AI 探索

一个偏生成式 UI 风格的互动塔罗实验，通过抽牌反馈、动效与情绪氛围，验证轻量 AI 娱乐体验的表达方式。

• 沉浸式抽牌动效与反馈节奏设计
• 以轻交互包装一类 AI 娱乐体验
• 适合作为 AI 探索里的体验型项目入口

持续记录模型选择、参数调优、知识注入、本地部署与效果对比，准备整理成更完整的长期实践案例。

• 关注更可控的本地模型能力底座
• 沉淀调优过程中的参数与策略选择
• 后续会补充部署对比与场景验证

记录从信息收集、任务编排到自动执行的多 Agent 协作方式，重点关注真正能带来效率提升的组合形态。

• 验证多 Agent 分工与协作边界
• 沉淀任务编排、检查与交付方式
• 持续筛选有效而非炫技的工作流

整理搜索、知识库、内容生成与分发之间的串联方式，逐步形成个人可复用的信息整合与内容生产方案。

• 关注从信息输入到内容输出的整链路
• 尝试搭建可复用的个人内容系统
• 后续会继续补充数据源与自动化环节