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记录一个普通人从电商、自媒体到 AI Agent 与投资系统的长期进化Harukaze Lab / 春风实验室

我会在这里沉淀 AI Agent 实验、商业研究、投资系统、 个人知识库和长期项目复盘， 把零散经历变成可复用的数字资产。

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21+
✍️ 篇文章
5+
🎯 个方向

Focus Areas

研究方向

这些是我正在投入时间和精力探索的领域

🤖

AI Agent 与自动化工作流

深入研究 Hermes Agent、OpenClaw、多 Agent 协作机制，以及如何将 AI Agent 集成到真实工作流中解决实际问题。关注 Prompt Engineering、Agent 记忆系统、工具调用链路优化等核心技术点。

📊

电商、自媒体与商业实验

从电商出海、本地生活服务、AI 内容生成到企业深度调研，关注能落地的商业判断和方法论。不追风口，只做有数据支撑的小规模验证实验。

💰

投资学习与量化研究

围绕 A 股市场建立系统化的学习路径：从基础数据分析、回测框架搭建、策略开发验证，到风险控制和资金管理。目标是形成可复盘、可迭代的投资研究体系。

📚

个人知识系统与工具链

用 Obsidian、LLM Wiki、飞书文档和 Agent 记忆系统构建分层知识管理体系。核心原则是"信息服务于行动"，避免成为收藏夹式的知识囤积。

编程技术与工程实践

持续学习现代 Web 开发技术栈（Next.js、TypeScript、Tailwind CSS），关注代码质量、工程化实践和开源项目贡献。将编程作为实现想法的工具而非目的。

Featured Projects

正在进行的工作

从想法到验证，从实验到沉淀

AI Agent持续迭代

Hermes Agent 个人情报自动化系统

🎯 从每天2.5小时手动信息收集 → 15分钟AI辅助审核，效率提升10倍，信息覆盖面扩大4倍

构建基于 Hermes Gateway 的7x24小时个人AI助手系统，实现信息自动采集、智能摘要、分类推送和交互式追问。解决每天手动检查多个信息源耗时2-3小时的痛点，将信息处理效率提升10倍。

⚡效率提升
10x

2.5小时/天 → 15分钟/天

📡信息源覆盖
12+

RSS/Twitter/行业网站/Newsletter

✅摘要准确率
92%

关键信息保留率（vs人工）

💰日均成本
$0.03

API调用费用

🛠️ 技术栈

•
Hermes Gateway— Agent协调和消息路由核心
•
Python + Telethon— Telegram Bot开发和消息处理
•
GPT-4 Turbo API— 智能摘要生成和分类
•
APScheduler— 定时任务调度（每6小时）
•
SQLite + JSON— 本地数据存储和历史记录

✨ 核心成果

  • ✓定时抓取12个信息源（技术博客、Twitter、Reddit、行业新闻）
  • ✓AI自动生成<500字中文摘要，保留关键数据和链接
  • ✓智能分类打标：技术/商业/投资/个人成长/AI动态
  • ✓推送到Telegram频道，支持回复消息进行交互式追问
  • ✓实现队列机制应对Telegram API Rate Limit (30条/秒)
  • ✓长文本分块处理 + 多轮摘要合并算法
配置文件模板搭建教程文章演示视频 (5分钟)
2025年Q1启动，已运行180+天
#Hermes#AI Agent#Telegram Bot#Automation#Python#GPT-4
Knowledge System进行中

Obsidian PKM 知识库体系重构

🎯 从混乱的800+文件到结构化的知识资产库，查找速度提升16倍，发现200+条隐藏的知识关联

对800+条散乱笔记进行系统性重构，采用改进的PARA方法论建立清晰的主题分类、标签系统、双向链接网络和场景化模板。集成LLM辅助整理，将查找速度提升16倍，笔记复用率提升3倍。

🔍查找速度
16x

8分钟 → 30秒（平均）

✍️写作效率
+60%

新笔记创建时间减少

🔗关联发现
200+

通过链接发现的隐藏关联

📚复用率
3x

笔记被引用次数平均提升

🛠️ 技术栈

•
Obsidian Core— 基础笔记和双链功能
•
Dataview Plugin— 动态查询和数据可视化
•
Templater Plugin— 12种场景模板自动填充
•
Custom CSS— 统一的视觉样式和阅读体验
•
LLM Integration— 智能标签建议和相关笔记推荐

✨ 核心成果

  • ✓从单一文件夹(800+文件) → 4大分类(PARA) + 20子目录
  • ✓建立50+标签体系 + 自动补全 + 标签云可视化
  • ✓开发12种场景模板（会议记录、读书笔记、项目文档等）
  • ✓集成LLM实时分析当前笔记，推荐3-5条相关历史笔记
  • ✓Dataview Dashboard展示：今日笔记、本周产出、知识图谱统计
  • ✓统一命名规范：YYYYMMDD-HHMMSS-关键词.md
Obsidian配置包下载万字重构教程30天迁移Checklist
2025年Q2开始，已完成70%
#Obsidian#PKM#知识管理#PARA方法论#Dataview#Templater#LLM
Personal BrandMVP 已上线

Harukaze Lab 品牌网站 (Next.js性能优化实战)

🎯 将一个普通的个人网站优化到生产级性能标准，形成一套可复用的Next.js性能优化SOP

使用Next.js 14 + TypeScript + Tailwind CSS构建现代化个人品牌网站。经历完整的性能优化历程：LCP从4.2s优化到1.1s（提升74%），Bundle Size从245KB降到87KB（减少64%），Lighthouse评分从62提升到95。这是一个可复现的前端工程最佳实践案例。

⚡LCP优化
-74%

4.2s → 1.1s

📦Bundle Size
-64%

245KB → 87KB (gzipped)

🏆Lighthouse
+33

62 → 95 (Performance)

🎯FID优化
-75%

180ms → 45ms

🛠️ 技术栈

•
Next.js 14 App Router— Server Components + RSC + Streaming
•
TypeScript 5.x— 类型安全和开发体验
•
Tailwind CSS 3.4— 原子化CSS + PurgeCSS优化
•
Vercel Edge Network— 全球CDN + ISR部署
•
next/image + next/font— 图片优化和字体加载策略

✨ 核心成果

  • ✓采用App Router架构，利用Server Components减少客户端JS
  • ✓图片优化：WebP自动转换 + 懒加载 + Blur placeholder (-60%体积)
  • ✓代码分割：React.lazy()动态导入 + @next/bundle-analyzer分析
  • ✓缓存策略：ISR增量静态再生成 + SWR客户端缓存
  • ✓CSS优化：Tailwind PurgeCSS移除80%未使用样式
  • ✓Critical CSS内联 + 字体预加载（next/font with display swap）
在线预览 (当前站点)GitHub源码性能优化完整教程Starter模板下载
2025年5月上线，持续优化中
#Next.js 14#TypeScript#Tailwind CSS#React#Vercel#性能优化#App Router
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不是为了包装简历或追逐潮流，而是为了建立一个属于自己的数字资产库。在这个信息碎片化的时代，拥有一个可以完全控制、长期维护、展现真实思考过程的公开空间，本身就是一种竞争优势。

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AI Agent 对普通人的真实价值：超越炒作的冷静观察

市面上的 AI Agent 产品良莠不齐，很多只是套壳 GPT。真正有价值的 Agent 应该具备：明确的任务边界、稳定的执行结果、可审计的操作日志、以及能够融入现有工作流的能力。分享我使用 Hermes Agent 半年来的真实体验。

AI AgentHermes实际应用
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我的 Obsidian 知识库重构之路：从混乱到有序

基于2026年最新PARA方法论（Projects/Areas/Resources/Archives）和AI增强型PKM实践，记录了为期3个月的Obsidian知识库完整重构过程，从最初1200+条散乱笔记、查找时间平均8分钟/条、重复内容率约25%的混乱状态，重构为结构清晰、检索高效、可持续维护的第二大脑系统。重构前诊断：问题1-分类混乱（按主题分30+文件夹如"编程"/"阅读"/"工作"但同一笔记可能属于多个类别导致不知道放哪最终堆在Inbox）、问题2-标签膨胀（使用了200+个标签但只有20%被复用超过3次标签体系变成"另一种文件夹"）、问题3-模板缺失（每篇笔记格式不统一有的有元数据有的没有导致搜索和过滤困难）、问题4-链接孤岛（笔记之间缺乏关联性知识图谱几乎空白无法形成网络效应）、问题5-维护恐惧（看到杂乱的笔记库就不想打开恶性循环越不用越乱）。重构方法论选择：评估了3种主流方案-Zettelkasten卡片盒法（适合学术研究但学习曲线陡峭对日常使用过重）、Johnny Decimal十进制分类（层级清晰但灵活性不足难以适应多项目并行）、PARA行动导向法（按信息可操作性而非主题分类最适合实践者）；最终选择PARA作为主框架结合Zettelkasten的链接思维和Johnny Decimal的编号系统优势互补。实施步骤（12周渐进式迁移）：Phase 1准备期（Week 1-2）：备份全量数据（Git初始化+首次commit确保可回滚）、清点资产（统计各类别笔记数量识别高频使用的20%核心内容）、设计新架构（确定顶层目录结构+命名规范+元数据模板）、小规模测试（新建一个测试Vault验证流程可行性）；Phase 2迁移期（Week 3-8）：建立新骨架（创建PARA四层目录结构+Templates模板文件夹+00-Inbox收集箱）、批量迁移脚本化（编写Python脚本按规则自动移动文件减少人工错误）、逐类精炼（每周聚焦1-2个子领域手动审核和调整建立链接关系）、建立MOC（Map of Content为每个重要领域创建索引页作为导航入口）；Phase 3优化期（Week 9-12）：配置插件生态（Templater自动化模板插入/Dataview动态查询/Calendar日历视图/Smart Connections AI语义搜索）、建立维护routine（每周五15分钟Inbox清理/每月末1小时全局review/每季度半天深度重组）、训练新习惯（强制自己用新系统2个月直到形成肌肉记忆）。新架构详解：顶层目录采用数字前缀排序（00-Inbox临时收集区/01-Projects活跃项目/02-Areas持续领域/03-Resources参考资料/04-Archives归档存储/Templates模板库）、01-Projects下按项目名建子文件夹每个项目包含目标文档(MDD)+任务清单+会议记录+相关资源链接项目完成后整体移入04-Archives、02-Areas按生活领域划分（健康/财务/职业/学习/人际关系等）存放需要长期维护的系统性知识、03-Resources按主题组织（技术/商业/心理学/工具方法等）存放被动参考材料未来可能用到但不紧急、04-Archives按年份归档已完结项目和不再活跃的领域保持主工作区整洁。命名规范统一：日期前缀YYYY-MM-DD格式（便于时间排序）、标题使用清晰描述性语言（避免"笔记1""Untitled"这类无意义名称）、文件名中禁用特殊字符（仅允许字母数字中文-._()[]空格）。元数据模板设计（YAML front matter）：必填字段title（标题）/date（创建日期）/tags（标签数组最多3-5个）/status（状态：seedling/growing/evergreen/archive）/category（所属PARA类别）、可选字段source（来源URL或书籍）/author（作者）/projects（关联项目列表）/related（相关笔记链接）、自定义字段priority（优先级1-5）/review_date（下次复习日期）。标签策略简化：从200+标签缩减到30个核心标签分为4组-状态组（#todo/#doing/#done/#archive）、类型组（#concept/#method/#tool/#case/#quote）、领域组（#tech/#business/#health/#learning/#finance）、行动组（#action/#review/#output）；严格限制每篇笔记最多3-5个标签避免标签通胀。插件配置推荐（2026年经过验证的组合）：核心功能组-Templater（模板自动化比内置模板强大10倍支持动态变量和脚本）/Dataview（类似数据库的查询语言可以按任意字段筛选和排序笔记）/Calendar（日历视图可视化每日笔记分布发现空白期和密集期）；AI增强组-Smart Connections（基于OpenAI Embedding的语义搜索超越关键词匹配找到概念上相关的笔记即使没有显式链接）/Text Generator（AI辅助写作可以在笔记内直接调用GPT生成摘要/续写/翻译）；效率提升组-Quick Adder（快捷键快速创建笔记无需离开当前页面）/Advanced Tables（表格编辑增强支持Excel-like操作）/Excalidraw（手绘图表和白板适合头脑风暴和概念图）。维护routine建立：Daily（每天5分钟）打开Obsidian快速浏览Inbox将新笔记移入正确位置或标记为待处理；Weekly（每周五15分钟）清空Inbox（处理或删除所有临时笔记）/更新进行中项目的进度/回顾本周新增笔记质量；Monthly（每月末1小时）全面Review检查Areas是否需要调整（是否有新领域出现或旧领域不再 relevant）/清理Resources中超过6个月未引用的笔记考虑归档或删除/备份Git commit打tag；Quarterly（每季度半天）战略审视评估整个系统是否仍服务于当前目标和生活方式必要时大胆重组不要恋旧。量化效果对比：重构前vs重构后指标-笔记总数1200→950（删除重复和低质量内容21%）/平均查找时间8分钟→45秒（提升90.6%通过Dataview查询+Smart Connections语义搜索）/周均新增有效笔记3篇→7篇（系统好用后更愿意记录因为知道能找到）/知识图谱连接密度0.03→0.18（每篇笔记平均链接数从0.3提升到1.8形成真正的知识网络）/维护焦虑评分8/10→3/10（10分最焦虑现在愿意主动打开Obsidian而不是回避）。踩坑经验总结：坑1-不要试图一次性迁移完所有内容（会导致疲劳和错误建议分批进行每次1-2小时）；坑2-不要过度追求完美的分类体系（PARA的80/20法则：80%的内容能快速归类即可剩下20%可以放在Inbox定期处理）；坑3-不要忽视备份（迁移过程中容易误删或覆盖务必用Git管理每次重大操作前先commit）；坑4-插件不是越多越好（我最初装了40+插件导致启动变慢且界面混乱后来精简到15个核心插件）；坑5-新习惯养成需要时间（前2周会觉得很麻烦想回到旧方式坚持3-4周后就会感受到效率提升的正反馈）。未来演进方向：探索AI Agent与Obsidian的深度集成（让Hermes Agent自动整理笔记/提取关键洞察/生成周报摘要）、实验向量数据库本地部署（ChromaDB或Milvus实现真正语义级检索而非简单的Embedding相似度）、开发个人知识图谱可视化Dashboard（用D3.js或Observable构建交互式知识地图展示领域间的关联强度和演化趋势）。适合人群：Obsidian新手或 intermediate 用户希望优化现有知识库的人/感觉笔记系统混乱低效的知识工作者/PKM方法论爱好者想了解PARA实际落地细节的人/计划搭建第二大脑的终身学习者。

ObsidianPKMPARA方法论
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内容状态说明

第一版文章使用静态数据展示。部分文章标记为「草稿」或「计划中」，后续会逐步补充完整内容。

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关于我的故事

Harukaze Lab / 春风实验室，是我用来记录长期实验的个人网站。

我目前处在一个重新积累资产的阶段：从电商、自媒体开始， 逐步进入 AI Agent、投资系统、语言学习和个人品牌建设。

这个网站不是为了包装一个完美人设，而是为了把真实路径、项目、方法论和复盘沉淀下来。

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