主推 / VISUAL SYSTEM
visual-taste-lab
把“让页面好看一点”拆成可执行的视觉身份审计、设计语言和页面验证流程。
BEGINNER TO BUILDER / PUBLIC LEARNING LAB
小白学 AI，也能搭出自己的工具系统。
我把每天学到的 AI、自动化、内容整理和视觉设计，做成可运行、可分享、可复用的项目。这里不是大神履历，而是一条普通人能看见过程的学习路径。
NOW SHIPPING
现在最想让别人先看的三件事。
THREE TRACKS
我不是只学概念，而是沿着三条线持续做出东西。
AI 工具实验
用 Codex、Agent、自动化脚本和工作流，把想法做成能运行的小工具。
Codex / Agent / Python / MCP内容系统建设
把微信、Obsidian、日报和知识库连接起来，让信息每天自动沉淀。
WeChat / Obsidian / Digest / KB视觉设计
用 VI-first 和镜头语言训练 AI 页面、图片、视频审美，让产出少一点模板味，多一点可读性。
Visual Taste / Cinematic Prompt / PagesPROJECT MAP
项目按能力主线组织，不做散乱的仓库清单。
AI 工具实验
ENGINEERING FRAMEWORK
AI 时代的工程纪律
问题：AI 编程不能只追求生成速度。做法：整理复杂度、Spec、测试、Agent、Context Engineering 的工程框架。
学到：AI 放大能力，也放大工程纪律缺口。
POLICY TOOL
opc-policy
问题：政策信息分散且难查询。做法：把全国 OPC 政策资料整理成可导航页面。
学到：资料整理到最后，应该变成工具。
TOPIC ANALYSIS
content-creator-toolkit
问题：选题和账号监控太依赖手动浏览。做法：把多平台 KOL 监控与 AI 选题分析做成工具系统。
学到：AI 工具最值钱的地方是减少重复判断。
内容系统建设
KNOWLEDGE PIPELINE
wechat-to-obsidian
问题：微信里的信息很快沉没。做法：把聊天记录、文件、链接导入 Obsidian，变成本地知识库。
学到：内容系统的核心是让资料可搜索、可引用、可复用。
DAILY OUTPUT
daily-card-public
问题：学到的内容很难持续输出。做法：把群聊、主题和笔记压缩成每日学习卡片。
学到：稳定输出比一次性灵感更重要。
REPORT SKILL
wechat-daily-report-skill
问题：微信群日报需要可读、可分享。做法：生成聊天气泡风格 HTML 和长图报告。
学到：自动化输出也需要阅读体验。
视觉设计
VISUAL SYSTEM
visual-taste-lab
问题：AI 生成页面容易有模板味。做法：先审计视觉身份，再把颜色、排版、组件规则写成 Skill。
学到：好看不是随机换颜色，而是先建立视觉语言。
CINEMATIC PROMPT HUB
cinematic-ai-visual-prompt-hub
问题：影视镜头知识和 AI 视频提示词资料太分散。做法：检索公开资料，整理成镜头、构图、布光、运动、分镜、风格关键词的学习站。
学到：提示词不是堆形容词，而是把镜头决策讲清楚。
WRITING TOOL
x-md-composer
问题：长文和帖子串发布前需要排版预览。做法：做一个本地优先的 Markdown 到 X 内容编辑器。
学到：内容工具也需要清楚的编辑体验。
LEARNING PATH
我想证明的不是“我很厉害”，而是“这条路可以被普通人走出来”。
- 先会用从 AI 工具、Prompt、资料整理开始，解决眼前问题。
- 再能连把微信、Obsidian、脚本、GitHub Pages 接成工作流。
- 做成作品每个学习点尽量沉淀成页面、Skill、仓库或报告。
- 公开复盘让别人看到一个普通人从零到一的过程，而不是只看到结果。
不需要一开始就懂所有东西。先把一个小问题做成能运行的版本，下一步就会变清楚。
去 GitHub 看全部项目