AI Blueprint
評估知識、工作流和部署需求，生成個性化智能方案。
體驗 AI Blueprint ↗AI LAB · BUILD. TEST. EVOLVE.
保持好奇。
讓 AI 想法真正發生。
這裡是 Knowcore 的實驗空間。我們圍繞核知引擎，持續探索 AI Skills、智能體、自動化與各種有趣的小型應用。
SECTION 01 · THE LAB
從一個小實驗，開始探索未來。
不是每個想法都需要成為複雜的大型產品。
有時，一個實用的 Skill、一條自動化工作流，或者一個有趣的小工具，就能改變我們處理事情的方式。
Skills PlaygroundSkills
把常用的專業任務封裝成可重複使用的 AI 技能。
Agent ExperimentsAgents
探索不同 AI Agent 如何協作、分工與執行。
Automation LabFlow
連接工具與任務，讓重複流程自動運行。
Mini AppsApps
把有趣的想法變成可體驗的 AI 小應用。
AIR PlaygroundAIR
觀察不同任務如何選擇模型，探索速度、成本與隱私的平衡。
SECTION 02 · FEATURED
精選實驗
KNOWCORE / EXPERIMENT MANIFEST
brain.capture() → context.retrieve() → agent.prepare() → human.review() [testing] browser sandboxes + online blueprint service [building] retrieval / memory / handoff designs [planned] expert twin / attention budget / knowledge services
SECTION 03 · PLAY / OBSERVE / ITERATE
先動手，再討論。
三個可操作的小實驗。沒有偽造的執行日誌，也不連接你的私有資料。
使用固定示例片段，按容量演示排序取捨；不是模型真實 Token 測量。
context_budget: 4000
[keep] task_context · 800
[keep] verified_method · 1200
[keep] recent_case · 1800
[defer] archive_notes · 2800
allocated: 3800
remaining: 200
SECTION 04 · EXPERIMENT REGISTRY
實驗進行中，未來正在被一點點造出來。
01 / Mini App
在線體驗AI Blueprint
你的第一套 AI 系統，從哪裡開始？
評估知識、工作流和部署需求，生成個性化智能方案。
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01 / 驗證目標
把需求變成可交接的實施清單。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
按問答輸入生成規則規劃；可選模型分析以配置為準。
04 / 下一步
體驗 AI Blueprint ↗體驗問答與 Markdown 導出，反饋你的規劃需求。
02 / Skills
規劃中Skills Playground
把專業方法，訓練成可複用的技能。
測試研究、摘要、文檔整理與專業任務技能。
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01 / 驗證目標
用同一份驗收清單複用專業方法。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
計劃以輸入模板、樣例與驗收標準驗證技能複用。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗先收集真實需求，再驗證最小可用原型。
03 / Agents
規劃中Multi-Agent Chat
讓不同 AI 角色，在同一個對話裡協作。
探索研究員、規劃師與執行助手的協作方式。
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01 / 驗證目標
讓每次角色交接保留依據與責任。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
計劃驗證角色交接、共享上下文與人工確認。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗先收集真實需求，再驗證最小可用原型。
04 / AIR
規劃中AIR Router Demo
不同任務，應該交給哪個 AI？
比較任務難度、模型選擇、隱私要求與成本策略。
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01 / 驗證目標
解釋為什麼選擇模型，而不只是展示結果。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
計劃展示路由依據與故障降級；不展示虛構模型實測排名。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗先收集真實需求，再驗證最小可用原型。
05 / Flow
規劃中Automation Lab
讓重複的事情，自己跑起來。
測試郵件、任務、知識庫與第三方工具的自動化連接。
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01 / 驗證目標
確認失敗可重試，敏感動作需審批。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
計劃驗證冪等、失敗重試與外部動作審批。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗先收集真實需求，再驗證最小可用原型。
06 / Knowledge
研發中Living Knowledge
知識不是存進去就結束。
探索持續採集、更新、關聯和來源追蹤的知識系統。
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01 / 驗證目標
資料更新後，回答仍能追溯到正確來源。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
研究增量索引、版本記錄與來源變化後的引用更新。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗完成小範圍驗證與驗收後，再開放體驗。
07 / Memory
研發中Memory Garden
讓重要的記憶，隨著時間生長。
測試長期記憶、信息更新、時間線與記憶糾錯。
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01 / 驗證目標
讓用戶能查看、糾正與撤回記憶。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
研究確認日期、衝突處理、記憶更正與撤回傳播。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗完成小範圍驗證與驗收後，再開放體驗。
08 / Runtime
研發中Home Lab Sandbox
在自己的設備上，運行自己的 AI。
探索本地模型、私有部署、健康監控與升級恢復。
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01 / 驗證目標
驗證安裝、監控、升級與恢復的完整閉環。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
Alpha 工程仍需設備編譯與真機驗收；本網頁不提供遠程主機操作。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗完成小範圍驗證與驗收後，再開放體驗。
09 / Agent Studio
規劃中Agent Builder
從一個任務，創建一個專屬 AI 助手。
探索通過知識、角色、工具和執行邊界配置專屬 Agent。
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01 / 驗證目標
讓助手的工具權限與任務邊界一目瞭然。
02 / Knowcore Engine 模塊
03 / 技術筆記
計劃驗證權限最小化、版本管理與執行前確認。
04 / 下一步
交流這個實驗 ↗先收集真實需求，再驗證最小可用原型。
研發中項目為概念、協議或工作流設計，仍需真實資料與任務驗證；不代表生產能力已經交付。
SECTION 05 · BUILD LOG / V4.2
每一次實驗，都是下一次進化的起點。
我們記錄問題、嘗試的方法、得到的結果，以及下一步計劃。
01 · 實驗目錄
整理九個方向，區分在線體驗、研發與規劃。
02 · 執行邊界
保留瀏覽器沙盒；外部動作需要單獨授權。
03 · 下一輪驗證
關注來源引用、記憶糾錯與路由依據。
你有什麼值得嘗試的 AI 想法？
歡迎分享你的問題、需求或實驗創意，一起探索 Knowcore 的更多可能。
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