[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-MarsWang42--OrbitOS":3,"tool-MarsWang42--OrbitOS":64},[4,17,27,35,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,43,44,45,15,46,26,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2181,"OpenHands","OpenHands\u002FOpenHands","OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台，旨在让智能体（Agent）像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点，通过自动化流程显著提升开发速度。\n\n无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员，还是需要快速原型验证的技术团队，都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式：既可以通过命令行（CLI）或本地图形界面在个人电脑上轻松上手，体验类似 Devin 的流畅交互；也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑，甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。\n\n其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK，这不仅构成了平台的引擎，还支持高度可组合的开发模式。此外，OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩，证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能，支持与 Slack、Jira 等工具集成，并提供细粒度的权限管理，适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。",70626,"2026-04-05T22:51:36",[26,15,13,45],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":79,"owner_location":80,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":81,"languages":79,"stars":82,"forks":83,"last_commit_at":84,"license":85,"difficulty_score":23,"env_os":86,"env_gpu":87,"env_ram":87,"env_deps":88,"category_tags":95,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":96,"updated_at":97,"faqs":98,"releases":99},2422,"MarsWang42\u002FOrbitOS","OrbitOS","An AI-powered personal productivity system where knowledge management and daily task planning are intelligently orchestrated by your AI assistant.","OrbitOS 是一款基于 Obsidian 打造的 AI 驱动个人生产力系统，核心理念是“一切围绕你运转”。它巧妙地将知识管理与日常任务规划结合，通过自然语言对话，让 Claude Code 或 Gemini CLI 等 AI 助手成为你的智能管家。\n\n传统笔记系统往往依赖用户手动整理分类，容易陷入混乱或停滞。OrbitOS 则解决了这一痛点：它能自动将碎片化想法转化为结构化的项目，根据当前工作上下文推荐每日重点，深入调研主题并自动归档知识点，甚至智能清理已完成任务，确保系统始终轻盈高效。用户只需通过简单的斜杠命令发起指令，繁琐的整理、链接和规划工作均由 AI 代劳。\n\n该系统特别适合希望提升效率但厌倦复杂维护流程的知识工作者、研究人员、开发者及创意设计师。只要你习惯使用 Markdown 笔记，无论技术背景深浅，都能轻松上手。\n\nOrbitOS 的独特亮点在于其动态构建的“智能知识图谱”。AI 会在你工作过程中自动建立笔记、项目与概念间的维基链接，形成一张随时间生长、紧密关联的知识网络。配合清晰灵活的文件夹架构，它既提供了严谨的组织逻辑，又保留了适应个人习惯的弹性，真正实现了让工具","OrbitOS 是一款基于 Obsidian 打造的 AI 驱动个人生产力系统，核心理念是“一切围绕你运转”。它巧妙地将知识管理与日常任务规划结合，通过自然语言对话，让 Claude Code 或 Gemini CLI 等 AI 助手成为你的智能管家。\n\n传统笔记系统往往依赖用户手动整理分类，容易陷入混乱或停滞。OrbitOS 则解决了这一痛点：它能自动将碎片化想法转化为结构化的项目，根据当前工作上下文推荐每日重点，深入调研主题并自动归档知识点，甚至智能清理已完成任务，确保系统始终轻盈高效。用户只需通过简单的斜杠命令发起指令，繁琐的整理、链接和规划工作均由 AI 代劳。\n\n该系统特别适合希望提升效率但厌倦复杂维护流程的知识工作者、研究人员、开发者及创意设计师。只要你习惯使用 Markdown 笔记，无论技术背景深浅，都能轻松上手。\n\nOrbitOS 的独特亮点在于其动态构建的“智能知识图谱”。AI 会在你工作过程中自动建立笔记、项目与概念间的维基链接，形成一张随时间生长、紧密关联的知识网络。配合清晰灵活的文件夹架构，它既提供了严谨的组织逻辑，又保留了适应个人习惯的弹性，真正实现了让工具服务于人，而非让人适应工具。","# OrbitOS\n\nEnglish | [中文](README_CN.md)\n\n> An **AI-powered** personal productivity system where **knowledge management** and **daily task planning** are intelligently orchestrated by your AI assistant.\n\n![Screenshot](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMarsWang42_OrbitOS_readme_8721c095738e.png)\n\n## Installation\n\n**Option 1: Git Sparse Checkout** (downloads only English version)\n\n```bash\ngit clone --filter=blob:none --sparse https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMarsWang42\u002FOrbitOS.git my-vault\ncd my-vault\ngit sparse-checkout set EN\nmv EN\u002F* EN\u002F.* . 2>\u002Fdev\u002Fnull; rmdir EN\n```\n\n**Option 2: Using degit** (no git history, simpler)\n\n```bash\nnpx degit MarsWang42\u002FOrbitOS\u002FEN my-vault\n```\n\n---\n\n## What is OrbitOS?\n\nOrbitOS is an Obsidian-based productivity framework designed around a simple principle: **everything orbits around you**. Your projects, knowledge, and daily tasks stay in motion and connected — all managed through natural language conversations with AI.\n\nUnlike traditional note-taking systems that require manual organization, OrbitOS leverages **Claude Code** or **Gemini CLI** as your intelligent knowledge manager and daily planner. The AI doesn't just store your information — it actively helps you:\n\n- **Capture ideas** and transform them into structured, actionable projects\n- **Plan your day** with context-aware recommendations based on your active work\n- **Research topics** and automatically organize findings into your knowledge base\n- **Connect the dots** between notes, projects, and concepts through smart wikilinks\n- **Archive and clean up** completed work to keep your system lean and focused\n\n## Key Features\n\n### AI-Driven Workflows\n\nEvery major workflow is initiated through simple slash commands, with the AI handling the heavy lifting:\n\n| Workflow              | What the AI Does                                                                                      |\n| --------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **Daily Planning**    | Reviews yesterday's progress, surfaces active projects, recommends focus areas, processes inbox items |\n| **Project Creation**  | Converts rough ideas into structured projects with objectives, phases, and success metrics            |\n| **Research**          | Conducts deep dives, structures findings, creates atomic wiki entries, builds knowledge connections   |\n| **Knowledge Parsing** | Takes unstructured text and organizes it into your vault with proper categorization and linking       |\n| **Archiving**         | Identifies completed items and moves them to archives while preserving historical context             |\n\n### Intelligent Knowledge Graph\n\nOrbitOS uses wikilinks extensively to build a connected knowledge graph:\n\n- **Projects** link to related **Research** notes for context and reference\n- **Daily notes** link to projects you worked on each day\n- **Wiki entries** are atomic concepts that can be referenced from anywhere\n- **Research notes** synthesize information and link to source concepts\n\nThe AI automatically creates these connections as you work, building a web of knowledge over time.\n\n### Structured Yet Flexible\n\nThe folder structure provides clear organization while remaining adaptable:\n\n```\n├── 00_Inbox\u002F          # Quick captures — the AI processes these into proper locations\n├── 10_Daily\u002F          # Daily logs (YYYY-MM-DD.md) — AI-generated each morning\n├── 20_Project\u002F        # Active projects — AI helps create and track progress\n├── 30_Research\u002F       # Deep research notes — AI-structured from your explorations\n├── 40_Wiki\u002F           # Atomic concepts — AI extracts reusable definitions\n├── 50_Resources\u002F      # Curated content — newsletters, product launches, references\n├── 90_Plans\u002F          # Execution plans — AI drafts, you approve, then archived\n└── 99_System\u002F         # System configuration\n    ├── Archives\u002F      # Historical records (organized by year\u002Fmonth)\n    ├── Prompts\u002F       # AI personas for different domains\n    └── Templates\u002F     # Markdown templates for consistency\n```\n\n---\n\n## Getting Started\n\n### Prerequisites\n\n1. **Install Obsidian** — [Download](https:\u002F\u002Fobsidian.md\u002Fdownload) (macOS, Windows, Linux)\n2. **Install an AI Assistant** (choose one):\n   - **Claude Code** — `npm install -g @anthropic-ai\u002Fclaude-code` ([Documentation](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code))\n   - **Gemini CLI** — `npm install -g @google\u002Fgemini-cli` ([Documentation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli))\n3. Open the vault folder in Obsidian and run your AI assistant from the same directory\n4. **Recommended**: Install the [Terminal plugin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpolyipseity\u002Fobsidian-terminal) to run Claude Code directly within Obsidian — this provides a seamless experience without switching between apps\n\n### Your First Day\n\n1. **Capture your first idea**: Drop a quick note in `00_Inbox\u002F`.\n   - Just write down a thought, project idea, or something you want to explore\n   - Don't worry about formatting — the AI will help structure it later\n\n2. **Start your day**: Run `\u002Fstart-my-day` in your AI assistant\n   - The AI will scan your inbox and surface items to process\n   - Review any active projects (empty on day one, and that's okay!)\n   - Generate a daily note with recommendations\n\n3. **Kick off a project**: Run `\u002Fkickoff` to transform an inbox item into a project\n   - The AI will draft a plan and ask clarifying questions\n   - Creates a structured project with objectives, phases, and success metrics\n\n4. **Research something**: Run `\u002Fresearch \u003Ctopic>`\n   - The AI conducts a thorough investigation\n   - Creates structured notes in `30_Research\u002F`\n   - Extracts atomic concepts to `40_Wiki\u002F`\n   - Links everything together automatically\n\n5. **Ask a quick question**: Run `\u002Fask \u003Cquestion>`\n   - Get a direct answer without creating heavy documentation\n   - Optionally save useful findings to your wiki\n\n---\n\n## Command Reference\n\n### Core Workflows\n\n| Command | Purpose | When to Use |\n|---------|---------|-------------|\n| `\u002Fstart-my-day` | AI-guided daily planning and review | Every morning to set your focus |\n| `\u002Fkickoff` | Transform ideas into structured projects | Starting any new initiative |\n| `\u002Fresearch` | Deep dive with automatic knowledge structuring | Learning something comprehensively |\n| `\u002Fask` | Quick answers without heavy note-taking | Simple questions, fact lookups |\n| `\u002Fbrainstorm` | Interactive idea exploration | Developing and refining concepts |\n| `\u002Fparse-knowledge` | Structure unstructured text into vault | Processing notes, articles, meeting transcripts |\n| `\u002Farchive` | Clean up completed items | Regular maintenance, project completion |\n\n### Obsidian-Specific Features\n\n| Skill | Purpose |\n|-------|---------|\n| `obsidian-markdown` | Wikilinks, callouts, embeds, and Obsidian-flavored syntax |\n| `obsidian-bases` | Create database-like views with filters and formulas (.base files) |\n| `json-canvas` | Visual mind maps and flowcharts (.canvas files) |\n\n### Content Curation (Optional)\n\n| Command           | Purpose                                                            |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------------------ |\n| `\u002Fai-newsletters` | Curate and summarize AI newsletters (TLDR AI, The Rundown AI)      |\n| `\u002Fai-products`    | Discover AI product launches from Product Hunt, HN, GitHub, Reddit |\n\n---\n\n## Project Concepts\n\n### The C.A.P. Project Layout\n\nEvery project follows a consistent structure:\n\n- **Context**: What are we trying to achieve? What does success look like?\n- **Actions**: Phased checklists of tasks to complete\n- **Progress**: Timestamped updates linking to daily notes\n\n### Wikilinks and Connections\n\nOrbitOS relies heavily on Obsidian's wikilink syntax:\n\n```markdown\n[[NoteName]]                  # Basic link\n[[NoteName|Display Text]]     # Custom display text\n![[NoteName]]                 # Embed entire note\n![[NoteName#Section]]         # Embed specific section\n```\n\nThe AI creates these links automatically, but you should also link liberally — connections create value.\n\n### Daily Notes as the Anchor\n\nDaily notes (`10_Daily\u002FYYYY-MM-DD.md`) serve as your central anchor:\n\n- Every project update references the daily note where work happened\n- Inbox items are processed and linked from daily notes\n- The `\u002Fstart-my-day` workflow generates these automatically\n\n---\n\n## Philosophy\n\nOrbitOS is built on these principles:\n\n1. **AI as Partner**: The AI isn't just a tool — it's an active collaborator that understands your system and helps maintain it\n2. **Capture Everything, Process Later**: The inbox exists so you never lose an idea; the AI helps you process when ready\n3. **Connections Over Categories**: Rigid folder hierarchies fail; wikilinks create a flexible, queryable knowledge graph\n4. **Daily Rhythm**: The daily note anchors everything, creating a timeline of your work and thoughts\n5. **Progressive Formalization**: Ideas start rough and become structured over time through AI-assisted refinement\n\n---\n\n## License\n\nMIT License — Use freely, modify as needed, share with others.\n","# OrbitOS\n\n英语 | [中文](README_CN.md)\n\n> 一个**由 AI 驱动**的个人生产力系统，其中**知识管理**和**日常任务规划**由你的 AI 助手智能地协调。\n\n![截图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMarsWang42_OrbitOS_readme_8721c095738e.png)\n\n## 安装\n\n**选项 1：Git 稀疏检出**（仅下载英文版）\n\n```bash\ngit clone --filter=blob:none --sparse https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMarsWang42\u002FOrbitOS.git my-vault\ncd my-vault\ngit sparse-checkout set EN\nmv EN\u002F* EN\u002F.* . 2>\u002Fdev\u002Fnull; rmdir EN\n```\n\n**选项 2：使用 degit**（无 Git 历史，更简单）\n\n```bash\nnpx degit MarsWang42\u002FOrbitOS\u002FEN my-vault\n```\n\n---\n\n## 什么是 OrbitOS？\n\nOrbitOS 是一个基于 Obsidian 的生产力框架，其设计围绕一个简单的原则：**一切都以你为中心**。你的项目、知识和日常任务始终处于动态变化之中并相互连接——所有这些都通过与 AI 的自然语言对话来管理。\n\n与需要手动整理的传统笔记系统不同，OrbitOS 利用 **Claude Code** 或 **Gemini CLI** 作为你的智能知识管理者和日常计划员。AI 不仅仅存储你的信息——它还会主动帮助你：\n\n- **捕捉想法** 并将其转化为结构化、可执行的项目\n- **规划一天的日程**，根据你当前的工作内容提供情境感知的建议\n- **研究主题**，并将研究成果自动组织到你的知识库中\n- **在笔记、项目和概念之间建立联系**，通过智能维基链接实现\n- **归档和清理** 已完成的工作，以保持系统的精简和专注\n\n## 核心功能\n\n### AI 驱动的工作流\n\n每个主要工作流都通过简单的斜杠命令启动，而 AI 负责处理繁重的部分：\n\n| 工作流              | AI 执行的任务                                                                                      |\n| --------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **每日规划**    | 回顾昨日进展，列出正在进行的项目，推荐重点关注领域，处理收件箱中的事项 |\n| **创建项目**  | 将初步想法转化为具有目标、阶段和成功指标的结构化项目            |\n| **研究**          | 进行深入探索，整理发现，创建原子级维基条目，构建知识网络   |\n| **知识解析** | 将非结构化文本整理到你的知识库中，并进行适当的分类和链接       |\n| **归档**         | 识别已完成的事项并将其移至归档文件夹，同时保留历史记录             |\n\n### 智能知识图谱\n\nOrbitOS 大量使用维基链接来构建一个相互连接的知识图谱：\n\n- **项目** 会链接到相关的 **研究** 笔记，以便获取上下文和参考\n- **每日笔记** 会链接到你当天工作的项目\n- **维基条目** 是可以被任何地方引用的原子级概念\n- **研究笔记** 会综合信息，并链接到源概念\n\nAI 会在你工作时自动创建这些连接，从而随着时间推移构建起一张知识网络。\n\n### 结构清晰且灵活\n\n文件夹结构提供了清晰的组织方式，同时保持了高度的灵活性：\n\n```\n├── 00_Inbox\u002F          # 快速记录——AI 会将这些内容处理到合适的位置\n├── 10_Daily\u002F          # 每日日志（YYYY-MM-DD.md）——每天早晨由 AI 生成\n├── 20_Project\u002F        # 正在进行的项目——AI 帮助创建并跟踪进度\n├── 30_Research\u002F       # 深度研究笔记——AI 根据你的探索结果进行结构化整理\n├── 40_Wiki\u002F           # 原子级概念——AI 提取可重复使用的定义\n├── 50_Resources\u002F      # 精选内容——新闻通讯、产品发布、参考资料\n├── 90_Plans\u002F          # 执行计划——AI 起草，你审核后归档\n└── 99_System\u002F         # 系统配置\n    ├── Archives\u002F      # 历史记录（按年月组织）\n    ├── Prompts\u002F       # 面向不同领域的 AI 角色\n    └── Templates\u002F     # 用于保持一致性的 Markdown 模板\n```\n\n---\n\n## 开始使用\n\n### 先决条件\n\n1. **安装 Obsidian** — [下载](https:\u002F\u002Fobsidian.md\u002Fdownload)（macOS、Windows、Linux）\n2. **安装一个 AI 助手**（任选其一）：\n   - **Claude Code** — `npm install -g @anthropic-ai\u002Fclaude-code`（[文档](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code)）\n   - **Gemini CLI** — `npm install -g @google\u002Fgemini-cli`（[文档](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli)）\n3. 在 Obsidian 中打开你的 vault 文件夹，并在同一目录下运行你的 AI 助手\n4. **推荐**：安装 [Terminal 插件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpolyipseity\u002Fobsidian-terminal)，以便直接在 Obsidian 内部运行 Claude Code——这样可以在不切换应用的情况下获得无缝体验\n\n### 第一天\n\n1. **记录你的第一个想法**：在 `00_Inbox\u002F` 中写下一条快速笔记。\n   - 只需写下你的想法、项目构思或想要探索的内容\n   - 不必担心格式问题——AI 会在稍后帮助你进行结构化整理\n\n2. **开始新的一天**：在你的 AI 助手中运行 `\u002Fstart-my-day`\n   - AI 会扫描你的收件箱，并提取待处理的内容\n   - 查看任何正在进行的项目（第一天可能为空，这没关系！）\n   - 生成一份包含建议的每日笔记\n\n3. **启动一个项目**：运行 `\u002Fkickoff`，将收件箱中的内容转化为一个项目\n   - AI 会起草一个计划，并提出一些澄清问题\n   - 创建一个包含目标、阶段和成功指标的结构化项目\n\n4. **进行一项研究**：运行 `\u002Fresearch \u003Ctopic>`\n   - AI 会进行一次全面的研究\n   - 在 `30_Research\u002F` 中创建结构化的笔记\n   - 将原子级概念提取到 `40_Wiki\u002F`\n   - 自动将所有内容相互链接起来\n\n5. **提出一个问题**：运行 `\u002Fask \u003Cquestion>`\n   - 无需创建冗长的文档即可获得直接答案\n   - 也可以选择将有用的发现保存到你的维基中\n\n---\n\n## 命令参考\n\n### 核心工作流\n\n| 命令 | 目的 | 使用场景 |\n|---------|---------|-------------|\n| `\u002Fstart-my-day` | AI 引导的每日规划与回顾 | 每天早晨设定工作重点 |\n| `\u002Fkickoff` | 将想法转化为结构化项目 | 启动任何新项目 |\n| `\u002Fresearch` | 深入研究并自动构建知识体系 | 全面学习某个主题 |\n| `\u002Fask` | 快速解答问题，无需大量笔记 | 解答简单问题或查找事实 |\n| `\u002Fbrainstorm` | 互动式头脑风暴 | 发展和细化概念 |\n| `\u002Fparse-knowledge` | 将非结构化文本整理到知识库中 | 处理笔记、文章或会议记录 |\n| `\u002Farchive` | 清理已完成的事项 | 定期维护或项目完成后 |\n\n### Obsidian 特定功能\n\n| 技能 | 目的 |\n|-------|---------|\n| `obsidian-markdown` | 维基链接、注释框、嵌入以及 Obsidian 风格的语法 |\n| `obsidian-bases` | 创建带有筛选器和公式的数据库视图（.base 文件） |\n| `json-canvas` | 制作思维导图和流程图（.canvas 文件） |\n\n### 内容策展（可选）\n\n| 命令           | 用途                                                            |\n| ----------------- | ------------------------------------------------------------------ |\n| `\u002Fai-newsletters` | 策划并总结人工智能新闻简报（TLDR AI、The Rundown AI）      |\n| `\u002Fai-products`    | 探索来自 Product Hunt、HN、GitHub 和 Reddit 的人工智能产品发布 |\n\n---\n\n## 项目概念\n\n### C.A.P. 项目布局\n\n每个项目都遵循一致的结构：\n\n- **背景**：我们试图达成什么目标？成功的标准是什么？\n- **行动**：分阶段的任务清单，用于完成各项任务\n- **进展**：带时间戳的更新，链接到每日笔记\n\n### 维基链接与关联\n\nOrbitOS 大量依赖 Obsidian 的维基链接语法：\n\n```markdown\n[[笔记名称]]                  # 基本链接\n[[笔记名称|显示文本]]     # 自定义显示文本\n![[笔记名称]]                 # 嵌入整篇笔记\n![[笔记名称#章节]]         # 嵌入特定章节\n```\n\nAI 会自动创建这些链接，但你也应尽可能多地建立链接——连接能够创造价值。\n\n### 每日笔记作为核心锚点\n\n每日笔记（`10_Daily\u002FYYYY-MM-DD.md`）是你的核心锚点：\n\n- 每个项目的更新都会引用工作发生的每日笔记\n- 收件箱中的事项会在每日笔记中被处理并链接\n- `\u002Fstart-my-day` 工作流会自动生成这些每日笔记\n\n---\n\n## 哲学理念\n\nOrbitOS 建立在以下原则之上：\n\n1. **AI 作为伙伴**：AI 不仅仅是一个工具，它更是一位积极的协作伙伴，能够理解你的系统并帮助维护它。\n2. **先捕捉一切，再逐步处理**：收件箱的存在是为了确保你不会遗漏任何想法；AI 则会在你准备好的时候帮助你进行处理。\n3. **连接胜过分类**：僵化的文件夹层级结构往往失效；而维基链接则能构建一个灵活且可查询的知识图谱。\n4. **每日节奏**：每日笔记将所有内容锚定在一起，形成你工作和思考的时间线。\n5. **渐进式结构化**：想法最初可能比较粗糙，但通过 AI 辅助的不断打磨和完善，最终会变得条理清晰。\n\n---\n\n## 许可证\n\nMIT 许可证 — 可自由使用、根据需要修改，并与他人分享。","# OrbitOS 快速上手指南\n\nOrbitOS 是一个基于 Obsidian 的 **AI 驱动**个人生产力系统。它将知识管理与日常任务规划交由 AI 助手（Claude Code 或 Gemini CLI）智能编排，让你通过自然语言对话即可管理项目、研究课题和每日待办。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n1.  **操作系统**：macOS、Windows 或 Linux。\n2.  **核心软件**：\n    *   **Obsidian**：需安装最新版 ([下载地址](https:\u002F\u002Fobsidian.md\u002Fdownload))。\n    *   **Node.js**：用于安装 AI 命令行工具（建议 v18+）。\n3.  **AI 助手（二选一）**：\n    *   **Claude Code** (推荐): `npm install -g @anthropic-ai\u002Fclaude-code`\n    *   **Gemini CLI**: `npm install -g @google\u002Fgemini-cli`\n4.  **可选插件**：\n    *   建议在 Obsidian 社区插件市场安装 **Terminal** 插件，以便直接在 Obsidian 内运行 AI 命令，无需切换窗口。\n\n> **提示**：国内用户若遇到 npm 安装缓慢问题，可临时切换镜像源：\n> `npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com`\n\n## 安装步骤\n\n你可以选择以下任意一种方式将 OrbitOS 克隆到本地。\n\n### 方案一：使用 Git Sparse Checkout（仅下载英文版，保留 Git 历史）\n\n```bash\ngit clone --filter=blob:none --sparse https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMarsWang42\u002FOrbitOS.git my-vault\ncd my-vault\ngit sparse-checkout set EN\nmv EN\u002F* EN\u002F.* . 2>\u002Fdev\u002Fnull; rmdir EN\n```\n\n### 方案二：使用 degit（无 Git 历史，更简洁）\n\n```bash\nnpx degit MarsWang42\u002FOrbitOS\u002FEN my-vault\n```\n\n**后续操作**：\n1. 打开 **Obsidian**。\n2. 选择 \"Open folder as vault\"（打开文件夹作为仓库），选中刚才生成的 `my-vault` 目录。\n3. 在该目录下打开终端，启动你安装的 AI 助手（如输入 `claude` 或 `gemini`）。\n\n## 基本使用\n\nOrbitOS 的核心理念是“先捕获，后整理”。以下是第一天使用的最小闭环流程：\n\n### 1. 捕获想法 (Capture)\n在 Obsidian 左侧文件列表中，进入 `00_Inbox\u002F` 文件夹，新建一个笔记（例如 `idea-1.md`）。\n*   **操作**：随意写下一句话、一个项目构思或想研究的话题。\n*   **注意**：无需关心格式，AI 会后续处理。\n\n### 2. 开启一天 (Start Day)\n在终端（或 Obsidian 内置 Terminal 插件）中运行以下命令：\n```bash\n\u002Fstart-my-day\n```\n*   **效果**：AI 会自动扫描 `00_Inbox`，回顾昨日进度，并生成当天的日报笔记（位于 `10_Daily\u002F`），包含今日聚焦建议。\n\n### 3. 启动项目 (Kickoff)\n将收件箱中的想法转化为结构化项目：\n```bash\n\u002Fkickoff\n```\n*   **效果**：AI 会与你互动，澄清目标，然后在 `20_Project\u002F` 中创建包含目标、阶段和成功指标的项目文件。\n\n### 4. 深度研究 (Research)\n针对某个主题进行调研并自动归档：\n```bash\n\u002Fresearch \u003C你的主题>\n```\n*   **效果**：AI 执行深度搜索，在 `30_Research\u002F` 生成结构化笔记，提取原子概念至 `40_Wiki\u002F`，并自动建立双向链接。\n\n### 5. 快速问答 (Ask)\n获取即时答案而不创建繁重文档：\n```bash\n\u002Fask \u003C你的问题>\n```\n*   **效果**：直接获得回答，你可选择是否将有价值的信息存入知识库。\n\n---\n**常用命令速查**：\n*   `\u002Fstart-my-day`：每日规划与复盘\n*   `\u002Fkickoff`：初始化新项目\n*   `\u002Fresearch`：深度研究与知识结构化\n*   `\u002Fparse-knowledge`：将非结构化文本（如会议记录）整理入库\n*   `\u002Farchive`：归档已完成项目","资深全栈开发者李明正同时推进三个微服务项目，并需要持续追踪最新的 AI 架构论文以优化系统设计。\n\n### 没有 OrbitOS 时\n- **信息碎片化严重**：灵感、会议记录和代码片段散落在微信、浏览器标签和临时文本文件中，难以统一检索。\n- **每日规划耗时费力**：每天早上需花费 30 分钟手动整理昨日遗留任务，常因遗漏上下文而陷入“先做什么”的决策瘫痪。\n- **知识沉淀断层**：阅读的技术文章仅停留在收藏夹，未能转化为可复用的原子概念，导致相同问题重复研究。\n- **项目关联缺失**：不同项目间的通用模块缺乏链接，无法快速复用过往解决方案，造成重复造轮子。\n\n### 使用 OrbitOS 后\n- **全自动知识入库**：李明只需将杂乱笔记丢入 `00_Inbox`，OrbitOS 调用 AI 自动解析内容，将其分类归档至 `20_Project` 或 `40_Wiki` 并建立双向链接。\n- **智能晨间规划**：OrbitOS 基于昨日进展和当前活跃项目，自动生成包含优先级的每日待办清单，让他醒来即可直接进入心流状态。\n- **动态知识图谱**：在研究新架构时，OrbitOS 自动提取核心概念生成原子笔记，并智能关联到相关项目文档，形成可生长的知识库。\n- **上下文感知推荐**：当开启特定项目文件夹时，OrbitOS 主动推送相关的历史研究成果和未完成任务，确保执行连贯性。\n\nOrbitOS 通过将繁琐的整理工作交给 AI，让开发者从“知识的搬运工”转变为“智慧的决策者”，真正实现以人为中心的效率飞跃。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMarsWang42_OrbitOS_8721c095.png","MarsWang42","Mars Wang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FMarsWang42_ce61b4af.jpg",null,"Irvine, California","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMarsWang42",681,77,"2026-04-02T14:44:55","MIT","macOS, Windows, Linux","未说明",{"notes":89,"python":90,"dependencies":91},"该工具是基于 Obsidian 的生产力框架，本身不直接依赖本地 GPU 或特定 Python 环境。核心功能依赖于外部 AI 命令行工具（Claude Code 或 Gemini CLI），需通过 npm 安装。建议使用 Obsidian 的 Terminal 插件以获得无缝体验。","未说明 (需安装 Node.js 以运行 npm 命令)",[92,93,94],"Obsidian","@anthropic-ai\u002Fclaude-code 或 @google\u002Fgemini-cli","obsidian-terminal (推荐插件)",[15,45],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:17:44.578500",[],[]]