LOG / 01
这篇文章记录我为什么想在知识库里单独建立审美方向，以及它和电影、图片、海报、3D、AI 生成之间的关系。
LOG / 02
Loop Engineering 表面是 AI 自动化，底层却是管理学：定义目标、设定边界、避免指标被钻空子。
LOG / 03
这篇文章整理我在 Obsidian 里形成的一套训练方法：先自己写，给 AI 写需求规格书，再用自查循环校准判断力。
LOG / 04
这是一篇从 Obsidian 分类混乱中整理出来的短文，记录我如何重新理解知识库结构。
LOG / 05
如果不再从空白开始走一段路，我们可能会失去自己的评价标准，只剩下 AI 给出的平均标准。
LOG / 06
工具从外挂变成基础设施后，需要考虑的不再是要不要用，而是如何给工作流增加冗余。
LOG / 07
从贪心算法和驻足搜索出发，记录我对人生选择、目标感和长期路径的一点思考。
LOG / 08
看完电影之后的反思
LOG / 09
这篇文章讲清楚一件事：为什么我更愿意把长期内容放回 Git，而不是完全交给第三方平台。
LOG / 10
这篇文章记录我怎么理解“克制但不单调”的页面，以及我在个人网站里如何实践这种方向。