把 AI 用进生活、专业项目与软件开发。
AI for Life · AI for Project · AI for Development
博客 · 原子比特之间 / 实践方向 / 能力与案例 / 软件项目
配方科学是我的专业背景，AI 与软件开发是我解决问题、拓展兴趣的方式。
我习惯从真实需求出发，和 AI 一起拆解问题、连接工具、开发应用，再把使用中的反馈带回下一次改进。这里记录系统设计、数据处理、软件开发、部署维护和持续学习。
| 方向与详细介绍 | 我在实践什么 |
|---|---|
| 🌿 AI for Life 生活与学习系统 → |
日常自动化、个人 AI 助手、知识管理、内容整理与英语学习。把分散的工具接进自己的生活流程。 |
| 🔬 AI for Project 科研与工程方法 → |
科研数据处理、图像分析、可视化与工程流程数字化。用专业知识定义问题，用代码辅助分析和表达。 |
| 🛠️ AI for Development 软件与工具开发 → |
插件、Web 应用、API 与命令行工具。从需求、实现到发布维护，做成可以反复使用的软件。 |
这三条线经常相互连接：生活和专业场景提出问题，开发把方法做成工具，使用与学习再推动下一轮改进。
| 能力 | 可以查看的实践 |
|---|---|
| 跨 AI 对话检索与上下文 | 从本地会话找回讨论，把带出处的背景交给下一次工作：Sovereign AI Memory（Alpha） |
| AI Agent 与工作流集成 | 把工具调用、任务调度与内容处理串起来：个人 AI 自动化系统的阶段实践 |
| 理解并实现 Agent 的基本结构 | 从小例子理解模型、工具和上下文怎样配合：从零搭一个最小 Agent |
| 科学与工程问题的数字化 | 梳理硬件、数据和决策之间的关系：实验室自动化的三层楼 |
| 完整应用与跨设备工具 | 从使用障碍出发，设计交互、服务和运行方式：远程打字遥控器 |
| 知识与内容系统 | 把笔记、文章和个人作品组织成持续更新的站点：原子比特之间 |
| 插件开发与社区协作 | 数据导入、上下文词卡、同步与 RSS：见下方项目与来源说明 |
科研方向公开展示通用方法与已发布文章；具体工作项目、原始数据和内部实现保持私有。
目前重点打磨跨 AI 的本地记忆检索，同时继续维护笔记迁移、英语词卡与围棋练习工具。
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在 Codex、Claude Code 与 Grok CLI 的本地对话中找回讨论，生成带来源引用的 Markdown 上下文。 Python CLI · SQLite 全文检索 · 本地优先 · v0.1.0 Alpha |
面向初学者的中文围棋练习工具，把做题、对弈和可选的 AI 讲解放在同一个界面。 围棋学习 · 9 / 19 路棋盘 · 可选 KataGo |
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把 Get 笔记与附件导入 Obsidian，继续整理、检索和使用自己的知识。 笔记迁移 · 增量同步 · 附件处理 |
从正在读的英文句子中选一个词，把原句、释义和发音一起留进 Anki。 英语学习 · 插件开发 · AnkiConnect |
另外也保留了 Folder2Podcast 的社区 Fork，用于探索本地音频到播客 RSS 的流程。
代码来源与致谢：Bob 词卡由 robbinhan/bob-anki 派生；Folder2Podcast 来自 yaotutu/folder2podcast。各仓库保留具体说明。
- 数据与分析：Python、pandas、NumPy、Jupyter、OpenCV、交互可视化。
- 应用与接口：TypeScript / JavaScript、React、Next.js、FastAPI。
- 交付与协作：Git、Docker、命令行、自动化脚本与 AI 编程工具。
- 知识与学习：Obsidian、Anki、RSS，以及持续整理的学习笔记。
继续打磨本地 AI 记忆的来源追溯与检索体验，改进已经在使用的笔记和学习工具；同时补充机器学习与 AI4Science 的基础，练习英语，把有用的经验写下来。
我希望这里慢慢成为一份能看见过程的实践记录：做了什么，为什么这样做，哪里还可以更好。