主线 01
信息收集
建立「检索 → 清洗 → 归档」流水线，把散落在浏览器、邮件与本地文件里的资料， 收敛到可全文检索的知识库中。
做法
- 先确定问题边界与来源范围，再设计检索关键词
- 对结果做清洗、去重，并保留原始来源
- 用标签与目录把资料固定到知识库结构中
- 定期回看检索效果，清掉失效来源和重复条目
产出：一份能全文检索、来源可追溯的资料库。
03 / 方向
我在做什么
日常投入主要围绕三条主线：把资料收拢成可检索的知识库， 把想法写成有结构的内容，把课程学成能执行的清单。
主线 02
内容创作
先写结论骨架，再补证据与细节；长文与可视化并行推进， 避免只堆文字而缺少结构。
做法
- 先列出结论与分论点，再决定需要哪些证据
- 复杂关系用框架图或表格说明，不靠长段落硬讲
- 把可复用的提示词按任务类型归档，减少重复描述
- 发布前逐条检查：论点是否有来源，不确定是否已标注
产出：一套可复用的写作流程与提示词模板。
主线 03
高效学习
把课程内容压缩成框架图与可执行清单；用 AI 做追问、找反例、验证理解， 而不是让它代写作业。
做法
- 每门课先画一张框架图，明确概念之间的关系
- 把「我理解了」拆成可以复述和动手验证的清单
- 用 AI 追问边界条件、找反例，暴露理解中的空洞
- 每周复盘一次，记录哪些方法真的节省了时间
底线：生成内容必须自己核对，不用 AI 代替独立思考。
接下来
近期计划
- 提升知识库的检索质量：补充标签、去重规则与来源字段
- 为课程笔记整理一套可复用的框架图模板
- 把常用提示词按「检索、写作、复习」三类归档
- 继续补数学基础，让实验结果能被正确解释
- 保持每周一次复盘，记录工具链的每次改动