一名关注 AI 应用与人机协作的全栈开发者。
我构建实用的 AI 产品、Agent 工具与个人知识系统，也在知乎持续记录实践、观察和思考。
精选项目 · 我对 AI 的思考 · 开源参与 · B.Museum
| 项目 | 功能与技术重点 | 入口 |
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| 图文工厂 · Comic Studio 本地发布候选 |
把主题组织成文案与分镜，再生成成套图片；支持方案审阅、单页重生成与内容导出。 持久异步任务 · 幂等与失败恢复 · 积分账本 |
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| Personal API 开源项目 |
将个人背景、协作偏好和知识导航组织成 AI 可读取的上下文，让不同 Agent 接续工作。 Markdown 协议 · 本地优先 · 跨工具适配 |
查看项目 |
| Content Data Ops 持续使用 |
汇总多平台创作与表现数据，保留来源、匹配关系和缺失信息，为内容复盘提供数据底座。 多平台适配器 · PostgreSQL · 数据溯源与脱敏 |
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| 长文思考系统 持续迭代 |
从选题、资料核验到写作、人工改稿与多平台派生，持续检验 AI 协作的实际效果。 版本化工作流 · 人类反馈 · 内容质量评测 |
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| B.Museum 公开项目 |
以数字博物馆的形式组织作品与文章，沿不同主题呈现技术实践与个人思考。 React · TypeScript · Edge Functions |
查看项目 |
我持续在知乎记录对 AI 的观察，也在自己的项目里检验这些想法。
我关心人怎样从向 AI 提问，走向与 AI 共同完成一项工作；也关心模型越来越强以后，我们应该保留哪些经验、删掉哪些过时的流程。
做 Agent 和 AI 产品时，我会追问：任务怎样执行，出错怎样恢复，人应该在哪一步介入，结果又怎样验证。
评价一个 AI 应用，我更愿意看它是否改变了真实工作中的分工、时间成本和交付质量。
- 人与 AI 的协作 · 频繁使用 AI 会不会变愚钝？
关注从获得答案到共同完成工作的能力变化。 - 方法的迭代 · GPT-6 Astra 之后，你攒的那些 Skill 正在帮倒忙
模型在进步，过去积累的指令和流程也需要重新验证。 - Agent 的下一步 · Harness 之后，Agent 领域下一个受关注的技术会是什么？
思考上下文、执行循环与更完整的 Agent 控制。 - AI 的实际价值 · 全员都在用 AI，为什么企业仍然没有完成 AI 转型？
回到真实工作的分工、时间成本和交付质量。
- Personal API · 作者：提供个人上下文协议、知识结构模板与初始化脚手架。
- awesome-hermes-agent · PR #37 · 已合并：将 Personal API 加入 Community Skills 目录。
- HermesHub · PR #51 · 待合并：提交 Personal API Skill、脚手架、模板及展示元数据。
- 应用开发：TypeScript / React / Next.js / Python
- AI 工程：Agent 工作流 / 上下文组织 / 模型适配 / 评测与反馈
- 数据与交付：PostgreSQL / 数据溯源 / 异步任务 / 幂等与事务
持续构建，持续记录，也持续修正自己的判断。