总览

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# 总览

一、跨源综述(Synthesis · 11)

综合 ≥2 个不同来源才成立、可脱离项目带走的判断。

二、主题聚合(Topics · 10)

标题即主题,页内是该主题下的多条判断。

  • 执行力的复盘 — 野心是水不是火;结果锚点 vs 产出锚点;拖延是环境问题;难题逃避待解
  • 数据指标的解读 — 整体 vs 净成、ROI 成对看、LTV 链路、必须补自然流量/内容/画像
  • 用户访谈与需求挖掘 — 邀约措辞 + 第一句「先给料再提问」
  • 多Agent协作控制面 — 协作控制面分裂;四层职责(入口/当前/隔离/知识)各配一种文件
  • 本地优先知识产品的架构演进 — 云端加工厂 + 本地主仓库;Agent 先做可执行入口;AI 执行层可替换
  • 简历模板的三层渲染协议与迁移 — data/layout/render 分层、section 只分 block|list、逐字段 slot 契约
  • 几何题3D化的题库定位 — 产品形态是「题库播放器」;模型与切法由题目决定,用户不选
  • UI原型保真 — 原型是唯一真源;逐片对照、共享 primitive、不用替代物、判断机制而非抄常量

三、可复用的判断(Concepts · 97)

AI 基础概念(ai-basics · 7)

LLM 工程(llm-engineering · 11)

Agent 与 Skills 生态(agent-ecosystem · 12)

  • skill跨agent加载差异 — frontmatter 不兼容会导致整个 skill 被静默跳过
  • 一次性凭证拿到就落盘 — 一次性授权码必须在第一次执行时就写入文件
  • 通用脚本要靠工具适配器接入 — 跨 agent 的通用脚本要经各端薄适配器才被调用
  • 作者是AI时协议要唯一规范答案 — 作者是 AI 时,友好 = 低歧义、唯一写法、可自动校验
  • 多源更新按维度取真源 — skill 正文取上游、协议字段取本地;按维度定真源,不整体选「更新的那个」
  • Agent harness 要隔离复现可收尾 — harness 三问(隔离谁/怎么复现/怎么收尾);配置隔离同理
  • Agent编排层薄自建优先于重型框架 — 能力边界明确时,权限边界比「框架功能丰富」更重要
  • 项目里的技能可能有多份副本 — 多目录并存且内容不全;按单一目录名找就断言「没有」是错的
  • 远程控制本机Agent要让bridge跑在本机 — Agent 只能操作所在机器;bridge 必须跑在被控端
  • 远程Agent控制要定义执行协议与状态模型 — 只画 App 页面不够;先定执行控制协议 + 状态模型
  • 改协议要同时改两端 — 服务端、客户端类型/连接逻辑、设置页说明三处要一起改

产品方法论(product · 8)

前端工程(frontend · 29)

知识库架构(knowledge-base · 8)

本机排障(diagnosis · 22)

四、待探索(有问题没答案 —— 最有价值的钩子)

  • 遇到具体难题想逃避,怎么破(已有环境/具体动作框架,缺难题切入法)
  • 各渠道免费额度的刷新机制横向对比
  • 数据缺趋势视角:环比/同周期对比怎么建
  • 「RAG vs 微调」补成正式概念页(clean 里只有 agent 提及,缺提问作为依据)

共 118 页 · 更新于 2026-09-21