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AI 创业
从方法到软件，记录 AI 如何参与真实产品的设计、交付与迭代。
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把 AI 从概念变成可以使用的产品，让新技术真正回应具体、长期的问题。
用 AI 创造一套会生长的手册
一套包含整理、删改、生成与验证的七步方法，而不是让模型一次性代写。
招聘不是筛简历，而是设计一套成长系统
从小县城律所的急招现场出发，记录如何用任务验证、薪资边界和 AI 训练重新理解新人招聘。
4G Dongle Manager
独立开发的 macOS 4G 上网卡管理工具、更新中心与账户服务路线图。
把收藏夹变成能执行的 AI 工作流
从近期收藏的公开实践中提炼六种可复用结构，并把灵感改写成普通人可以照着完成的行动路线。
把一次 AI 深度研究，存成下次还能找到的知识
从明确问题、检索综合、打开原始来源，到用 Obsidian 属性和内部链接沉淀为可检索知识。
给团队做“数字分身”：先搭可核验的知识底座
不用模仿老板语气，而是把来源、判断、案例与审批边界整理成可追溯的团队知识系统。
让 ChatGPT 语音真的帮你学语言：15 分钟闭环
把开口、纠错、重说和记录连成一次短训练，并用错误复发率判断自己是否真的进步。
AI Agent 学习地图：从核心公式到第一个可运行智能体
以《深入理解 AI Agent》为主线，先看懂模型、上下文、工具与 Harness，再沿应用优先路线动手实践。
会让 AI 干活：普通人的四步提问法
用目标、材料、标准和核验四步，把模糊需求变成 AI 能执行、你能检查的工作单。
把经验变成团队能用的 AI 知识库
用飞书多维表格把零散经验整理成有来源、有审核、有权限的知识库，再让 AI 负责提取、分类和问答。
用 AI 练口语：把每次开口变成可追踪的复盘
用 ChatGPT 语音完成十分钟对话，再把纠错、例句和明日练习保存到 Obsidian。
让 AI 写得人能看懂：六条清楚表达规则
从 ASD-STE100 借来六条通用原则，约束 AI 少说空话、少用歧义、写出能直接执行的中文。
AI Agent 第 2 章：上下文工程
从消息角色、工具轨迹、KV Cache、Skills 到上下文压缩，理解上下文怎样决定 Agent 的能力上限。
AI Agent 第 3 章：记忆、RAG 与知识库
区分用户记忆与外部知识，理解分块、混合检索、结构化索引、时效治理和智能体化 RAG。
AI Agent 第 4 章：工具与 MCP
从感知、执行、协作三类工具，到 MCP、异步事件、主动发现与最小权限。
AI Agent 第 5 章：Coding Agent 与代码生成
理解搜索、编辑、执行、验证与错误恢复，以及代码为什么是通用 Agent 的元能力。
AI Agent 第 6 章：评估与可观测性
从评估环境、任务数据集和指标，到自动评审、统计显著性、可观测性与消融实验。
AI Agent 第 7 章：模型后训练
理解预训练、SFT 与 RL 的分工，以及数据、环境和奖励为什么比算法更关键。
AI Agent 第 8 章：持续进化
从运行轨迹中提取学习信号，把经验写入知识、指令、程序或参数。
AI Agent 第 9 章：多模态与实时交互
从语音三种架构到 Computer Use、视觉定位、实时交互和机器人规划控制。
AI Agent 第 10 章：多 Agent 协作
理解共享与隔离上下文、协作拓扑、通信控制、失败模式，以及何时真正需要多 Agent。
AI Agent 交互实验室：亲手比较有与无
三个不调用真实模型的预编排对照实验，体验上下文、检索与工具护栏如何改变生成过程和结果。
零基础 00：AI、模型与 Agent 到底是什么
从 AI、机器学习、大语言模型到 Agent，用普通人的工作场景建立第一张概念地图。
零基础 01：一次 AI 对话里发生了什么
从消息角色、上下文窗口、提示词和多轮对话，理解一次 AI 回答怎样被当前信息塑造。
零基础 02：从聊天助手到 AI Agent
用目标、状态、工具、循环和验证五个零件，理解聊天模型如何变成能推进工作的 Agent。
零基础 03：怎样验证 AI 的结果
从事实、推断、来源、时效到动作确认，建立普通人也能使用的 AI 结果验收清单。
零基础 04：现在流行的大模型怎样选
以 2026 年 7 月官方资料为快照，认识 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi 等模型家族。
零基础 05：开源模型、闭源模型与开放权重
分清开源、开放权重、闭源 API 与云产品，理解隐私、成本、许可和本地部署的真实取舍。
零基础 06：美国模型在中国大陆能不能用
以官方支持地区页面为准，解释地区、账户、支付、API 和长期稳定之间的不同边界。
零基础 07：网页、桌面版、终端版与 CLI
解释网页、桌面应用、终端 CLI 与 API 的差异，以及为什么入口会改变 AI 的能力和权限。
零基础 08：Homebrew、Ollama 与本地部署
认识包管理器、模型运行器、模型文件与本地 API，在不夸大隐私和能力的前提下开始本地部署。
零基础 09：Token、上下文与生成数量
解释 token、输入输出、上下文窗口、最大生成量和费用之间的关系。
AI 视频零基础 00：它究竟生成了什么
从帧、镜头、运动与声音开始，分清文生视频、图生视频、参考生成和视频编辑。
AI 视频零基础 01：主流工具怎样选
按中国大陆易用、海外云服务和本地开放模型三条路线，认识当前主流 AI 视频工具。
AI 视频零基础 02：提示词、镜头与分镜
用主体、场景、动作、摄影机、光线、风格和声音七个要素，写出可执行的视频提示词。
AI 视频零基础 03：人物与场景一致性
从角色卡、参考图、首尾帧到短镜头拼接，建立人物、产品和场景的一致性工作流。
AI 视频零基础 04：声音、口型与剪辑
分清原生音频、对白、环境声、音乐、口型同步和后期剪辑，完成一条真正可看的短片。
AI 视频零基础 05：成本与第一条工作流
用一个三镜头、15 秒的小项目，理解积分、时长、分辨率、候选生成和返工成本。
AI 视频零基础 06：版权、肖像与发布标识
从输入素材授权、真人肖像与声音、版权角色、AI 标识到发布留档，建立上线前检查清单。
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