AI Toolkit — 模型、框架與繪圖工具
以下為 AI 輔助工具與框架的整合知識，涵盖知識管理比較、Agent 外掛架構、以及繪圖自動化方案。
LLM Wiki 架構比較
三种方案對比
| 特性 | Hermes 原生 | domleca/llm-wiki | nvk/llm-wiki |
|---|---|---|---|
| 定位 | Agent-Centric | 個人筆記 | 純文字框架 |
| 自動化 | 極高（Lint + 自動沉澱） | 中（手動） | 低 |
| 導航 | SCHEMA→index→log 強制 | 無 | 無 |
| 顯示 | Unicode only，Telegram 相容 | 不設限 | 不設限 |
| 知識累積 | 持久複利 | 單向組織 | 靜態 |
Karpathy 核心概念
- 關鍵句：「Wiki 是一个持久、複利的產物。」
- 三層架構：Raw（不可變）→ Wiki（Agent 維護）→ Schema（規範）
- 核心流程：Ingest → Query → Lint
- Self-Contained 原則：每個知識單元自給自足
標籤池分析結論
標籤同時扮演「分類導航」（人類）和「RAG 過濾」（Agent）兩種衝突角色。建議：補精準缺口標籤、summary 升格必填、系統維護類標籤改為 type 欄位控制。
Superpowers 參考框架
obra/superpowers 是 Agentic 技能與軟體架構框架，特點：
- 技能框架：Agent 能力模組化，支援跨平台執行（Claude Code, Codex, Copilot CLI）
- 多 Agent 協作：子代理派發 + 自動化 review
- 可靠生命週期管理：Brainstorm Server 解決 PID 監控與 EPERM
對 Hermes 的啟發：
| 機制 | 應用場景 | 效益 |
|---|---|---|
| Inline Self-Review | 每日新聞分析、自動編程 | 縮短 subagent review 時間 |
| Owner-PID Monitoring | 長期 Cronjob（RSS 監控） | 防止權限錯誤導致程序終止 |
| Worktree Support | 多專案開發測試 | 隔離環境執行自動化實驗 |
Next AI Draw.io
基於 Next.js + draw.io 的 AI 繪圖工具（GitHub）。
- 自然語言繪圖：透過自然語言建立圖表
- AI 輔助優化：自動視覺化、修改與優化
- 應用場景：快速原型設計、自動化教學、團隊協作優化