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本知识库基于 Karpathy LLM Wiki 理念搭建,采用 raw/ → wiki/ 的自下而上编译模式。
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- 文章总数:176
- 最近更新:2026-09-15(配色案例库扩至 98 套·十组:国风雅集 / 复古港风 / 赛博朋克 / 极简黑白 / 侘寂 / 蒸汽波 / 孟菲斯复古等,含交互色卡页与色卡图;文章数不变 176 篇)
- 导航入口:2026-09-13 初学者友好化改造(分流表 / 零基础 3 篇 / 术语一分钟)
- 编译状态:已完成十六轮编译 + 目录重组 + 笔记补全 + 阅读导航 + 会话状态机制 + evergreen 补全 + 健康检查深挖 + 学习笔记三级分组 + GitHub色彩理论AI用色落地 + 提示词工程Skill落地 + Python语法速查4篇 + DeepSeek-Harness工具篇 + Claude-Code工具篇 + 我的世界资源板块(6篇)+ 我的世界资源深挖补全(6篇增量)+ Flask课件教程7篇 + 新闻早报更新日志机制 + AI课程11章PPT编译(8新建+2增量)+ 离散数学14章PPT编译(13新建)+ 导航入口初学者友好化改造(文章数不变)+ 全库补「一句话总结」导读块(69新增+21统一,90篇全覆盖)+ 属性层整顿(标签收敛31词/Bases视图/type模板)+ 术语一分钟独立成篇(91篇)+ 知识库健康检查收尾(技能去重/research补全/空笔记清理)+ git 版本控制与每日自动备份 + Agent 工程师知识补全(8篇 wiki + 8篇 research,100篇)+ Agent 实战教程与面试实战入库(102篇)+ 数学基础板块新增(103篇)+ 数学基础补全 4 篇(107篇)+ LLM 原理补全 3 篇(110篇)+ 多模态原理补全 3 篇(113篇)+ 上下文工程补全 3 篇(116篇)+ Agent 模式与可观测性补全 3 篇(119篇)+ LLM API 工程补全 3 篇(122篇)+ Agent 评测体系补全 3 篇(125篇)+ Agent 安全攻防补全 3 篇(128篇)+ Agent 能力进阶补全 3 篇(131篇)+ RAG 生产化补全 3 篇(134篇)+ Agent 规划与推理增强补全 3 篇(137篇)+ 向量数据库运维补全 3 篇(140篇)+ Agent 记忆工程补全 3 篇(143篇)+ 多模态 Agent 应用补全 3 篇(146篇)+ Agent 可观测性与生产监控补全 3 篇(149篇)+ Agent 工作流编排与微调补全 3 篇(152篇)+ Agent Prompt 工程进阶补全 3 篇(155篇)+ Agent 微调进阶补全 3 篇(158篇)+ 多智能体协作深挖补全 3 篇(161篇)+ 检测脚本入库建档(162篇)+ 工作流与任务规划深挖补全 3 篇(165篇)+ MCP 协议深挖补全 3 篇(168篇)+ 生产部署深挖补全 3 篇(171篇)+ 多模态 Agent 深挖补全 3 篇(174篇)+ 优质配色与渐变色深挖补全 2 篇 + 配色案例库逐轮扩充至 98 套·十组(64-72 轮:色卡图/交互页/国风/港风/赛博朋克/极简黑白/侘寂/蒸汽波/孟菲斯复古,文章数不变 176篇)+ 导航页瘦身重构(73 轮:从这里开始 398→219 行,按需查速查表化,文章数不变 176篇)
分类索引
📰 新闻热点
- 新闻早报-更新日志 — 每日新闻推送记录:日期、条数、领域分布、标题+来源(volatile)
AI大模型
- GPT-6-Astra发布 — OpenAI 旗舰模型,AGI 时代宣言(volatile)
- 英伟达收购Hugging-Face — 129亿美元,开源生态最大收购(volatile)
AI安全
- OpenAI智能体劫持网站事件 — 1200个代理抱团作弊,对齐风险警示(volatile)
国产AI
- DeepSeek昇腾算力集群 — 16万颗华为芯片,国产算力替代(volatile)
AI绘画与设计
- AI设计工具最新动态 — Google Pics、Midjourney V8.2、GPT Image 2(volatile)
行业动态
- 2026年9月AI热点综述 — 超级周全景:6大核心事件+8条重要动态(volatile)
- Anthropic-IPO进展 — 目标估值2万亿美元,冲击史上最大IPO(volatile)
📚 学习笔记
🤖 AI技术组
📖 术语速查
- 术语一分钟 — 14 个高频术语一句话速查,遇词先翻它(resource)
算法与数据结构
- 快速排序 — 分治+哨兵划分,平均O(n log n)(evergreen)
- 桶排序 — 非比较排序,均匀分布下O(n)(evergreen)
- 二分查找-蓝红划分 — 统一边界查找模板,消除+1/-1错误(evergreen)
- 二维前缀和 — 容斥原理,O(1)子矩阵查询(evergreen)
- 二维差分 — 前缀和逆运算,O(1)子矩阵区间修改(evergreen)
- 哈希表-链地址法 — 冲突处理,C语言实现(evergreen)
- 最小生成树 — Prim vs Kruskal,贪心思想(evergreen)
- 拓扑排序 — Kahn算法(BFS),DAG依赖排序(evergreen)
- Dijkstra最短路径 — 优先队列实现,单源最短路径(evergreen)
- 区间合并 — 贪心+排序,扫描线算法基础(evergreen)
离散数学
- 离散数学-集合与证明方法 — 集合运算、反证/归纳/一一对应、递归定义(evergreen)
- 离散数学-命题逻辑 — 联结词、真值表、范式、推理理论(evergreen)
- 离散数学-一阶逻辑 — 谓词、量词、前束范式(evergreen)
- 离散数学-关系 — 关系性质、闭包、等价关系、偏序与哈斯图(evergreen)
- 离散数学-函数 — 单射/满射/双射、复合与逆、函数计数(evergreen)
- 离散数学-图与树 — 欧拉图、哈密顿图、树、最小生成树、二叉树(evergreen)
- 离散数学-组合计数 — 加法/乘法法则、排列组合、二项式定理、非降路径(evergreen)
- 离散数学-容斥原理 — 容斥公式、错位排列、棋盘多项式(evergreen)
- 离散数学-递推方程与生成函数 — 特征根、特解、生成函数、Catalan/Stirling数(evergreen)
- 离散数学-初等数论 — 素数、辗转相除法、同余、中国剩余定理、欧拉/费马定理(evergreen)
- 离散数学-离散概率 — 条件概率、全概率、常用分布、期望方差、母函数(evergreen)
- 离散数学-数论与概率应用 — RSA密码、伪随机数、平均复杂度、随机算法(evergreen)
- 离散数学-代数系统 — 二元运算、群环域、格与布尔代数、同态同构(evergreen)
Python速查
- Python-速查-基础语法与数据类型 — 变量/字符串/四大容器/推导式(evergreen)
- Python-速查-控制流与函数 — 循环/函数参数/lambda/异常处理(evergreen)
- Python-速查-类与模块 — 类/继承/魔法方法/装饰器/导入(evergreen)
- Python-速查-常用模块与文件IO — 文件/json/os/pathlib/datetime/正则(evergreen)
人工智能导论
- 人工智能导论-绪论与发展史 — AI定义、图灵测试、三大学派、发展史(evergreen)
- 人工智能导论-知识表示 — 谓词逻辑、产生式、框架、知识图谱(evergreen)
- 人工智能导论-搜索求解策略 — 状态空间、盲目搜索、启发式搜索、A*(evergreen)
- 人工智能导论-机器学习 — 监督/无监督/弱监督、常见算法(evergreen)
- 人工智能导论-神经网络与深度学习 — 感知机、BP、CNN、GAN(evergreen)
- 人工智能导论-专家系统与强化学习 — 专家系统、强化学习、计算机视觉(evergreen)
- 人工智能导论-数学基础与工具 — 微积分/线性代数/概率统计/最优化、8大框架、数据处理(evergreen)
- 人工智能导论-计算机视觉 — 图像分类、目标检测(R-CNN/YOLO/SSD)、图像分割(evergreen)
- 人工智能导论-自然语言处理 — NLU五层次、机器翻译、情感分析、语音识别(evergreen)
- 人工智能导论-大语言模型与AIGC — LLM、预训练/微调、VAE/扩散模型、提示词工程(evergreen)
- 人工智能导论-知识图谱 — 知识表示/抽取/存储/融合/推理、语义搜索、问答系统(evergreen)
- 人工智能导论-技术应用场景 — 智慧交通、智慧农业、智能制造(evergreen)
- 人工智能导论-智能机器人 — 感知技术、SLAM、路径规划、人机交互(evergreen)
- 人工智能导论-挑战与未来 — 数据/算法/应用挑战、社会影响、AGI趋势(evergreen)
AI 基础概念
- AI基础概念-大语言模型与Token — Token、上下文窗口、自回归生成(evergreen)
- AI基础概念-RAG检索增强生成 — 检索增强生成、流程、RAG vs 微调(evergreen)
- AI基础概念-嵌入与向量检索 — Embedding、余弦相似度、向量库(evergreen)
- AI基础概念-MCP协议 — 模型上下文协议、客户端-主机-服务器(evergreen)
- AI基础概念-MCP生态与服务器 — 服务器分类、精选清单、选型接入(evergreen)
- AI基础概念-RLHF与模型对齐 — SFT→奖励模型→PPO、DPO/RLAIF、对齐挑战(evergreen)
- AI基础概念-Transformer与注意力机制 — QKV、缩放点积、多头、位置编码、Masked 解码(evergreen)
- AI基础概念-大模型预训练与能力涌现 — next-token、数据配比、Scaling Law 1:20、涌现/ICL(evergreen)
- AI基础概念-大模型推理与解码 — Prefill/Decode、KV Cache、vLLM、采样、CoT(evergreen)
- AI基础概念-多模态表示与CLIP对齐 — 双塔编码器、对比学习、零样本分类、图文检索(evergreen)
- AI基础概念-视觉语言模型与多模态架构 — VLM 三段式、LLaVA 两阶段、Qwen-VL 演进(evergreen)
- AI基础概念-多模态Agent与应用 — 视觉工具调用、UI 自动化、文档理解、幻觉挑战(evergreen)
- AI基础概念-上下文工程原理 — attention budget、context rot、Prompt→Context 演进(evergreen)
- AI基础概念-上下文压缩与管理策略 — 五级压缩、任务交接单、文件外置+索引卡片(evergreen)
- AI基础概念-上下文工程实战与Prompt缓存 — KV 命中率、缓存纪律、记忆分层、动态工具(evergreen)
- [AI基础概念-LLM API与Function Calling协议](/学习笔记/AI技术/AI基础概念/AI基础概念-LLM API与Function Calling协议) — tools schema、tool_calls、tool_choice、MCP 区分(evergreen)
- AI基础概念-流式输出与结构化输出 — SSE、JSON Mode vs Strict、约束解码(evergreen)
- AI基础概念-LLM应用工程与可靠性 — 错误分类、重试/熔断/降级、多模型网关(evergreen)
数学基础
- 数学基础-人工智能中的数学导读 — 高教社教材导读:表示/计算/度量三大问题、9 章地图、三级实验(resource)
- 数学基础-线性代数与矩阵分解 — 标量→张量、EVD/SVD、低秩分解:PCA/推荐/LoRA(evergreen)
- 数学基础-概率统计与参数估计 — 分布、贝叶斯、MLE vs MAP、回归与正则的贝叶斯解释(evergreen)
- 数学基础-信息论与损失函数 — 熵/互信息、交叉熵与 KL 散度、分类损失推理链(evergreen)
- 数学基础-优化算法与反向传播 — 链式法则/BP、SGD→Adam/AdamW、梯度消失爆炸(evergreen)
AI Agent(智能体)
- [AI-Agent-概述与核心组成](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-概述与核心组成) — 定义、三组件、四要素、五步循环(evergreen)
- [AI-Agent-类型与适用场景](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-类型与适用场景) — 7种类型、何时该用/不该用(evergreen)
- [AI-Agent-多智能体架构](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多智能体架构) — 分层主管-工人、五种协作模式、四大框架范式(evergreen)
- [AI-Agent-主流框架对比](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-主流框架对比) — LangChain/CrewAI/AutoGen 等选型(volatile)
- [AI-Agent-Claude-Code](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-Claude-Code) — Anthropic 官方终端编程 Agent,Skills/MCP/多智能体(volatile)
- [AI-Agent-DeepSeek-Harness](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-DeepSeek-Harness) — DeepSeek 官方 Agent 运行环境,万物皆插件(volatile)
- [AI-Agent-学习路径与资源](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-学习路径与资源) — 微软课、Google白皮书、Awesome清单(evergreen)
- [AI-Agent-记忆系统](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-记忆系统) — 分层记忆/向量记忆、MemGPT-Letta、记忆压缩(evergreen)
- [AI-Agent-评估评测](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-评估评测) — 轨迹评估、LLM-as-Judge、主流基准、回归测试(evergreen)
- [AI-Agent-工具调用](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-工具调用) — Function Calling 闭环、JSON Schema、错误分型、循环控制(evergreen)
- [AI-Agent-安全](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-安全) — 提示注入/越狱、OWASP LLM Top10、防御纵深、权限链(evergreen)
- [AI-Agent-模型微调](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-模型微调) — 微调 vs Prompt/RAG、LoRA/QLoRA 选型、工具调用数据、评估 Harness(evergreen)
- [AI-Agent-工作流编排](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-工作流编排) — Workflows vs Agents、九大设计模式、ReAct、LangGraph、控制流四基元(evergreen)
- [AI-Agent-生产部署](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-生产部署) — 上线基线、可观测性、在线 eval、成本治理、灰度发布(evergreen)
- [AI-Agent-向量数据库](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-向量数据库) — 选型、ANN 索引、混合检索 RRF、检索评测(evergreen)
- [AI-Agent-实战教程](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-实战教程) — 从零构建:最简 30 行 → 手写 ReAct → LangGraph → 生产化清单(evergreen)
- [AI-Agent-面试实战](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-面试实战) — 6 块考点地图、手撕 ReAct、选型避坑经验值、系统设计套路(evergreen)
- [AI-Agent-核心设计模式](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-核心设计模式) — ReAct/P&E/Reflection 对比与选型口诀(evergreen)
- [AI-Agent-框架内部机制](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-框架内部机制) — LangGraph State/Node/Edge、super-step、checkpointer(evergreen)
- [AI-Agent-可观测性与评估工程](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-可观测性与评估工程) — Trace+Eval+Monitoring、成本归因、EvalOps 闭环(evergreen)
- [AI-Agent-评测基准体系](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-评测基准体系) — SWE-bench/WebArena/AgentBench/GAIA/τ-bench 选型(evergreen)
- [AI-Agent-评测数据集构建](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-评测数据集构建) — Golden Set 三阶段、四桶配比、防污染(evergreen)
- [AI-Agent-评测指标与评估流程](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-评测指标与评估流程) — pass@k vs pass^k、分层门禁、离线在线双轨(evergreen)
- [AI-Agent-提示注入攻防](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-提示注入攻防) — 直接/间接注入、越狱手法、五层防御(evergreen)
- [AI-Agent-Agent安全架构与防护](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-Agent安全架构与防护) — 沙箱/最小权限/Phantom Token/TEE/熔断(evergreen)
- [AI-Agent-安全评估与红队](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-安全评估与红队) — 红队、JailbreakBench/CyberSecEval、三层网关(evergreen)
- [AI-Agent-长任务执行与状态管理](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-长任务执行与状态管理) — Checkpoint、恢复四级、副作用幂等(evergreen)
- [AI-Agent-自我反思与改进机制](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-自我反思与改进机制) — Self-Refine/Reflexion/CRITIC、生成-评估-改进(evergreen)
- [AI-Agent-多Agent协作与A2A协议](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多Agent协作与A2A协议) — Agent Card、任务状态机、三大协议(evergreen)
- [AI-Agent-RAG生产化与混合检索](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-RAG生产化与混合检索) — 混合检索/RRF/重排、Recall/MRR/nDCG(evergreen)
- [AI-Agent-AgenticRAG与高级检索](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-AgenticRAG与高级检索) — 六级阶梯、路由/改写、Self-RAG/CRAG(evergreen)
- [AI-Agent-RAG缓存与索引运维](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-RAG缓存与索引运维) — 语义缓存、KV 复用、增量索引(evergreen)
- [AI-Agent-推理策略与思维链](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-推理策略与思维链) — CoT/CoT-SC/ToT/GoT 演进与选型(evergreen)
- [AI-Agent-规划器与任务分解](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-规划器与任务分解) — Plan-and-Execute 四组件、重规划三策略(evergreen)
- [AI-Agent-搜索增强与推理时计算](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-搜索增强与推理时计算) — MCTS/RAP/LATS/Best-of-N/PRM(evergreen)
- [AI-Agent-向量数据库选型与索引调优](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-向量数据库选型与索引调优) — 五库对比、HNSW/IVF/DiskANN、实测数据(evergreen)
- [AI-Agent-向量数据库运维与一致性](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-向量数据库运维与一致性) — 备份、一致性对账、热温冷分层(evergreen)
- [AI-Agent-向量数据库分片与成本优化](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-向量数据库分片与成本优化) — 分片策略、量化压缩、高可用(evergreen)
- [AI-Agent-记忆分层与架构](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-记忆分层与架构) — 四类认知记忆、MemGPT 内存分级(evergreen)
- [AI-Agent-记忆写入与检索策略](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-记忆写入与检索策略) — 写入四操作、三信号检索、遗忘机制(evergreen)
- [AI-Agent-记忆工程工具与实战](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-记忆工程工具与实战) — Mem0/Zep/LangMem、记忆压缩、选型(evergreen)
- [AI-Agent-GUI-Agent与屏幕理解](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-GUI-Agent与屏幕理解) — 截图→VLM→动作闭环、UI-TARS 四模块(evergreen)
- [AI-Agent-浏览器Agent与网页交互](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-浏览器Agent与网页交互) — 可访问性树、Playwright MCP、ref 交互(evergreen)
- [AI-Agent-多模态Agent评估基准](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多模态Agent评估基准) — OSWorld/ScreenSpot/Visual WebArena(evergreen)
- [AI-Agent-可观测性与Trace标准](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-可观测性与Trace标准) — OTel GenAI SemConv、Agent Span(evergreen)
- [AI-Agent-监控工具与平台](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-监控工具与平台) — LangSmith/Langfuse/Phoenix/Helicone(evergreen)
- [AI-Agent-生产部署与告警](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-生产部署与告警) — 金丝雀、告警分级、成本护栏(evergreen)
- [AI-Agent-工作流编排与状态图](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-工作流编排与状态图) — StateGraph、循环、checkpoint(evergreen)
- [AI-Agent-模型微调与Agent适配](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-模型微调与Agent适配) — SFT/DPO/LoRA、何时微调(evergreen)
- [AI-Agent-MCP协议与服务端开发](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-MCP协议与服务端开发) — 三原语、vs Function Calling(evergreen)
- [AI-Agent-Prompt-结构化输出与格式约束](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-Prompt-结构化输出与格式约束) — 约束四级、两层约束(evergreen)
- [AI-Agent-Prompt-Agent系统提示与工具描述](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-Prompt-Agent系统提示与工具描述) — 四要素、工具描述、六项契约(evergreen)
- [AI-Agent-Prompt-思维链与推理提示](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-Prompt-思维链与推理提示) — CoT 三级、Self-Consistency(evergreen)
- [AI-Agent-强化学习与RLVR](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-强化学习与RLVR) — RLVR/GRPO、奖励设计(evergreen)
- [AI-Agent-微调实战流程与工具](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-微调实战流程与工具) — 数据/框架/LoRA 超参(evergreen)
- [AI-Agent-微调评估与回归](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-微调评估与回归) — 三层评估、四组测试集(evergreen)
- [AI-Agent-多智能体编排模式](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多智能体编排模式) — 七模式、Orchestrator-Worker(evergreen)
- [AI-Agent-多智能体通信与协商](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多智能体通信与协商) — A2A 细节、冲突解决四级(evergreen)
- [AI-Agent-多智能体架构与工程化](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多智能体架构与工程化) — 三架构、失败处理、成本(evergreen)
- [AI-Agent-任务规划与重规划](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-任务规划与重规划) — ReAct/Plan-and-Execute/HTN、重规划触发(evergreen)
- [AI-Agent-工作流模式与状态机](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-工作流模式与状态机) — DAG+状态机+检查点、HITL(evergreen)
- [AI-Agent-工作流生产化](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-工作流生产化) — 分层超时、重试层级、熔断并发(evergreen)
- [AI-Agent-MCP传输与生命周期](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-MCP传输与生命周期) — stdio/HTTP、三阶段、能力协商(evergreen)
- [AI-Agent-MCP服务端工程](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-MCP服务端工程) — 三原语、OAuth 2.1、审计(evergreen)
- [AI-Agent-MCP客户端与生态](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-MCP客户端与生态) — Host/Client、sampling、网关(evergreen)
- [AI-Agent-部署形态与架构](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-部署形态与架构) — 形态谱系、vLLM、混合策略(evergreen)
- [AI-Agent-发布与流量管理](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-发布与流量管理) — Agent 灰度组合体、Canary/蓝绿(evergreen)
- [AI-Agent-成本与容量优化](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-成本与容量优化) — 三杠杆、KV 缓存、显存分级(evergreen)
- [AI-Agent-多模态输入与理解](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多模态输入与理解) — VLM 能力、OCR+VLM Pipeline(evergreen)
- [AI-Agent-视觉定位与操作](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-视觉定位与操作) — Grounding、闭环执行、UI-TARS(evergreen)
- [AI-Agent-多模态Agent系统与场景](/学习笔记/AI技术/AI Agent/AI-Agent-多模态Agent系统与场景) — 四层架构、设计稿转代码(evergreen)
提示词工程
- 提示词工程-基础与框架 — 五大要素、User/Sys Prompt、BROKE框架(evergreen)
- 提示词工程-技巧与资源 — CoT/ReAct、权威指南、提示词库(evergreen)
- 提示词工程-Agent提示词技能 — Agent 可加载技能:Context Engineering、专家域启动、XML 控制(evergreen)
- 提示词工程-多模态提示 — 多模态编排、五要素法、视频音频提示(evergreen)
Flask教程
- Flask教程-Flask基础 — 框架本质、路由/视图、request、Cookie与Session(evergreen)
- Flask教程-Web前端基础 — HTML表单、CSS/JS引入、Bootstrap栅格(evergreen)
- Flask教程-模板引擎 — Jinja2语法、include/extends/宏、Flask-Bootstrap(evergreen)
- Flask教程-与用户交互 — GET/POST、文件上传、Flask-WTF、闪现消息(evergreen)
- Flask教程-数据库存储 — SQLAlchemy模型、增删改查、关联、分页、Migrate(evergreen)
- Flask教程-代码维护 — 配置类、应用工厂、蓝图、Flask-Login认证(evergreen)
- Flask教程-简易博客系统 — 综合实例:入口/用户/文章/管理四模块(evergreen)
🎨 设计组
设计基础(色彩理论)
- 色彩理论-基础与色轮 — 色轮、互补色、五种配色方案(evergreen)
- 色彩理论-色彩空间与工具资源 — 色彩空间/OKLCH、WCAG、配色工具(evergreen)
- 色彩理论-AI用色指南 — 给 AI 的 7 条可执行用色原则(evergreen)
- 色彩理论-优质配色案例库 — 8 套案例 + 规律 7 条 + 决策清单(evergreen)
- 色彩理论-渐变色深挖 — 渐变趋势 + 灰阶死区修复 + 工具(evergreen)
设计原则
- 设计原则-对比对齐重复亲密性 — CRAP四原则、Robin Williams 经典框架(evergreen)
- 设计原则-视觉层级与留白 — F/Z阅读模式、格式塔五原则、负空间(evergreen)
- 设计原则-排版与字体 — 字体四大分类、字号层级、行高、中英混排(evergreen)
🧠 学习法组
核心原理
- 核心原理-费曼学习法 — 四步法、以教促学、知识缺口暴露(evergreen)
- 核心原理-主动回忆与间隔重复 — 艾宾浩斯曲线、Anki、SuperMemo 20条规则(evergreen)
- 核心原理-知识管理原理(PARA与Zettelkasten) — PARA四分类、卢曼卡片盒、原子化笔记(evergreen)
通用技法
- 通用技法-康奈尔笔记法 — 三区划分、5R笔记法、课堂/会议适用(evergreen)
- 通用技法-金字塔原理与结构化表达 — 结论先行、MECE、SCQA序言架构(evergreen)
- 通用技法-信息检索方法 — 高级搜索语法、布尔检索、CRAAP信息评估(evergreen)
🎮 我的世界(游戏资源索引)
- 我的世界-资源总览 — 6 类资源全景入口(volatile)
- 我的世界-整合包清单 — 48 个整合包,FTB/格雷/机械动力/空岛/综合,版本与加载器已标注(volatile)
- 我的世界-光影包与Mod — 光影 5 份 + OptiFine/I18nUpdateMod(volatile)
- 我的世界-地图存档 — POISON/Ragecraft IV/至死不渝的爱 等 5 份(volatile)
- 我的世界-汉化包 — FTB Skies 2/ATM10/OceanBlock 2 等 6 份(volatile)
- 我的世界-资源包 — 字体/UI/汉化材质 7 份(volatile)
🧪 研究笔记(research)
- 2026-09-06-AI新闻热点综述 — 2026年9月 AI 新闻热点综述
- 2026-09-08-人工智能导论知识笔记 — 人工智能导论知识笔记
- 2026-09-09-AI-Agent知识综述 — AI Agent 知识综述
- 2026-09-09-AI基础概念知识 — AI 基础概念知识
- 2026-09-09-GitHub提示词工程Skill研究 — GitHub 提示词工程 Skill 研究
- 2026-09-09-GitHub色彩理论AI用色研究 — GitHub 色彩理论·AI 用色研究
- 2026-09-09-deep-AnthropicIPO — Anthropic IPO 深挖
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- 2026-09-14-LLM原理补全调研 — Transformer/预训练涌现/推理解码三块原理材料与来源
- 2026-09-14-多模态原理补全调研 — CLIP 对齐/VLM 架构/多模态 Agent 材料与来源
- 2026-09-14-上下文工程补全调研 — 原理/压缩策略/缓存纪律材料与来源(含 Anthropic 官方)
- 2026-09-14-Agent模式与可观测性补全调研 — 设计模式/LangGraph 机制/EvalOps 材料与来源
- 2026-09-14-LLM-API工程补全调研 — Function Calling/流式结构化/可靠性材料与来源
- 2026-09-14-Agent评测体系补全调研 — 基准/数据集/指标材料与来源(含 AgentAtlas/美团白皮书)
- 2026-09-14-Agent安全攻防补全调研 — 注入/沙箱/红队材料与来源(含 OWASP/Anthropic/微软)
- 2026-09-14-Agent能力进阶补全调研 — 长任务/反思/A2A 材料与来源(含 AgentRewind/Agent-R/A2A 规范)
- 2026-09-14-RAG生产化补全调研 — 混合检索/Agentic RAG/缓存索引材料与来源(含 arXiv/腾讯云)
- 2026-09-14-Agent规划与推理增强补全调研 — 推理/规划/MCTS 材料与来源(含 ToT/LATS/RAP)
- 2026-09-14-向量数据库运维补全调研 — 选型/运维/分片材料与来源(含 Milvus/Qdrant/实测)
- 2026-09-15-Agent记忆工程补全调研 — 记忆分层/读写/工具材料与来源(含 MemGPT/Mem0/Zep)
- 2026-09-15-多模态Agent应用补全调研 — GUI/浏览器/评估材料与来源(含 UI-TARS/OSWorld)
- 2026-09-15-Agent可观测性与生产监控补全调研 — Trace/工具/部署材料与来源(含 OTel/Langfuse)
- 2026-09-15-Agent工作流编排与微调补全调研 — LangGraph/微调/MCP 材料与来源(含 NVIDIA 映射表)
- 2026-09-15-AgentPrompt工程进阶补全调研 — 结构化输出/系统提示/CoT 材料与来源
- 2026-09-15-Agent微调进阶补全调研 — RLVR/GRPO/实战/评估材料与来源(含 R1/Unsloth)
- 2026-09-15-多智能体协作深挖补全调研 — 编排/通信/架构材料与来源(含 A2A)
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- 2026-09-15-MCP协议深挖补全调研 — 传输/OAuth/客户端材料与来源
- 2026-09-15-生产部署深挖补全调研 — vLLM/灰度/成本优化材料与来源
- 2026-09-15-多模态Agent深挖补全调研 — VLM/grounding/场景材料与来源
- 2026-09-15-优质配色与渐变色深挖调研 — 配色案例与渐变材料与来源
🔧 工具与使用
- 工具与使用/RAG使用速查 — 知识库语义检索(RAG)三种入口、命令速查、分数解读与重建时机(resource)
- 工具与使用/15维度覆盖度检测 — 15 岗位维度覆盖检测命令、分数解读与注意事项(resource)
使用指南
五个核心命令
| 命令 | 作用 | 触发时机 |
|---|---|---|
/compile | 编译 raw/ 和 research/ 的新材料到 wiki | 丢了新材料后 |
/lint | 检查格式并自动修复 | 编译后,确保质量 |
/write | 基于 wiki 写文章,新洞察可回流 wiki | 想产出内容时 |
/research | AI 主动搜索外部信息补充知识空白 | wiki 信息不足时 |
/rag | 语义检索全库(bge 向量索引)定位相关片段 | 查询时优先用 |
/health-check | 全面体检,发现矛盾和空白 | 定期运行(建议每月) |
快速开始
- 把文章、教程、笔记、截图等丢进
raw/ - 运行
lock-raw.bat锁定 raw/(防止误改) - 让 AI 执行
/compile开始编译 - 编译完成后用
/lint检查格式 - 用
/write产出内容,用/research补充研究
📄 查询与 RAG 详细用法见 工具与使用/RAG使用速查
目录说明
auto_ai知识库/
├── CLAUDE.md ← 知识库的"大脑",AI 的系统指令
├── raw/ ← 你的原始材料(只读)
│ └── 算法笔记/ ← 22张算法学习截图
├── research/ ← AI 补充的研究材料
├── wiki/ ← 编译后的结构化知识库
│ ├── INDEX.md ← 本文件,知识索引
│ ├── _compile-log.md ← 编译日志
│ ├── _changelog.md ← 变更日志
│ ├── 新闻热点/ ← AI行业动态(7篇)
│ │ ├── AI大模型/
│ │ ├── AI安全/
│ │ ├── 国产AI/
│ │ ├── AI绘画与设计/
│ │ └── 行业动态/
│ ├── 我的世界/(6篇) ← 游戏资源索引(总览 + 整合包/光影与Mod/地图/汉化/资源包)
│ └── 学习笔记/ ← 学习资料(161篇,三级分组)
│ ├── AI技术/(147篇)
│ │ ├── 人工智能导论/(14篇)
│ │ ├── AI基础概念/(18篇)
│ │ ├── 数学基础/(5篇)
│ │ ├── AI Agent/(71篇)
│ │ ├── 提示词工程/(4篇)
│ │ ├── 算法与数据结构/(10篇)
│ │ ├── 离散数学/(13篇)
│ │ ├── Python速查/(4篇)
│ │ ├── Flask教程/(7篇)
│ │ └── 术语速查/(1篇)
│ ├── 设计/(8篇)
│ │ ├── 设计基础/(5篇)
│ │ └── 设计原则/(3篇)
│ └── 学习法/(6篇)
│ ├── 核心原理/(3篇)
│ └── 通用技法/(3篇)
│ └── 工具与使用/(2篇) ← RAG 使用速查、15 维度覆盖度检测
├── outputs/ ← 写作产出和分析报告
├── skills/ ← 内置 Agent 技能(color-expert 色彩专家等;.claude/skills/ 为目录联接)
├── .claude/commands/ ← 五个命令模板
├── lock-raw.bat ← 锁定 raw/(Windows)
└── unlock-raw.bat ← 解锁 raw/(Windows)