AI 原生工具构建者
把 Claude Code、Codex、OpenClaw、NotebookLM、飞书知识库与自托管服务组合为可执行的生产系统。
AI Native Builder · Personal Operating System
把 AI Agent、内容系统与基础设施，组织成可复利的个人操作系统。
我是 Jeremy Liang。我长期构建 AI Agent 工作流、知识库、内容生产系统与自动化基础设施；关注的不是单点工具，而是让想法、资料、执行、发布和复盘形成闭环。
AIAgent orchestration
KBKnowledge systems
OPSAutomation infrastructure
$ whoami
Jeremy Liang
$ focus
AI-native tools · content engines · agent teams
$ principle
Ship systems, not screenshots.
我是谁
一个把 AI 当作组织能力来使用的人：既做工具，也做流程；既看增长，也看系统韧性。
内容与知识运营者
关注公众号、视频、选题、研究笔记与知识库沉淀，让信息从“收藏”进入“可问答、可复用、可生产”。
自动化组织设计者
用多 Agent、角色分工、任务路由、定时巡检和复盘机制，模拟一个小型 AI 组织的运行方式。
我的个人操作系统
主页只展示能力结构，不暴露任何内部服务入口、域名路径或敏感基础设施细节。
不是把工具堆起来，
而是把工具变成 可持续执行的组织。
A
Agent 幕僚团围绕研究、编码、部署、运维与知识整理建立角色化协作。
B
知识库与问答层把视频、文章、项目资料沉淀成结构化笔记，再进入可查询的知识库。
C
内容生产流水线从选题、资料抓取、信源验证、写作、配图到发布，追求可复用模板。
D
私有化基础设施偏好可控部署、可观测状态、可回滚配置和清晰边界。
正在持续深挖的方向
这些不是简历关键词，而是我正在用真实系统反复试错的领域。
多智能体协作
角色分工、上下文治理、任务拆解、执行回执、异常上报与复盘。
知识库工程
微信文章、视频、NotebookLM、飞书文档与可问答知识资产。
内容自动化
公众号、短视频、选题系统、信息差扫描、信源校验与风格化写作。
AI 基础设施
自托管服务、API 网关、密钥治理、监控巡检与安全边界。
一人公司实验
用系统化流程放大个人产能，探索服务、模板、工具与知识产品。
项目研究与拆解
持续跟踪开源项目、AI Agent、开发者工具和增长案例。
做事原则
用来过滤机会、设计系统，也用来约束 AI 的执行边界。
先闭环，再扩张
一个自动化流程如果不能验证输入、输出和回滚，就不该扩大规模。
少展示链接，多展示能力
公开页面不暴露内部服务入口；真正重要的是能力结构和方法论。
知识必须可再利用
文章、视频和对话最终都要进入能检索、能问答、能复盘的结构。
AI 是组织，不是玩具
好的 Agent 系统需要权限、上下文、流程、日志和责任边界。
如果你也在构建 AI 原生系统
欢迎交流：AI Agent、知识库工程、内容自动化、一人公司、私有化部署与自动化基础设施。