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https://github.com/tradecatlabs/vibe-coding-cn.git
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- add local external resources registry - add research domain contract and per-repository research domains - add raw fact snapshot governance and validation scripts Validation: - make test - git diff --check HEAD~1..HEAD Note: - welcome workflow failed because its action input names are stale; core content CI passed.
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# liyupi/ai-guide 研究分析
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## 本轮结论
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- 这是面向中文用户的大型 AI 知识库和产品实践导航，覆盖 AI 编程、工具测评、项目实战和其他 AI 应用。
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- 它的价值在中文传播、学习路径和产品实战材料，不在 coding agent 底层架构。
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- 本仓应借鉴其面向大众的解释方式和项目实战入口，但只吸收与 Vibe Coding 主线相关的部分。
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## 本地证据
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- 研究对象：`liyupi/ai-guide`
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- 当前研究角色：AI 资源大全与产品实用路线
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- 本轮成熟度：L1 初步理解
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- 原始仓库：`raw/repository/`
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- 原始来源清单：`raw/sources.yml`
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- 事实摘要：`domain.yml`
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## 结构观察
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- 根目录包含 `.vuepress/`、`AI/`、`Vibe Coding 零基础教程/`、`translations/`、`package.json`。
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- README 包含 translations、Vibe Coding 零基础教程、AI 知识库导航、新手入门、AI 编程、AI 工具测评等块。
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- 这是站点型知识库，内容广，目录多。
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## 可借鉴点
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- 面向非专家的文案和学习路径值得对照本仓 getting-started。
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- 项目实战材料可作为“从教程到成品”的案例来源。
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- 多主题知识库需要导航层清楚区分主线和支线。
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## 风险和边界
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- 覆盖面太广，容易偏离 Vibe Coding 工程化主线。
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- 内容多为教程和资源，技术结论需要单独验证。
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- 站点型仓库中可能混有翻译、图片和生成内容，需要分层研究。
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## 下一轮研究任务
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- 只抽取 `Vibe Coding 零基础教程/` 和 AI 编程相关路径做二轮研究。
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- 对照其项目实战目录，补充本仓实战案例路线。
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## 沉淀判断
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- 本轮只完成 L1 理解，不直接迁入 concepts、references、workflow 或 skills。
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- 只有经过 L2 源码阅读、实验验证或交叉对照后的结论，才进入稳定层。 |