问题 01
物业专家经验散在文件夹里，AI 用不上
AI Builder · Local-First · 2026
把想法， 做成能用的东西。
01 / 主项目 · 知行有策
让物业经验，
成为可调用的 AI Skill
物业咨询知识的 AI Skill 生产平台。资料萃取成知识原子，在 Skill 工厂组装、评测、上架，再由 Agent 按问题编排调用，每条结论都能回到原文。
技术负责人 · 桌面端由我独立开发13 人团队 · 浙江省国际大学生创新大赛 · 产业赛道
浙江工商大学 · 计算机在读
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PROBLEM → TOOL
每一个痛点，
都被做成了一个工具
已做成0 / 6
问题 02
工具割裂，断网就没法干活
问题 03
AI 写报告编数据，结论超过证据
问题 04
重要决策反复纠结
问题 05
大学路线选择迷茫
问题 06
AI 工具太多，信息过载
CASE STUDY · FORGE
Forge 是怎么做出来的
三个关键判断，每一个都能在代码里找到对应的实现。
01 / 边界
先决定不做什么
每天在 AI 实战、课业、内容和习惯之间切换，数据散在好几个软件里，断网就停。Forge 把 8 个日常模块收进同一个本地库。
但写作留在 Codex，资料检索交给本机的 19RAG 服务。早期在 Forge 里做过写作编辑器，真实用了几天就删掉了：工具不越界，才用得久。
02 / 取舍
数据先落在本地
IndexedDB 是主存储，打开就能读写，不等网络。完整备份带版本号，导入时先解析、迁移、校验、预览，再用单个事务写入，任何一步失败就整体回滚。
云端只做可选的快照同步。两端冲突时由人决定保留哪一份，不做看不见的字段级自动合并。
03 / 联动
用状态机管住计时
学习计时只有四个状态，每个状态能接受哪些事件写死在一张转移表里，非法操作直接抛错；计时器全局只有一个实例。
计时结束后，按结构化的 study-duration 规则匹配每日计划里的任务并自动勾选。规则只认结构，不靠标题关键词去猜。
BOUNDARY · 模块边界8 IN / 2 OUT
FORGE · INDEXEDDB 本地库离线可用
01每日计划02实战推进03爆款拆解04灵感记录
05记账06学习计时07习惯打卡08RAG 资料库入口
OUTSIDE · 不做进 FORGE
写作直接在 Codex 完成，Forge 只记录选题、卡点和发布数据
资料检索本机 19RAG 服务，资料、模型和密钥都不进网页和备份
PRODUCT.md · 写作边界 / RAG 资料库边界
DATA FLOW · 数据流BACKUP v4 / SCHEMA 10
界面打开即可读写
IndexedDB主存储 · 断网照常用
导入备份 · 单事务
解析
迁移
校验
预览
写入
任何一步失败 → 整个事务回滚，本地数据保持原样
云端 · 可选
Supabase 快照同步按版本号比较，冲突返回 PT409，由人选择保留哪一份
PRODUCT.md · 数据与同步 / services/backup/jsonBackup.ts
STATE MACHINE · 学习计时idle
const transitions: Record<TimerState, Partial<Record<TimerEvent, TimerState>>> = {
idle: { START: 'running', RESET: 'idle' },
running: { PAUSE: 'paused', STOP: 'finalizing', RESET: 'idle' },
paused: { RESUME: 'running', STOP: 'finalizing', RESET: 'idle' },
finalizing: { RESET: 'idle' },
};
// transitionTimer()
if (!next) throw new Error(`Timer cannot ${event} from ${current}`);finalizing → studySessions → study-duration 规则 → dailyTasks 自动勾选
services/timer/timerMachine.ts / services/automation/automationRules.ts
ABOUT · NOW
我是叶文哲
浙江工商大学计算机在读。现在花最多时间的事，是把 AI 装进自己学习和构建的每个环节：先弄清楚真实的问题，再把它做成每天都能依赖的工具。
在学
- 本地优先架构与离线同步机制
- Agent 证据链审查与可审计写作
- 万维钢《现代思维工具一百讲》与心智模型
在做
- 知行有策：从知识萃取到 Skill 上架、Agent 咨询的完整链路
- Forge 离线体验与状态机打磨
- 竞赛调研报告 Skill 迭代与评委视角验证
- 个人知识库与本机 RAG 检索整合
在想
- 结论强度不超过证据强度
- 觉得过去的决策亏了，先分清是真亏还是参照点变了
- 一件事没人看着还做吗，做完是充电还是消耗
想聊聊？直接找我
本地优先应用与个人工具、竞赛调研报告与 Agent Skill、AI 编程与新产品落地，都欢迎交流。不设表单，邮件或微信都行。
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