资料整理
把分散的聊天、网页、文件和截图整理成可检索的 Markdown 记录，保留来源和时间线。
Personal AI Workspace
把日常工作里的 AI 方法，整理成可复用的流程。
这里记录提示词、资料整理、自动化脚本、内容生产和网络工具的实践笔记。 目标不是展示概念，而是沉淀能长期复用的个人工作系统。
Collect
资料入口
Reason
模型协作
Ship
文档 / 脚本 / 自动化
Current focus
AI-assisted research, local knowledge capture, network workflow reliability.Workflows
常用工作流
AI 协作写作
先定结构，再让模型补全材料、检查逻辑、压缩表达，最后人工确认语气和边界。
自动化运维
用轻量脚本处理重复检查、状态记录、网络连通性验证和本地文档归档。
Notes
近期笔记方向
如何让 AI 参与资料复盘
从“让 AI 总结”转向“让 AI 帮我建立问题、证据和结论之间的映射”。
个人知识库的最小可用形态
不追求复杂系统，优先保证材料可回看、结论可追踪、下一步可执行。
稳定网络环境对 AI 工作的影响
统一入口、分流规则和可观测状态，比临时切换节点更适合长期使用。
Tools
工具栈
写作与整理Markdown、Obsidian、Notion、Codex
自动化Shell、Python、定时任务、轻量监控
AI 使用ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity
网络与部署Linux VPS、sing-box、Tailscale、nginx
Updates
更新记录
- 站点初版上线，记录 AI 工作流和工具实践。
- 整理统一网络入口、国内外分流和上游热切换方案。
- 迁移并清理海外节点，保留轻量、可维护的服务结构。