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你好，我是杰西卡 👋

AI 产品人 · build in public —— 一边做产品，一边把过程和踩过的坑公开写出来。

我做的东西围绕一个信念：AI 吃掉一切不产生理解的杂活；判断、观点、表达，留给人。 下面这些项目都是同一条链路上的一环 —— 把「信息 → 认知 → 内容」做成一个人也能转起来的飞轮。

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kw-demo.mp4

_{▶️ 3 分钟看我怎么一个人用 AI 做内容 · a 3-min look at how I do content solo with AI（下面的 knowledge-workbench 就是这套流水线）}

飞轮的主体，其他项目多半是从这里长出去的。

🧠 knowledge-workbench (3 stars) - 一个人把「信息 → 认知 → 内容」做成飞轮的完整尝试：采集 → 理解 → 沉淀 → 创作 → 发布 → 复盘。上面那条视频讲的就是它

一对姊妹 skill。装进任何能跑 shell 的 AI agent（Claude Code / Codex / Cursor / Gemini CLI…）就能用，丢链接进去，产物是你自己的 markdown。

📖 read-anything (31 stars) - 任意链接（网页 / 博客 / 播客 / X）→ 中文结构化解读 → NotebookLM 式对话。read 管读文字

🎬 watch-anything (25 stars) - X / YouTube / B站视频（含无字幕）→ 自动下音轨转写 → 中文卡片解读（摘要 / 要点 / 金句中英对照）。watch 管看视频

在真实项目里被坑出来、清洗后开源的东西。

🛠️ open-skills (2 stars) - 实战踩坑攒出来的 Claude Code / Agent Skills 合集。deep-clean 的核心是一条教训：AI 最会把文件夹摆整齐，最容易跳过核对内容

🌉 codex-feishu-bridge (1 stars) - 把 Codex CLI 桥接成飞书 / Lark 机器人：扫码建 bot、macOS 后台常驻、空闲不烧 token

🤝 mindforge (3 stars) - 多 AI 协作的终端工具，自动传递上下文、记录分歧与决策，不用每换个模型就重讲一遍背景

把行业专家的判断，做成可复用、可追踪的 Agent 工作流。

🛒 mall-operation-system (1 stars) - 商场经营 Agent：销售、客流、合同、活动、巡店记录散在各处，把它们收成一条研判链路，输出可执行的改善动作 · ▶️ 在线 Demo

⚖️ Lawyer-AI (1 stars) - 把混乱的客户咨询记录，整理成律师可改、可确认、可交付的工作底稿（劳动争议付费咨询助手 MVP）· ▶️ 在线 Demo

📈 KOL-match (0 stars) - 电商达人投放决策系统：从「找人」变成「分组 + 排期 + 首轮先谈名单」

长文首发在公众号「杰西卡聊AI」。写的都是自己做项目踩出来的东西 —— 结论好抄，坑不好抄。

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