如何构建AI知识库的目录结构和配套的Skills工作流
文章分享了如何构建稳定的AI知识库架构,参考了LLM Wiki与GBrain理念。详细介绍了目录结构设计,包括原始来源、笔记、原子、概念等分类,以及如何通过Skills工作流实现采集、查询、提炼和写作的全流程配合,强调先定规则再由AI执行的重要性。
文章分享了如何构建稳定的AI知识库架构,参考了LLM Wiki与GBrain理念。详细介绍了目录结构设计,包括原始来源、笔记、原子、概念等分类,以及如何通过Skills工作流实现采集、查询、提炼和写作的全流程配合,强调先定规则再由AI执行的重要性。
文章介绍如何成为一名营销工程师(Marketing Engineer),即用 Agent、连接的数据和业务上下文构建自动化营销系统的人。作者分享了在 Agent 开发环境(ADE,如 Orca)中完成约 70% 营销工作的经验,包括市场研究、活动策划、内容生产和落地页搭建。文章讲解了模型、harness、ADE 等核心概念,提出按营销垂直领域组织工作区的目录结构(知识、工作流、技能、产出、结果),并建议从自己熟悉的一个任务或领域入手,逐步连接研究、简报、生产与结果反馈,形成可持续迭代的营销工作流系统。
Remy, from AI with Remy, shares how he runs his company on agent skills, treating them as SOPs for AI. He explains the concept of skills as markdown files that package workflows, and the problem of AI being single-player. The solution is to store skills in a GitHub repo and distribute them as plugins via Claude Code or Codex, enabling team-wide sharing, version control, and auto-updates. He also discusses designing skill chains, a self-improvement loop for skills, and a web app layer for managing them. The key takeaway is to centralize skills, use plugins for distribution, and continuously improve them.
文章讲述了作者如何利用 Claude Code 这一编程工具,成功转型为个人的投资研究分析师。通过将其与 Obsidian 知识库及浏览器自动化工具集成,作者构建了一个能够自动筛选数据、抓取信息、建模并撰写报告的工作流。文章指出,与普通的聊天机器人不同,Claude Code 能够独立执行复杂的任务链条,极大地提高了金融研究的效率。
文章介绍了如何通过安装和使用 Claude Skills(技能文件夹)将 Claude 从简单的自动补全工具转变为全能开发团队。内容涵盖了从 Meta 技能管理、规划设计(如 PRD 撰写、代码审查)到具体代码开发(如 TDD、Bug 诊断、QA 测试)的 67 个实用技能,并附带了详细的安装命令和资源链接。
受 Andrej Karpathy 启发,文章介绍了一种无需复杂软件、仅依赖文件夹和文本文件的 AI 个人知识库构建方法。通过 raw/、wiki/ 和 outputs/ 三层结构,结合 agent-browser 自动抓取工具和 Claude Code 等编程助手,用户可以将杂乱素材转化为结构化的个人维基。系统强调“复利”维护,主张用简单的模式文件替代花哨的工具,让 AI 自动整理、总结和关联信息,从而实现高效的知识管理。