Overview
个人知识库的主题总览。目前涵盖二十一个核心主题：上下文工程（Context Engineering）、AI 推理工程 / 模型服务、自托管 LLM / 本地 AI 硬件、AI 时代的用户体验、云智能体运行时 / 安全边界、智能体体验设计（AX）、界面设计词汇 / 设计系统、LLM Wiki 模式、Transformer 架构 / 注意力机制、音频信号处理 / 音频可视化、前端动画中的物理模型、浏览器中的折射玻璃效果、实时图形渲染中的大气散射、现代浏览器内部机制、Web 应用快捷键系统、跨平台桌面应用架构、六边形网格算法、黑客文化 / 开源传统、身份改变 / 目标系统、Tailscale 网络加速 / Peer Relay 和 开源产品信任与自托管。
Context Engineering（上下文工程）
研究 LLM 如何接收、处理和利用输入信息，以及如何通过结构化管理上下文窗口来提升模型输出质量。
核心发现：输入更多信息反而可能降低模型表现（Context Rot 问题），需要通过 Context Engineering 的四种策略（Write、Select、Compress、Isolate）来优化。
涉及：Attention Mechanism、Context Window、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、Lost in the Middle Problem 等。
AI 推理工程 / 模型服务
研究训练后模型如何在生产环境中以可控延迟、吞吐量、成本和质量运行。核心切入点是 LLM Inference Phases：prefill 受算力限制，用 TTFT 衡量；decode 受内存带宽限制，用 TPS 衡量。
这条知识线从 A Guide to AI Inference Engineering 出发，串起 AI Inference Engineering、Inference Batching、Prefix Caching、Model Quantization、Speculative Decoding、Model Parallelism for Inference、Disaggregated Inference Serving、KV-Cache 和 LLM Inference Engines。
自托管 LLM / 本地 AI 硬件
研究本地或自管环境中运行开放 LLM 时，模型大小、显存、内存带宽、统一内存、推理引擎和 benchmark 如何共同决定实际体验。核心问题是模型是否装得下、decode 是否足够快、软件栈是否能兑现硬件规格。
这条知识线从 Self-hosted LLMs Local AI Hardware 出发，串起 GPU Memory Math for LLMs (2026 Edition)、Memory Bandwidth for Local AI Hardware (2026 Edition)、Inference Engines for LLMs & Local AI Hardware (2026 Edition)、Local AI Hardware、LLM VRAM Sizing、Memory Bandwidth for LLM Inference 和 LLM Inference Benchmarking。
AI 时代的用户体验
研究 AI 把用户角色从“执行步骤的人”转成“监督自动化的人”之后，交互设计、可用性指标和风险控制方式会如何被重写。
这条知识线从 Intent-based Outcome Specification 出发，串起 Articulation Barrier、Orchestration Surface、Intentional Cognitive Friction、Slow AI 与 Intent by Discovery，也和 Long-term Memory for LLMs、Multi-agent System 等系统层能力发生交叉。
云智能体运行时 / 安全边界
研究云端 AI 智能体如何在共享基础设施上安全执行模型生成代码。核心问题是 Cloud Agent Runtime 如何把用户意图、身份、密钥、计费、持久状态、工具调用和可观察性分配到可信主机、可丢弃沙盒和桥接层。
这条知识线从 Dumb Sandbox, Smart Host 出发，串起 Smart Host Dumb Sandbox、Agent Host Control Plane、Agent Sandbox、Agent Tool Bridge 和 Scoped Credentials for Agents。它也和 Agent Loop、Orchestration Surface、Slow AI 形成系统层连接。
智能体体验设计（AX）
研究如何为 AI 智能体设计交互界面——类比 UX 对人类的意义，但专为智能体的回合制感知和行动模式设计。核心问题是 AX 如何弥合智能体推理与房间状态变化之间的协调差距。
这条知识线从 Is Having Agents in the Room Meant to Be Chaotic 出发，串起 Agent Inbox、Held Draft、Perception Empathy 和 Action Explicitness。它上和 Multi-agent System、Agent Loop 的状态一致性问题交叉，下和 Orchestration Surface 形成智能体-房间（AX）与 人-智能体（编排）的对称。
界面设计词汇 / 设计系统
研究设计师、工程师和产品人员如何用共享术语描述界面质量，把“看起来不对”拆成排版、颜色、图标、布局、动效、可访问性、信息架构、文案、组件和度量问题。
这条知识线从 Say precisely what you mean. 出发，串起 Interface Design Vocabulary、UI Typography、UI Color Systems、UI Iconography、UI Layout、UI Motion、Accessibility in UI Design、Information Architecture、UI Copywriting、Design Systems、Design Analytics 和 UI Components。
LLM Wiki 模式
一种由 LLM 逐步构建和维护的持久化知识库架构。核心理念是 知识编译一次、持续更新，而非每次查询时重新从原始文档中提取。
人负责：提供源资料、提出问题、审查结果。LLM 负责：总结、交叉引用、归档、维护一致性。
涉及：Scratchpads、Long-term Memory for LLMs、Obsidian 工具链（Web Clipper、Dataview、Marp）。
Transformer 架构与注意力机制
研究现代 LLM 的基础架构从何而来，以及注意力机制为什么既带来了表达能力，也带来了长上下文成本。
这条知识线从 Attention Is All You Need 出发，串起 Transformer、Self-Attention、Scaled Dot-Product Attention、Multi-Head Attention 和 Positional Encoding，也为理解 Context Window、Lost in the Middle Problem 等现象提供底层背景。
音频信号处理与音频可视化
研究声音如何从连续波形变成数字样本，如何通过 Fourier Transform 从时域切换到频域，以及如何把这些频率分量绘制成播放器里的频谱柱状图。
这条知识线串起了声音的物理直觉、数字音频的采样表示、频谱分析和浏览器端可视化实现。
涉及：Sound Wave、Frequency and Amplitude in Sound、Pure Tone、Audio Sampling、Sampling Rate and Bit Depth、Time Domain and Frequency Domain、FFT and rFFT、Audio Visualization、Time Smoothing、Web Audio API。
前端动画中的物理模型
研究前端交互动画如何借用物理模型来获得更自然的运动效果，尤其是弹簧动画（Spring Animation）背后的恢复力、质量和阻尼。
这条知识线把数学/物理模型与 UI 动画参数连接起来，帮助理解为什么 mass、stiffness、damping 会直接改变动画手感。
涉及：Hooke’s Law、Harmonic Oscillator、Damping in Spring Animation、Spring Parameters in Framer Motion、Framer Motion。
浏览器中的折射玻璃效果
研究如何在浏览器里近似实现具有“材质感”的玻璃 UI，重点不是普通模糊，而是通过 Refraction 建模背景位移，再交给 SVG Displacement Map 和 Specular Highlight 组合出可感知的厚度与高光。
这条知识线连接了光学直觉、位移贴图编码和浏览器滤镜约束，也补充了前端渲染层面对“Apple 风格视觉效果”可实现边界的理解。
涉及：Liquid Glass Effect、Refraction、SVG Displacement Map、Specular Highlight。
实时图形渲染中的大气散射
研究如何用 shader 在浏览器和实时 3D 场景中渲染天空、日出日落、地平线雾霭和行星大气层。核心思路是把天空颜色视为光在大气体积中的散射与吸收结果，再用 Raymarching、深度缓冲和 LUT 优化把物理直觉压缩成可实时运行的后期处理。
这条知识线从 On Rendering the Sky, Sunsets, and Planets - The Blog of Maxime Heckel 出发，串起 Atmospheric Scattering、Rayleigh Scattering、Mie Scattering、Ozone Absorption、Optical Depth and Transmittance、Planetary Atmosphere Rendering 和 LUT-based Atmospheric Scattering。
现代浏览器内部机制
研究浏览器如何把 URL、HTML、CSS 和 JavaScript 转成安全、可交互、可合成的页面。核心问题包括 Browser Networking and Resource Loading、Browser Rendering Pipeline、V8 JavaScript Engine、JavaScript Module Loading、Browser Multi-Process Architecture 和 Site Isolation 如何协同。
这条知识线从 How modern browsers work 出发，以 Chromium 为主线，串起 Modern Browser Architecture、Blink、Gecko、WebKit 和 Browser Engine Comparison，也连接 Electron、Native-feel WebView Desktop Apps 和浏览器端图形效果主题。
Web 应用快捷键系统
研究 Web 应用如何在浏览器环境里实现接近桌面应用的快捷键体验，问题链路从 Keyboard Event 的采集开始，经过 Keyboard Layout Mapping 的国际化归一化，再落到 Keybinding Service 的命令分派和冲突裁决。
这条知识线把浏览器输入事件、键盘布局检测、绑定解析和上下文条件系统连成了一条完整实现链路。
涉及：Keyboard Shortcut Support in Web Apps、keyCode、Keyboard Map API、Context Key Expression、VS Code、node-native-keymap。
跨平台桌面应用架构
研究复杂桌面应用如何在 Web 技术、native shell、后台运行时和性能核心之间分工。重点问题包括跨平台 UI 复用、系统 API 控制、WebView 渲染行为、IPC 类型边界、文件系统索引和内存基线。
这条知识线从 A Technical Deep Dive Into the New Raycast 出发，把 Raycast 2.0 作为案例，串起 Hybrid Native WebView Architecture、Native-feel WebView Desktop Apps、Typed IPC for Multi-runtime Apps、Rust File Indexer 和 Electron。它也和 Keyboard Shortcut Support in Web Apps、VS Code 形成桌面 Web 技术谱系。
六边形网格算法
研究游戏和可视化系统中六边形网格（Hexagonal Grids）的几何、坐标系统、存储和算法实现。核心思路是把六边形地图建模为可做向量运算的坐标系统，再在其上实现距离、线段、移动范围、视野、寻路和屏幕坐标转换。
这条知识线从 Red Blob Games Hexagonal Grids 和 Implementation of Hex Grids 出发，串起 Hexagonal Grid Geometry、Hex Coordinate Systems、Cube Coordinates for Hex Grids、Axial Coordinates for Hex Grids、Offset Coordinates for Hex Grids、Doubled Coordinates for Hex Grids、Hex Grid Distance、Hex Grid Line Drawing、Hex Grid Layout、Fractional Hex Coordinates、Hex Map Shapes、Hex Grid Map Storage 和 Hex Grid Pathfinding。
黑客文化 / 开源传统
研究 hacker 一词在软件共同体中的原始含义、学习路径、声望机制和开源历史。核心关注点是能力、态度、贡献和同行认可如何共同形成技术身份。
这条知识线从 How To Become A Hacker 出发，串起 Hacker Culture、Hacker Attitude、Basic Hacking Skills、Hacker vs Cracker、Hacker Status and Reputation、Gift Culture in Hacker Culture、Open Source Software、Unix-centered Hacker Culture 和 Free Software Movement。
身份改变 / 目标系统
研究个人改变如何从表层目标进入身份、感知镜头、反馈回路和每日行动系统。核心问题是一个人如何看见旧身份的代价，建立新的愿景和反愿景，再把生活组织成能持续迭代的目标系统。
这条知识线从 How to fix your entire life in 1 day 出发，串起 Identity-Based Behavior Change、Goal-Oriented Behavior、Ego Development Stages、Cybernetic Intelligence、Vision and Anti-Vision、Self-Change Protocol 和 Life as a Game。
Tailscale 网络加速 / Peer Relay
研究 Tailscale 在复杂 NAT 和跨地域网络中的路径选择问题。核心问题是 Tailnet 设备如何在 direct 路径、DERP Relay 兜底路径和 Tailscale Peer Relay 自有中继路径之间切换，以及 relay 节点位置、UDP 可达性和 ACL 授权如何影响延迟。
这条知识线从 国内自建 Peer Relay 实现 Tailscale 加速：RTT 160ms → 30ms 出发，串起 Tailnet、NAT Traversal、WireGuard、DERP Relay、Tailscale Peer Relay 和 Tailscale ACL。
开源产品信任与自托管
研究开源产品在商业化、价格调整、管理层变化和 API 演进中如何影响用户信任与退出路径。核心问题是用户如何从源码、许可证、承诺文本、第三方兼容实现和自托管能力中判断长期控制权。
这条知识线从 The Quiet Renovation at Bitwarden - ByteHaven - Where I ramble about bytes 出发，把 Bitwarden 和 Vaultwarden 作为案例，串起 Open Source Trust Erosion、Self-hosted Password Management、API Compatibility Drift 和 Open Source Fork Safety。