盘]]：定期回顾和整理知识
+
+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
+
+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 实现 ← [[第二大脑]]
+- [[复盘]] ← 支撑 ← [[知识管理]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Obsidian-高效指南.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: "Obsidian高效指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-03-13
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/Obsidian 高效指南：我常用的插件与实用技巧.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Obsidian高效使用技巧
+- 问题域：如何提升Obsidian使用效率
+- 方法/机制：分享常用插件和配置技巧
+- 结论/价值：帮助用户建立高效的笔记工作流
+
+## Key Claims
+- Tasks插件是高效任务管理的关键
+- Dataview可实现数据驱动的笔记分析
+
+## Key Concepts
+- [[知识管理]]：信息的组织和利用
+
+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
+
+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 插件扩展 ← [[知识管理]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Ollama-DeepSeek-OpenWebUI-离线部署大模型.md

@@ -1,38 +1,44 @@
 ---
-title: "Ollama+DeepSeek+Open-Webui 离线部署大模型"
+title: "Ollama DeepSeek OpenWebui 离线部署大模型"
 type: source
 tags: []
-date: 2025-03-15
+date: 2025-03-14
 ---
 
 ## Source File
 - [[raw/AI/详细！离线部署大模型：ollama+deepseek+open-webui安装使用方法及常见问题解决 1.md]]
 
 ## Summary
-- 核心主题：使用Ollama+DeepSeek+Open-Webui搭建本地离线大模型部署环境
-- 问题域：本地大模型部署、隐私敏感场景、AI开发环境
-- 方法/机制：Ollama（运行时）+DeepSeek（模型）+Open-Webui（Web界面）三位一体本地部署
-- 结论/价值：实现完全离线的AI大模型使用，零依赖云服务，适合隐私敏感场景
+- 核心主题：Ollama + DeepSeek + Open WebUI 的本地大模型离线部署完整指南
+- 问题域：如何在国内网络环境下实现大模型的本地私有化部署，确保数据隐私和控制权
+- 方法/机制：Ollama 提供模型运行框架，支持本地部署多种模型；Open WebUI 提供 Web 界面；通过 Docker 或直接安装；支持从魔塔社区/HuggingFace 镜像下载模型
+- 结论/价值：纯 CPU 模式可运行 1.5B 模型（4GB RAM），GPU 模式可流畅运行 7B-32B 模型；本地部署确保数据不出网
 
 ## Key Claims
-- Ollama：开源本地大模型运行时，简化模型部署和运行
-- DeepSeek：国产开源大模型，性能对标GPT-4，尺寸多样（1B~70B）
-- Open-Webui：类似ChatGPT的Web界面，本地访问Ollama模型
-- 三者结合：完全离线、数据不外传、适合开发测试
+- Ollama 支持 macOS、Windows、Linux 及 Docker 部署，模型管理命令丰富（run/pull/list/ps/rm 等）
+- 硬件需求参考：1.5B 模型需 4GB RAM，7B 需 8GB RAM+14GB 显存，14B 需 32GB RAM+26GB 显存，32B 需 64GB RAM+48GB 显存
+- 国内下载加速：支持从魔塔社区（modelscope.cn）和 HuggingFace 镜像站（hf-mirror.com）直接拉取模型
+- Open WebUI：开源 Web 界面，支持 ollama、OpenAI 等 API，可实现聊天机器人、本地知识库、图像生成等功能
+- API 安全建议：云服务器部署时增加 nginx API KEY 保护，避免服务被恶意调用
+- Docker 部署参考：docker-compose.yml 配置 OLLAMA_API_BASE_URL、WEBUI_NAME、ENABLE_OPENAI_API 等环境变量
 
 ## Key Quotes
-> "Ollama+DeepSeek+Open-Webui可以实现完全离线的AI大模型使用" — 本地部署核心价值
+> "ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，让用户可以十分方便地在本地机器上部署和运行大型语言模型" — 核心定位
 
 ## Key Concepts
-- [[本地部署]]：不依赖云服务的本地AI大模型运行环境
-- [[Ollama]]：本地大模型运行平台
-- [[OpenWebui]]：本地大模型的Web界面
+- [[本地LLM部署]]：在本地机器上运行大语言模型，确保数据隐私和安全的技术方案
+- [[Ollama]]：开源本地大模型运行框架
 
 ## Key Entities
-- [[DeepSeek]]：深度求索公司开发的国产开源大模型
-- [[Ollama]]：本地大模型运行时
-- [[OpenWebui]]：开源本地AI Web界面
+- [[Ollama]]：开源本地大模型运行框架
+- [[Open-Webui]]：开源 Web UI，为本地 LLM 提供图形化界面
+- [[DeepSeek]]：此文档重点部署的模型系列（DeepSeek-R1）
+- [[Docker]]：容器化部署工具，用于 ollama 和 open-webui 的便捷管理
 
 ## Connections
-- [[LLM]] ← extends ← [[本地部署]]
-- [[提示词框架]] ← relates_to ← [[Ollama]]
+- [[本地LLM部署]] ← runtime ← [[Ollama]]
+- [[本地LLM部署]] ← webui ← [[Open-Webui]]
+- [[本地LLM部署]] ← container ← [[Docker]]
+
+## Contradictions
+- 无已知冲突

wiki/sources/OpenCode-Ubuntu.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: "OpenCode安装配置"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/如何在Ubuntu上安装opencode并配置Vibe-Kanban.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：OpenCode安装和Vibe-Kanban配置
+- 问题域：如何在Ubuntu服务器配置AI开发环境
+- 方法/机制：使用安装脚本快速部署
+- 结论/价值：OpenCode有终端、Web和IDE插件三种使用方式
+
+## Key Claims
+- OpenCode可通过安装脚本快速部署
+- 支持终端、Web和IDE插件三种形态
+
+## Key Concepts
+- [[OpenCode]]：开源AI编程助手
+- [[Vibe Coding]]：AI驱动的编程方式
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[OpenCode]] ← 配置 ← [[Vibe-Kanban]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Sora视频自动化生成工作流.md

@@ -1,30 +1,40 @@
 ---
-title: "如何利用Sora接口实现视频自动化生成工作流"
+title: "Sora视频自动化生成工作流"
 type: source
 tags: []
-date: 2025-03-14
+date: 2025-12-18
 ---
 
 ## Source File
 - [[raw/AI/如何利用Sora接口实现视频自动化生成工作流.md]]
 
 ## Summary
-- 核心主题：利用Sora视频生成API构建自动化视频生成工作流
-- 问题域：AI视频生成、自动化内容创作
-- 方法/机制：Sora API接口调用，结合自动化脚本实现批量视频生成
-- 结论/价值：Sora作为OpenAI的视频生成模型，可通过API集成到自动化流程中
+- 核心主题：通过亚马逊 Sora 接口实现视频生成的全自动化工作流
+- 问题域：如何低成本、高效率地批量生成 UGC（用户生成内容）视频
+- 方法/机制：注册亚马逊 AWS 账户获取 API Key → 调用 Sora API → 利用故事板（Storyboard）功能创建分镜脚本 → 支持肖像权合规处理
+- 结论/价值：Sora 成本仅为 OpenAI 的六分之一，新用户可获 200 美元抵扣金和六个月免费试用
 
 ## Key Claims
-- Sora支持通过API接口调用，实现视频生成能力
-- 可结合自动化脚本实现批量视频内容生产
-- 工作流整合：素材准备→API调用→后处理→分发
+- 亚马逊 Sora 接口提供低成本视频生成（一般视频仅需 2-3 元人民币），比 OpenAI 便宜六倍以上
+- 新用户注册可享受 200 美元抵扣金和六个月免费试用权
+- 支持无水印视频生成，可通过参数设置移除水印
+- 故事板功能允许用户创建分镜脚本，表现不同场景效果
+- 肖像权合规要求：使用他人肖像必须获得同意，并确保内容不违反法规
+- 提示词优化是提升生成内容质量的关键
+
+## Key Quotes
+> "使用'Sora'能显著降低视频生成成本，相较于OpenAI便宜六倍以上" — 成本优势
 
 ## Key Concepts
-- [[Sora]]：OpenAI开发的视频生成模型，支持文本到视频转换
-- [[视频自动化]]：通过API集成实现批量视频内容生产
+- [[Sora视频API]]：通过 API 接口批量生成视频的技术，支持故事板分镜和肖像权管理
+- [[视频生成工作流]]：从 API 调用到视频输出的一整套自动化流程
 
 ## Key Entities
-- [[OpenAI]]：Sora模型的开发商
+- [[Sora]]：OpenAI 出品的视频生成模型，此处指通过亚马逊 AWS 提供的 Sora 接口服务
 
 ## Connections
-- [[AI视频生成]] ← relates_to ← [[Sora]]
+- [[Sora视频API]] ← provided_by ← [[Sora]]
+- [[视频生成工作流]] ← uses ← [[Sora视频API]]
+
+## Contradictions
+- 无已知冲突

wiki/sources/TK-美国面单.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "TK美国面单授权流程"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/跨境电商/TK美国面单授权及操作流程.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：TikTok美国面单授权和操作
+- 问题域：跨境电商物流授权
+- 方法/机制：图文流程说明
+- 结论/价值：TK平台面单需注意跟踪号格式
+
+## Key Claims
+- 跟踪号需以TKM开头为无效单号
+- 需核对超达后台单号
+
+## Key Concepts
+- [[跨境物流]]：国际物流服务
+- [[面单]]：快递运单
+
+## Key Entities
+- [[TikTok Shop]]：跨境电商平台
+
+## Connections
+- [[TikTok Shop]] ← 需要 ← [[面单授权]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/TK-跨境思路.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: "TK跨境电商思路"
+type: source
+tags: [strategy]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/跨境电商/做TK跨境思路不对努力白费.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：TikTok跨境电商整体策略
+- 问题域：跨境电商入门和优化
+- 方法/机制：从市场选择到流量获取的完整指南
+- 结论/价值：提供一步步实战指南
+
+## Key Claims
+- 不选择东南亚市场，重点放在发达国家
+- 通过看直播了解跨境电商
+- 流量获取是关键
+
+## Key Concepts
+- [[跨境电商]]：国际贸易电商
+- [[流量获取]]：用户增长策略
+
+## Key Entities
+- [[TikTok]]：短视频平台
+
+## Connections
+- [[TikTok]] ← 平台 ← [[跨境电商]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/TikTok-Dashboard.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+title: "TikTok Shop Dashboard设计"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/跨境电商/TikTok Shop - Apache Superset Dashboard设计思路.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：TikTok Shop数据可视化
+- 问题域：电商数据分析Dashboard设计
+- 方法/机制：使用Apache Superset构建
+- 结论/价值：提供完整的指标体系和Dashboard方案
+
+## Key Claims
+- 面向选品的指标体系设计
+- 数据模型准备和可视化图表
+- 包含SQL示例
+
+## Key Concepts
+- [[数据可视化]]：将数据转为图表
+- [[Dashboard]]：数据看板
+
+## Key Entities
+- [[Apache Superset]]：开源数据可视化平台
+- [[TikTok Shop]]：跨境电商平台
+
+## Connections
+- [[Apache Superset]] ← 可视化 ← [[TikTok数据]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/TikTok-PM-Django.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "TikTok PM Django项目"
+type: source
+tags: [project]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/TikTok PM - Python Django Project.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：TikTok PM Python Django项目
+- 问题域：TikTok跨境电商后台管理系统
+- 方法/机制：使用Django+MariaDB构建项目
+- 结论/价值：提供TikTok电商管理的完整代码框架
+
+## Key Claims
+- Django是Python全栈Web框架
+- MariaDB是MySQL兼容的数据库
+
+## Key Concepts
+- [[Django]]：Python Web框架
+- [[MariaDB]]：开源数据库
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[Django]] ← 后端 ← [[Web应用]]
+- [[MariaDB]] ← 数据库 ← [[Django]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/TikTok-数据抓取.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "Scrapy Playwright TikTok数据抓取"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/跨境电商/Scrapy + Playwright 抓取TikTok Shop Data.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：TikTok Shop数据抓取
+- 问题域：如何抓取TikTok电商数据
+- 方法/机制：使用Scrapy+Playwright组合
+- 结论/价值：推荐创建虚拟环境安装
+
+## Key Claims
+- Scrapy+Playwright是抓取TikTok数据的推荐组合
+- 需要创建venv隔离依赖
+
+## Key Concepts
+- [[数据抓取]]：自动化采集数据
+- [[Scrapy]]：Python爬虫框架
+- [[Playwright]]：浏览器自动化工具
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[Scrapy]] ← 组合 ← [[Playwright]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Trae-远程开发.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: "Trae远程开发部署指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/Trae远程开发部署指南.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Trae远程开发配置指南
+- 问题域：如何在Ubuntu服务器上进行远程开发
+- 方法/机制：配置Ubuntu 2为开发环境，Ubuntu 1为生产环境
+- 结论/价值：Trae通过SSH连接远程服务器进行开发
+
+## Key Claims
+- Ubuntu 2作为开发服务器运行源码
+- Ubuntu 1作为生产服务器运行镜像
+- ThinkBook本地仅作为UI端
+
+## Key Concepts
+- [[远程开发]]：通过远程连接进行开发
+- [[SSH]]：安全远程连接协议
+
+## Key Entities
+- [[Trae]]：AI代码编辑器
+- [[Ubuntu]]：Linux发行版
+
+## Connections
+- [[Trae]] ← 连接 ← [[SSH]]
+- [[远程开发]] ← 架构 ← [[多服务器]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Vibe-Coding-经验.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "Vibe Coding经验收集"
+type: source
+tags: [resource]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/vibe coding经验收集.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Vibe Coding方法和原则
+- 问题域：Vibe Coding核心理念和实践经验
+- 方法/机制：收集自vibe-coding-cn项目
+- 结论/价值：提供递归自优化生成系统的形式化定义
+
+## Key Concepts
+- [[Vibe Coding]]：AI驱动的编程方式
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[Vibe Coding]] ← 来自 ← [[GitHub]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Vibe-Kanban-OpenCode.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+title: "Vibe-Kanban与OpenCode安装指南"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/Vibe-Kanban + OpenCode 在 Ubuntu Server 上安装与管理指南.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：Ubuntu Server上Vibe-Kanban和OpenCode的安装配置
+- 问题域：如何在服务器环境搭建AI开发工作流
+- 方法/机制：使用Node 20和pm2管理进程
+- 结论/价值：完整文档包含详细命令和验证步骤
+
+## Key Concepts
+- [[Vibe Coding]]： vibe编程方式
+- [[pm2]]：Node进程管理器
+
+## Key Entities
+- [[Vibe-Kanban]]：AI开发看板工具
+- [[OpenCode]]：AI编程助手
+
+## Connections
+- [[Vibe-Kanban]] ← 运行在 ← [[Ubuntu]]
+- [[OpenCode]] ← 管理 ← [[pm2]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/Vibe-Kanban-Ubuntu.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "Ubuntu安装Vibe-Kanban"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/在Ubuntu上安装Vibe-Kanban.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：在Ubuntu上安装Vibe-Kanban
+- 问题域：如何搭建AI开发看板
+- 方法/机制：参考官方文档安装
+- 结论/价值：Vibe-Kanban是BloopAI开发的AI开发看板工具
+
+## Key Claims
+- 需要Node.js LTS版本
+- 需要进行Coding agent认证
+
+## Key Concepts
+- [[Vibe Coding]]：AI驱动的编程方式
+
+## Key Entities
+- [[Vibe-Kanban]]：AI开发看板
+- [[BloopAI]]：开发公司
+
+## Connections
+- [[Vibe-Kanban]] ← 基于 ← [[Node.js]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/YouTube-Channel-ID.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "获取YouTube频道ID"
+type: source
+tags: [tutorial]
+date: 2025-03-16
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Others/How to get Youtube Channel ID.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：获取YouTube频道ID的方法
+- 问题域：如何在n8n工作流中使用YouTube频道
+- 方法/机制：通过查看页面源代码查询channel_id参数
+- 结论/价值：获取的Channel ID可用于RSS Feed和工作流集成
+
+## Key Claims
+- 在YouTube频道页面查看源代码，搜索channel_id可找到ID
+- Channel ID格式为UC开头
+
+## Key Concepts
+- [[RSS]]：信息聚合标准
+
+## Key Entities
+- [[YouTube]]：视频平台
+
+## Connections
+- [[YouTube]] ← 识别 ← [[Channel ID]]
+- [[Channel ID]] ← 用于 ← [[n8n工作流]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/baoyu-skills.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: "宝玉技能集"
+type: source
+tags: [resource]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Skills/baoyu-skills-claude-code-技能集.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：宝玉分享的Claude Code技能集
+- 问题域：如何扩展Claude Code能力
+- 方法/机制：通过npx安装baoyu-skills
+- 结论/价值：提供图像生成(baoyu-imagine)、信息图(baoyu-infographic)等技能
+
+## Key Claims
+- baoyu-skills可通过npx安装
+- 包含多个可独立发布的技能
+- 支持发布到ClawHub
+
+## Key Concepts
+- [[Claude Skills]]：Claude Code的扩展机制
+- [[ClawHub]]：技能市场
+
+## Key Entities
+- [[Claude Code]]：AI编程助手
+- [[baoyu-skills]]：技能集合
+
+## Connections
+- [[Claude Code]] ← 扩展 ← [[baoyu-skills]]
+- [[ClawHub]] ← 发布 ← [[技能]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/养虾日记1.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: "养虾日记1-照片整理"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-03-06
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记1：我用 OpenClaw 管了 28 万张照片：一次真实的多设备照片整理实战.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：28万张照片整理实战
+- 问题域：如何整理跨越20年的家庭照片
+- 方法/机制：使用OpenClaw管理NAS上的照片
+- 结论/价值：照片越多备份越乱，需要系统化管理
+
+## Key Claims
+- MobileBackup目录有68个设备文件夹
+- 照片格式混存：HEIC、JPEG、RAW
+- 重复照片是最大问题
+
+## Key Concepts
+- [[照片整理]]：数字资产管理
+- [[NAS]]：网络附加存储
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent框架
+
+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← 管理 ← [[照片资产]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/养虾日记2.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: "养虾日记2-Agent记忆"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-03-06
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记2：让Agent更懂你：OpenClaw + Self-Improving 复盘实战案例分享.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：OpenClaw Agent记忆解决方案
+- 问题域：AI Agent每次对话都是白纸
+- 方法/机制：使用self-improving skill+每日复盘机制
+- 结论/价值：解决AI记不住的最大问题
+
+## Key Claims
+- AI每次对话都是白纸是最大问题
+- self-improving skill可实现自改进
+- 每日复盘机制确保记忆传承
+
+## Key Concepts
+- [[记忆系统]]：Agent跨会话保留上下文
+- [[自改进]]：Agent自我优化
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent框架
+- [[Self-Improving]]：自改进技能
+
+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← 扩展 ← [[自改进]]
+- [[记忆系统]] ← 实现 ← [[复盘]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/养虾日记3.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: "养虾日记3-Obsidian笔记"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-03-06
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记3：用 Obsidian + Gitea 为 AI 助手构建持久化笔记系统.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：AI助手输出持久化方案
+- 问题域：Agent输出随对话结束消失
+- 方法/机制：Gitea+Obsidian构建笔记系统
+- 结论/价值：三端同步+版本完整保留
+
+## Key Claims
+- Gitea保留所有历史版本
+- Obsidian在Mac mini、Laptop、iCloud三端同步
+- 可在手机端直接查看Agent最新输出
+
+## Key Concepts
+- [[持久化]]：数据长期存储
+- [[版本控制]]：历史记录追踪
+
+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
+- [[Gitea]]：自建Git服务
+
+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 笔记 ← [[Gitea]]
+- [[Gitea]] ← 版本 ← [[笔记]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/养虾日记4.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "养虾日记4-Context错误"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-04-10
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记4： 一次「Context Limit Exceeded」错误排查：我以为是小问题，结果踩了大坑.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：OpenClaw Context Limit错误排查
+- 问题域：对话上下文超出限制
+- 方法/机制：排查compaction配置和reserveTokensFloor
+- 结论/价值：解决context满的常规问题需要深入理解配置
+
+## Key Claims
+- reserveTokensFloor配置在openclaw.json
+- compaction模式影响对话压缩程度
+
+## Key Concepts
+- [[Context]]：对话上下文窗口
+- [[Compaction]]：对话压缩机制
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent框架
+
+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← 受限于 ← [[Context]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/养虾日记5.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: "养虾日记5-苏轼对话"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-04-10
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养虾日记5：深夜与苏轼聊AI，他说：被浪打下去还能爬起来的才叫风流.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：数字导师项目
+- 问题域：如何用AI复活历史人物
+- 方法/机制：女娲Skill蒸馏历史人物思维框架
+- 结论/价值：让苏轼成为可对话的数字导师
+
+## Key Claims
+- 用AI复活历史人物不是扮演NPC，而是捕捉其思维框架
+- 女娲造人是蒸馏真实人物的核心思维
+- 可实现「用别人的脑子思考自己的人生」
+
+## Key Concepts
+- [[思维蒸馏]]：提取人物核心思维方式
+- [[数字导师]]：可对话的AI人物
+
+## Key Entities
+- [[苏东坡]]：历史人物
+- [[女娲Skill]]：造人技能
+
+## Connections
+- [[女娲Skill]] ← 蒸馏 ← [[苏东坡]]
+- [[数字导师]] ← 基于 ← [[思维蒸馏]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/养龙虾记忆调试.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+title: "养龙虾日记-记忆调试"
+type: source
+tags: [article]
+date: 2025-04-02
+---
+
+## Source File
+- [[raw/微信公众号/养龙虾5天血泪史：我的AI Agent为什么总失忆？OpenClaw 记忆调试全记录.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：OpenClaw内存管理调试
+- 问题域：Agent像金鱼只有7秒记忆
+- 方法/机制：解决对话压缩、搜索失效、系统臃肿等问题
+- 结论/价值：10条OpenClaw内存管理黄金法则
+
+## Key Claims
+- AI每次对话都是白纸是核心问题
+- 涉及对话压缩compaction和搜索失效
+- 需要平衡系统性能和记忆能力
+
+## Key Concepts
+- [[内存管理]]：对话上下文管理
+- [[对话压缩]]：减少token消耗
+
+## Key Entities
+- [[OpenClaw]]：AI Agent框架
+- [[星辉]]：用户助理Agent
+
+## Connections
+- [[OpenClaw]] ← 优化 ← [[内存管理]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/开发经验规范.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "开发经验与项目规范"
+type: source
+tags: [guide]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/Vibe Coding/开发经验与项目规范整理文档.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：开发经验和项目规范总结
+- 问题域：如何建立规范的开发体系
+- 方法/机制：整理变量名维护、文件结构、编码规范等内容
+- 结论/价值：提供系统化的开发方法论
+
+## Key Claims
+- 涵盖变量名维护、文件结构、编码规范
+- 包含系统架构原则和程序设计核心思想
+
+## Key Concepts
+- [[编码规范]]：代码风格和命名标准
+- [[系统架构]]：软件系统结构设计
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[编码规范]] ← 支撑 ← [[项目管理]]
+- [[系统架构]] ← 指导 ← [[开发实践]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/电商视频Prompt.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "电商视频Prompt"
+type: source
+tags: [prompt]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/跨境电商/电商视频Prompt.md]]
+
+## summary
+- 核心主题：电商视频AI生成Prompt库
+- 问题域：TikTok带货视频制作
+- 方法/机制：模块化Prompt设计
+- 结论/价值：提供低翻车率高真实感的Prompt模板
+
+## Key Claims
+- 宠物用品/宠物衣服的Prompt库
+- 模块化设计，可直接复制微调规模化使用
+- 目标：低翻车率+高真实感
+
+## Key Concepts
+- [[Prompt工程]]：提示词设计
+- [[AI视频生成]]：人工智能生成视频
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[Prompt]] ← 生成 ← [[AI视频]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/电商选品策略.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+title: "电商选品策略"
+type: source
+tags: [strategy]
+date: 2025-12-30
+---
+
+## Source File
+- [[raw/跨境电商/电商如何选品 如何找到爆款 选品策略.md]]
+
+## Summary
+- 核心主题：电商选品策略
+- 问题域：如何找到爆款产品
+- 方法/机制：20种产品选择策略
+- 结论/价值：提供年销售额数百万美元的选品公式
+
+## Key Claims
+- 包含20种产品选择策略
+- 强调健康替代品、情感产品
+- 未来品牌需针对特定群体
+
+## Key Concepts
+- [[选品策略]]：产品选择方法
+- [[爆款]]：热门产品
+
+## Key Entities
+
+## Connections
+- [[电商]] ← 核心 ← [[选品]]
+
+## Contradictions

wiki/sources/笔记整理方法.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: "笔记整理方法"
+type: source
+tags: [method]
+date: 2025-03-06
+---
+
+## Source File
+- [[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]]
+
+## Summary
+- 核心主题：系统化笔记整理方法
+- 问题域：如何建立有序的笔记体系
+- 方法/机制：推荐结构化笔记管理方法
+- 结论/价值：告别信息混乱，建立有效的笔记系统
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+## Key Concepts
+- [[信息管理]]：组织和使用信息的方法
+- [[知识体系]]：结构化的知识网络
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+## Key Entities
+- [[Obsidian]]：笔记应用
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+## Connections
+- [[Obsidian]] ← 工具 ← [[知识体系]]
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+## Contradictions

wiki/sources/超达物流定价.md

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+title: "超达物流定价"
+type: source
+tags: [logistics]
+date: 2025-12-30
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+## Source File
+- [[raw/跨境电商/超达物流定价.md]]
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+## Summary
+- 核心主题：超达物流定价信息
+- 问题域：跨境物流成本计算
+- 方法/机制：UIN渠道预上网服务
+- 结论/价值：TK平台面单注意事项
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+## Key Claims
+- UIN渠道提供预上网服务
+- 跟踪号需以TKM开头否则无效
+- 需控制申请单号时间
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+## Key Concepts
+- [[物流定价]]：运费计算
+- [[跨境物流]]：国际物流服务
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+## Key Entities
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+## Connections
+- [[物流]] ← 服务 ← [[跨境电商]]
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+## Contradictions