diff --git a/README.md b/README.md index 836782f..768bc5b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -11,10 +11,13 @@ - [Architecture Patterns](docs/02-architecture-patterns.md): 常见 Agent 架构与选型判断 - [Practice Playbook](docs/03-practice-playbook.md): 从需求到上线的实践清单 - [Evaluation and Observability](docs/04-evaluation-observability.md): 评估体系、指标、日志和回归 +- [Collection Workflow](docs/05-collection-workflow.md): JD 和论文的持续收集流程 - [Glossary](docs/99-glossary.md): 统一术语表 +- [Jobs](jobs/README.md): 北京大厂 Agent / LLM 相关岗位要求 +- [Papers](papers/README.md): Agent 相关论文、阅读队列和研究洞察 - [Projects](projects/README.md): 项目目录、项目记录和复盘 - [Experiments](experiments/README.md): 实验台账、假设、结果和决策 -- [References](references/README.md): 论文、文章、开源项目和课程资料 +- [References](references/README.md): 文章、开源项目、课程和产品文档 - [Templates](templates/): 概念笔记、项目记录、实验记录、论文笔记模板 ## Operating Rules @@ -31,8 +34,9 @@ 1. 看到一个新概念：用 [concept-note](templates/concept-note.md) 写成一页短笔记。 2. 做一个新项目：从 [project-brief](templates/project-brief.md) 开始。 3. 验证一个想法：用 [experiment-note](templates/experiment-note.md) 记录假设和结果。 -4. 读一篇论文或文章：用 [paper-note](templates/paper-note.md) 提炼可迁移结论。 -5. 有稳定结论后，把它合并到 `docs/` 的对应主题页。 +4. 收集一条岗位：用 [jd-note](templates/jd-note.md) 提取岗位要求和能力信号。 +5. 读一篇论文：用 [paper-note](templates/paper-note.md) 提炼可迁移结论。 +6. 有稳定结论后，把它合并到 `docs/` 的对应主题页。 ## Status Labels @@ -40,4 +44,3 @@ - `wip`: 正在验证或补充 - `validated`: 有项目、实验或可靠资料支撑 - `deprecated`: 已不推荐使用，但保留原因和替代方案 - diff --git a/docs/00-knowledge-map.md b/docs/00-knowledge-map.md index 05eba9b..877c2dc 100644 --- a/docs/00-knowledge-map.md +++ b/docs/00-knowledge-map.md @@ -12,7 +12,9 @@ Agent 知识可以按“问题层级”整理，而不是按资料来源堆放 | 项目 | 我们做过什么，学到了什么 | 项目档案、复盘、可复用组件 | | 实验 | 哪些假设被验证或推翻 | 实验记录、指标、结论 | | 评估 | 怎么判断 Agent 是否可靠 | 测试集、指标、观测和回归 | -| 资料 | 外部知识如何沉淀为判断 | 论文笔记、文章摘要、代码阅读 | +| 岗位 | 市场正在要求什么 Agent 能力 | JD 笔记、技能趋势、能力缺口 | +| 论文 | 研究里哪些方法和证据值得吸收 | 阅读队列、论文笔记、研究洞察 | +| 资料 | 外部知识如何沉淀为判断 | 文章摘要、项目阅读、课程和文档笔记 | ## Taxonomy @@ -56,6 +58,8 @@ Agent 知识可以按“问题层级”整理，而不是按资料来源堆放 - `experiment`: 来自可复现实验 - `reference`: 来自论文、文档或优秀开源实现 - `incident`: 来自失败案例或线上问题 +- `job`: 来自岗位要求和市场信号 +- `paper`: 来自研究论文和 benchmark ## Maturity Model @@ -74,4 +78,3 @@ Agent 知识可以按“问题层级”整理，而不是按资料来源堆放 - 假设验证放进 `experiments/`。 - 外部资料先放进 `references/`，再提炼进 `docs/`。 - 不确定内容保留 `status` 和 `open_questions`，不要伪装成结论。 - diff --git a/docs/01-agent-principles.md b/docs/01-agent-principles.md index 51fb436..c1a7c42 100644 --- a/docs/01-agent-principles.md +++ b/docs/01-agent-principles.md @@ -95,4 +95,3 @@ Agent 系统失败经常不是因为没有能力，而是因为没有清晰的 | Over-planning | 长时间规划但不执行 | 设定下一步可验证动作 | | Under-verification | 输出看起来对但没有证据 | 增加测试、日志和审阅 | | Unsafe action | 执行高风险外部操作 | 权限分层、确认、回滚方案 | - diff --git a/docs/02-architecture-patterns.md b/docs/02-architecture-patterns.md index b6be091..17aa34e 100644 --- a/docs/02-architecture-patterns.md +++ b/docs/02-architecture-patterns.md @@ -120,4 +120,3 @@ Agent 在行动前检索知识库、文档、代码或历史记录。 - 如何记录 trace？ - 如何评估一次运行是否成功？ - 如何防止回归？ - diff --git a/docs/03-practice-playbook.md b/docs/03-practice-playbook.md index 47f2ca5..c4512c8 100644 --- a/docs/03-practice-playbook.md +++ b/docs/03-practice-playbook.md @@ -88,4 +88,3 @@ input -> context -> one decision -> one tool/action -> verification -> output - [ ] 加入 trace 和日志。 - [ ] 设计失败和回滚路径。 - [ ] 记录已知限制。 - diff --git a/docs/04-evaluation-observability.md b/docs/04-evaluation-observability.md index c6e432b..cc7354d 100644 --- a/docs/04-evaluation-observability.md +++ b/docs/04-evaluation-observability.md @@ -74,4 +74,3 @@ follow_ups: - 是否错过了更便宜或更稳定的路径？ - 是否产生了不可恢复的副作用？ - 失败时，日志是否足够定位原因？ - diff --git a/docs/05-collection-workflow.md b/docs/05-collection-workflow.md new file mode 100644 index 0000000..a2f224f --- /dev/null +++ b/docs/05-collection-workflow.md @@ -0,0 +1,216 @@ +# Collection Workflow + +这个文档定义我如何帮你持续收集 JD 和论文。 + +核心原则：先让资料稳定进入知识库，再逐步自动化；不要一开始为了自动化牺牲判断质量。 + +## Collection Modes + +### 1. User-provided Source + +你给我链接、截图、岗位描述、论文标题或 PDF，我负责： + +- 判断它应该进入 `jobs/`、`papers/` 还是 `references/`。 +- 提取结构化 metadata。 +- 建立 Markdown 笔记。 +- 打标签和关联已有知识。 +- 更新对应的 insight 文件。 + +适合： + +- 你平时看到的单条 JD。 +- 朋友转来的内推信息。 +- 某篇你觉得重要的论文。 +- 临时想整理的一批资料。 + +### 2. Live Web Sweep + +你给我一个范围，我联网收集并整理。 + +例子： + +```text +收集最近北京大厂 Agent 岗位 +找最近三个月 Agent evaluation 相关论文 +整理 DeepSeek 和腾讯的大模型应用岗位要求 +找 coding agent 方向值得读的 10 篇论文 +``` + +我会做： + +1. 确认范围：时间、公司、地区、关键词、数量、优先级。 +2. 在线检索：优先官方来源，其次可信平台和社区线索。 +3. 去重：按标题、公司、岗位、URL、日期或论文 DOI/arXiv ID 去重。 +4. 记录来源：每条资料都保留 `source_url` 和 `collected_at`。 +5. 结构化：生成 `jobs/items/` 或 `papers/items/` 笔记。 +6. 提炼判断：更新 `market-insights.md` 或 `paper-insights.md`。 +7. 回流知识：标记需要更新的 `docs/`、`experiments/`、`projects/`。 + +### 3. Batch Import + +你给我一批链接、CSV、Markdown、浏览器书签或网页导出，我批量处理。 + +适合： + +- 招聘网站搜索结果。 +- arXiv 搜索结果。 +- 论文清单。 +- 朋友发来的岗位合集。 + +批量导入会先生成候选清单，不急着全部写成完整笔记。优先级高的条目才进入深度整理。 + +### 4. Future Automation + +当资料量足够大后，再加自动化。 + +候选能力： + +- 从 Markdown frontmatter 生成 `index.json`。 +- 生成搜索、筛选、时间线和标签页。 +- 定期检查 JD 是否过期。 +- 定期拉取论文搜索结果。 +- 把 JD 技能和论文 topic 做关联图谱。 + +## JD Collection + +### Scope + +默认范围： + +- location: 北京 +- companies: DeepSeek、腾讯、字节、阿里、百度、美团、快手、京东、小米、智谱、月之暗面 +- keywords: Agent、大模型、LLM、RAG、智能体、模型评估、AI Infra、代码智能、AI 产品 + +### Source Priority + +1. 公司官方招聘站和官方发布。 +2. 主流招聘平台。 +3. 技术社区、社交平台和内推帖。 +4. 转载和聚合结果。 + +### Output + +每轮 JD 收集输出三类东西： + +- raw items: `jobs/items/*.md` +- trend update: `jobs/market-insights.md` +- taxonomy update: `jobs/skill-taxonomy.md` + +### JD Extraction Focus + +我不会只复制岗位描述，而会重点抽取： + +- 硬性技能要求。 +- 高频加分项。 +- 业务方向。 +- 工程成熟度要求。 +- 对 Agent 能力的隐含定义。 +- 和论文、实验、项目的关联。 +- 我们知识库还缺什么。 + +### Example Prompt + +```text +收集本周北京 DeepSeek、腾讯、字节的 Agent / LLM 应用岗位，优先官方来源，每家公司至少 3 条，如果官方不足再补招聘平台。 +``` + +## Paper Collection + +### Scope + +默认主题： + +- Agent architecture +- Tool use +- Memory +- RAG +- Evaluation +- Multi-agent +- Coding agent +- Human-in-the-loop +- Computer use + +### Source Priority + +1. 论文原始页面、arXiv、OpenReview、ACL Anthology。 +2. 会议 proceedings。 +3. 作者或项目官方 GitHub。 +4. Papers with Code 和研究博客。 +5. 二手解读文章。 + +### Output + +每轮论文收集输出三类东西： + +- queue entries: `papers/reading-queue.md` +- paper notes: `papers/items/*.md` +- research update: `papers/paper-insights.md` + +### Paper Triage Focus + +我会优先判断： + +- 这篇论文是否解决 Agent 核心问题。 +- 有没有明确实验或 benchmark。 +- 有没有可复现代码或数据。 +- 是否和 JD 高频技能呼应。 +- 是否能转成实验。 +- 是否值得沉淀进 `docs/`。 + +### Example Prompt + +```text +找最近 6 个月 Agent evaluation 方向最值得读的论文，优先有 benchmark 或代码的，整理成 reading queue。 +``` + +## Cross-linking + +JD 和论文必须互相打通。 + +一个技能或概念最好能形成这样的链路： + +```text +Job requirement -> Paper evidence -> Experiment validation -> Project practice -> Docs conclusion +``` + +例子： + +```text +agent-evaluation + jobs: 哪些公司要求模型评估、Agent benchmark、线上观测 + papers: 哪些论文定义评估方法和 benchmark + experiments: 我们能否复现实验或搭一个 eval harness + projects: 哪些项目需要这套评估能力 + docs: 稳定结论沉淀到 Evaluation and Observability +``` + +## Quality Rules + +- 时效信息必须带 `collected_at`。 +- 重要事实必须带来源。 +- 资料摘要和个人判断分开写。 +- 不用一个目录决定归类，使用 metadata 多标签。 +- 不确定的内容标记为 `unknown` 或 `needs verification`。 +- 过期 JD 不删除，改状态并保留原因。 +- 论文没有读完时只进入 queue，不伪装成已总结。 + +## Review Rhythm + +建议先用轻量节奏： + +| Rhythm | JD | Papers | +| --- | --- | --- | +| Weekly | 新增岗位、明显变化 | 新论文线索、阅读队列 | +| Monthly | 市场技能趋势 | 主题研究洞察 | +| Quarterly | 能力缺口和学习路线 | 成熟结论回流 `docs/` | + +## What I Need From You + +默认我可以直接开始收集，但如果你给出这些约束，结果会更准： + +- 优先公司名单。 +- 是否只看北京。 +- 是否看实习、校招、社招。 +- 岗位偏工程、研究、产品还是综合。 +- 论文偏最新趋势、经典必读，还是能直接指导项目实现。 +- 每轮希望收集多少条。 diff --git a/docs/99-glossary.md b/docs/99-glossary.md index eb037da..5139d5a 100644 --- a/docs/99-glossary.md +++ b/docs/99-glossary.md @@ -27,4 +27,3 @@ - long-term memory - tool reliability - agentic workflow - diff --git a/jobs/README.md b/jobs/README.md new file mode 100644 index 0000000..40a0846 --- /dev/null +++ b/jobs/README.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# Jobs + +这里持续收集北京大厂 Agent / LLM 相关岗位要求。 + +重点不是保存 JD 原文，而是分析市场正在要求哪些能力、哪些能力正在变成基础门槛、哪些方向值得补论文和实验。 + +## Structure + +- [items](items/README.md): 每条岗位一个 Markdown 文件 +- [schema](schema.md): JD 笔记字段和写法 +- [source-registry](source-registry.md): 来源优先级、目标公司、搜索方式 +- [skill-taxonomy](skill-taxonomy.md): 岗位能力标签体系 +- [market-insights](market-insights.md): 周期性趋势总结 + +## Collection Questions + +- 北京大厂有哪些 Agent / LLM 相关岗位？ +- 这些岗位反复要求什么技能？ +- 哪些技能是硬门槛，哪些是加分项？ +- 不同公司对 Agent 的理解有什么差异？ +- 哪些岗位要求能反哺到论文阅读、实验和项目规划？ + +## Workflow + +1. 收集岗位链接或原始 JD。 +2. 用 [jd-note](../templates/jd-note.md) 建立结构化笔记。 +3. 按 [skill-taxonomy](skill-taxonomy.md) 打标签。 +4. 更新 [market-insights](market-insights.md)。 +5. 把稳定结论回流到 `docs/`、`papers/`、`experiments/` 或 `projects/`。 + +## Initial Scope + +- location: 北京优先 +- companies: DeepSeek、腾讯、字节、阿里、百度、美团、快手、京东、小米、商汤、智谱、月之暗面等 +- role keywords: Agent、LLM、AIGC、大模型应用、RAG、AI Infra、模型评估、智能体、代码智能、AI 产品 diff --git a/jobs/items/README.md b/jobs/items/README.md new file mode 100644 index 0000000..11ddc38 --- /dev/null +++ b/jobs/items/README.md @@ -0,0 +1,16 @@ +# Job Items + +每条岗位一个文件，文件名建议： + +```text +YYYY-MM-DD-company-role-location.md +``` + +例子： + +```text +2026-07-08-deepseek-agent-engineer-beijing.md +2026-07-08-tencent-llm-application-engineer-beijing.md +``` + +写入前先检查是否已经有同公司、同岗位、同来源的记录。岗位更新时优先新增 snapshot，不要直接覆盖旧笔记，因为 JD 的变化本身也是趋势信号。 diff --git a/jobs/market-insights.md b/jobs/market-insights.md new file mode 100644 index 0000000..71db520 --- /dev/null +++ b/jobs/market-insights.md @@ -0,0 +1,46 @@ +# Job Market Insights + +status: seed + +这个文件沉淀 JD 收集后的趋势判断。原始岗位放在 `jobs/items/`，这里记录归纳结论。 + +## Current Snapshot + +- date: +- scope: 北京，大厂 Agent / LLM 相关岗位 +- sample size: +- source mix: + +## High-frequency Skills + +| Skill | Count | Companies | Notes | +| --- | --- | --- | --- | +| _TBD_ | _TBD_ | _TBD_ | _TBD_ | + +## Company Differences + +| Company | Signals | Notes | +| --- | --- | --- | +| DeepSeek | _TBD_ | _TBD_ | +| 腾讯 | _TBD_ | _TBD_ | +| 字节 | _TBD_ | _TBD_ | +| 阿里 | _TBD_ | _TBD_ | +| 百度 | _TBD_ | _TBD_ | + +## Role Patterns + +- Agent engineer: +- LLM application engineer: +- AI infra engineer: +- AI product manager: +- AI research engineer: + +## Knowledge Gaps + +这些是 JD 里出现但知识库尚未充分覆盖的方向： + +- + +## Follow-up Collection Queue + +- diff --git a/jobs/schema.md b/jobs/schema.md new file mode 100644 index 0000000..2584de3 --- /dev/null +++ b/jobs/schema.md @@ -0,0 +1,96 @@ +# Jobs Schema + +JD 笔记使用 YAML frontmatter 加正文。 + +## Frontmatter + +```yaml +--- +type: job +company: +role: +location: 北京 +source_url: +source_name: +source_quality: official / job-board / social / secondary / unknown +collected_at: YYYY-MM-DD +posted_at: +status: active / expired / unknown +level: +team: +business_area: +employment_type: +salary: +skills: + - agent + - rag +topics: + - tool-use + - evaluation +models: + - +related_papers: + - +related_experiments: + - +related_projects: + - +relevance: high / medium / low +--- +``` + +## Body + +```text +# - + +## Source Snapshot + +来源、采集日期、是否北京岗位、是否仍可访问。 + +## Raw JD Summary + +用自己的话概括岗位职责、任职要求和加分项。不要无选择地复制长段原文。 + +## Responsibilities + +- + +## Requirements + +- + +## Bonus Points + +- + +## Extracted Signals + +- hard requirements: +- preferred skills: +- hidden signals: +- business direction: + +## Knowledge Links + +- concepts: +- papers: +- experiments: +- projects: + +## Gaps for Us + +- + +## Notes + +- +``` + +## Field Rules + +- `source_url` 必填，除非来源是用户直接提供的截图或文本。 +- `collected_at` 必填，因为 JD 是强时效资料。 +- `skills` 使用 [skill-taxonomy](skill-taxonomy.md) 中的标签，新增标签要同步补充说明。 +- `Raw JD Summary` 只做摘要和结构化提取，避免长篇搬运。 +- `Extracted Signals` 是最重要部分：它把 JD 从资料变成判断。 diff --git a/jobs/skill-taxonomy.md b/jobs/skill-taxonomy.md new file mode 100644 index 0000000..27af4cb --- /dev/null +++ b/jobs/skill-taxonomy.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# Job Skill Taxonomy + +这是 JD 分析使用的受控标签。新增标签时先放在 `candidate tags`，多次出现后再转正。 + +## Agent System + +- `agent` +- `planning` +- `tool-use` +- `function-calling` +- `workflow-agent` +- `multi-agent` +- `human-in-the-loop` +- `memory` +- `browser-agent` +- `coding-agent` + +## LLM Application + +- `rag` +- `prompt-engineering` +- `context-engineering` +- `llm-application` +- `knowledge-base` +- `chatbot` +- `ai-assistant` +- `enterprise-ai` + +## Evaluation + +- `agent-evaluation` +- `llm-evaluation` +- `benchmark` +- `red-teaming` +- `observability` +- `data-quality` +- `offline-eval` +- `online-eval` + +## Model and Infra + +- `model-training` +- `fine-tuning` +- `rlhf` +- `rl` +- `inference` +- `serving` +- `distributed-training` +- `gpu` +- `model-compression` +- `quantization` + +## Data and Retrieval + +- `embedding` +- `vector-database` +- `search` +- `ranking` +- `information-retrieval` +- `data-pipeline` +- `document-processing` + +## Engineering + +- `python` +- `typescript` +- `backend` +- `frontend` +- `fullstack` +- `system-design` +- `cloud` +- `kubernetes` +- `microservice` +- `security` + +## Product and Business + +- `ai-product` +- `user-research` +- `product-design` +- `b2b` +- `consumer-ai` +- `office-automation` +- `customer-service` +- `developer-tools` + +## Candidate Tags + +- `long-context` +- `multimodal-agent` +- `computer-use` +- `voice-agent` +- `mobile-agent` diff --git a/jobs/source-registry.md b/jobs/source-registry.md new file mode 100644 index 0000000..9766db5 --- /dev/null +++ b/jobs/source-registry.md @@ -0,0 +1,76 @@ +# Jobs Source Registry + +这个文件记录 JD 收集来源、优先级和搜索策略。 + +## Source Priority + +| Priority | Source Type | Use | +| --- | --- | --- | +| 1 | 公司官方招聘站、官方公众号、官方内推页面 | 最可靠，优先采集 | +| 2 | 主流招聘平台 | 用于补充岗位数量、薪资、级别和描述变化 | +| 3 | 技术社区、社交平台、内推帖 | 用于发现新岗位和团队方向 | +| 4 | 二手转载和聚合站 | 只作为线索，不直接当成结论 | + +## Target Companies + +| Company | Notes | Status | +| --- | --- | --- | +| DeepSeek | 模型、推理、Agent、应用和研究岗位重点关注 | watch | +| 腾讯 | 混元、云、微信、PCG、企业服务等大模型应用场景 | watch | +| 字节 | 豆包、火山、扣子、搜索、代码智能、AI infra | watch | +| 阿里 | 通义、云、钉钉、智能编码、企业知识库 | watch | +| 百度 | 文心、搜索、智能云、Agent 应用 | watch | +| 美团 | 搜索推荐、效率工具、业务智能化 | watch | +| 快手 | 内容理解、AIGC、智能创作、Agent 应用 | watch | +| 京东 | 零售、供应链、客服和企业智能化 | watch | +| 小米 | 端侧 AI、智能硬件、助手、模型应用 | watch | +| 智谱 | 模型、Agent、应用平台和企业服务 | watch | +| 月之暗面 | 长上下文、AI 助手、应用工程 | watch | + +## Search Queries + +北京岗位： + +```text +site:careers.tencent.com 北京 大模型 Agent +site:careers.tencent.com 北京 LLM 应用 +site:jobs.bytedance.com 北京 Agent 大模型 +site:jobs.bytedance.com 北京 RAG 大模型 +site:jobs.alibaba.com 北京 大模型 Agent +site:talent.baidu.com 北京 大模型 Agent +DeepSeek 北京 Agent 招聘 +DeepSeek 大模型 应用 工程师 北京 +``` + +招聘平台： + +```text +北京 Agent 工程师 大模型 +北京 LLM 应用工程师 RAG +北京 大模型评估 工程师 +北京 智能体 工程师 +北京 代码智能 Agent 工程师 +``` + +## Collection Cadence + +- weekly: 新增岗位和明显变化 +- monthly: 高频技能、公司差异和知识缺口汇总 +- quarterly: 判断哪些能力已经从加分项变成基础要求 + +## Codex Collection Role + +当你让我收集 JD 时，我会： + +1. 先确认范围：城市、公司、关键词、时间窗口。 +2. 优先查官方来源，再补充招聘平台和社区线索。 +3. 为每条岗位创建 `jobs/items/` 笔记。 +4. 抽取技能、业务方向、隐含能力和知识缺口。 +5. 更新 [market-insights](market-insights.md) 和 [skill-taxonomy](skill-taxonomy.md)。 +6. 标记需要补论文、实验或项目验证的方向。 + +## Known Friction + +- 一些招聘平台需要登录、验证码或限制搜索结果。 +- 同一岗位可能在多个渠道重复出现，需要按公司、岗位、来源和日期去重。 +- JD 过期很快，所有判断都必须带日期。 diff --git a/papers/README.md b/papers/README.md new file mode 100644 index 0000000..e8260a4 --- /dev/null +++ b/papers/README.md @@ -0,0 +1,30 @@ +# Papers + +这里持续收集 Agent 相关论文，并把论文转化成可复用判断、实验想法和项目输入。 + +不按单一主题目录存放论文。每篇论文统一放在 `items/`，通过 metadata 支持多标签、多视图和后续前端索引。 + +## Structure + +- [items](items/README.md): 每篇论文一个 Markdown 文件 +- [schema](schema.md): 论文笔记字段和写法 +- [source-registry](source-registry.md): 来源、搜索方式和筛选规则 +- [reading-queue](reading-queue.md): 阅读队列和优先级 +- [paper-insights](paper-insights.md): 周期性研究洞察 + +## Collection Questions + +- 哪些论文真正解释了 Agent 系统能力？ +- 哪些方法有可靠证据，哪些只是 demo？ +- 哪些论文能指导项目实现或实验设计？ +- 哪些方向和 JD 市场需求形成呼应？ +- 哪些结论应该沉淀到 `docs/`？ + +## Workflow + +1. 收集论文线索。 +2. 放入 [reading-queue](reading-queue.md)。 +3. 用 [paper-note](../templates/paper-note.md) 建立结构化笔记。 +4. 标注 topic、method、benchmark、relevance 和后续实验。 +5. 更新 [paper-insights](paper-insights.md)。 +6. 把稳定结论回流到 `docs/`、`experiments/` 或 `projects/`。 diff --git a/papers/items/README.md b/papers/items/README.md new file mode 100644 index 0000000..aacbdd7 --- /dev/null +++ b/papers/items/README.md @@ -0,0 +1,16 @@ +# Paper Items + +每篇论文一个文件，文件名建议： + +```text +YYYY-first-author-short-title.md +``` + +例子： + +```text +2023-yao-react.md +2024-yang-swe-agent.md +``` + +一篇论文可以有多个 topic，不要因为目录位置限制它的归类。后续可通过 frontmatter 生成搜索索引、标签页、图谱和阅读队列。 diff --git a/papers/paper-insights.md b/papers/paper-insights.md new file mode 100644 index 0000000..dd6fb13 --- /dev/null +++ b/papers/paper-insights.md @@ -0,0 +1,40 @@ +# Paper Insights + +status: seed + +这个文件沉淀论文阅读后的研究判断。单篇论文放在 `papers/items/`，这里记录跨论文的趋势和结论。 + +## Current Snapshot + +- date: +- scope: +- papers reviewed: + +## Strong Signals + +- + +## Weak or Unproven Claims + +- + +## Mature Directions + +- + +## Emerging Directions + +- + +## Experiment Candidates + +| Idea | Related Papers | Metric | Notes | +| --- | --- | --- | --- | +| _TBD_ | _TBD_ | _TBD_ | _TBD_ | + +## Links Back to Knowledge Base + +- docs to update: +- experiments to create: +- projects affected: +- job skills connected: diff --git a/papers/reading-queue.md b/papers/reading-queue.md new file mode 100644 index 0000000..3995163 --- /dev/null +++ b/papers/reading-queue.md @@ -0,0 +1,20 @@ +# Reading Queue + +status: seed + +| Priority | Paper | Topic | Reason | Status | Link | +| --- | --- | --- | --- | --- | --- | +| _TBD_ | _TBD_ | _TBD_ | _TBD_ | queued | _TBD_ | + +## Priority Rules + +- `P0`: 直接影响当前项目或实验。 +- `P1`: 和 Agent 核心能力强相关，有可靠证据。 +- `P2`: 值得了解，但暂不影响近期决策。 +- `P3`: 只作为背景材料。 + +## Review Rhythm + +- 每周补充新条目。 +- 每月清理低价值或重复条目。 +- 阅读完成后移动到 `papers/items/`，并在这里更新状态。 diff --git a/papers/schema.md b/papers/schema.md new file mode 100644 index 0000000..d7518e2 --- /dev/null +++ b/papers/schema.md @@ -0,0 +1,88 @@ +# Papers Schema + +论文笔记使用 YAML frontmatter 加正文。 + +## Frontmatter + +```yaml +--- +type: paper +title: +authors: +year: +venue: +url: +code_url: +source: arxiv / openreview / acl / github / blog / other +collected_at: YYYY-MM-DD +status: queued / skimmed / reading / summarized / reproduced / deprecated +relevance: high / medium / low +topics: + - tool-use +methods: + - +benchmarks: + - +models: + - +datasets: + - +related_concepts: + - +related_jobs: + - +related_experiments: + - +related_projects: + - +--- +``` + +## Body + +```text +# + +## One-line Takeaway + +一句话说明它对我们有什么价值。 + +## Problem + +它解决什么问题，为什么重要？ + +## Core Idea + +核心方法、系统设计或实验思路。 + +## Evidence + +实验设计、benchmark、样本、对比方法和结果。 + +## Limitations + +- + +## Useful For Us + +- + +## Follow-up Experiments + +- + +## Links + +- concepts: +- jobs: +- experiments: +- projects: +``` + +## Field Rules + +- `url` 必填。 +- `collected_at` 必填，方便后续看研究趋势。 +- `topics` 可以多选，不要把论文强行归到单一主题。 +- `status` 反映阅读阶段，不代表论文质量。 +- `relevance` 是对本知识库的价值判断，不是论文绝对价值。 diff --git a/papers/source-registry.md b/papers/source-registry.md new file mode 100644 index 0000000..3be4f06 --- /dev/null +++ b/papers/source-registry.md @@ -0,0 +1,87 @@ +# Papers Source Registry + +这个文件记录论文收集来源、搜索策略和筛选规则。 + +## Source Types + +| Source | Use | +| --- | --- | +| arXiv | 快速发现新论文 | +| OpenReview | ICLR、NeurIPS 等会议投稿和评审线索 | +| ACL Anthology | NLP、工具使用、评估和 RAG 相关论文 | +| Conference proceedings | NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、EMNLP、KDD、WWW 等 | +| Papers with Code | 查找 benchmark、代码和任务关联 | +| GitHub | 查找系统实现、复现代码和高影响项目 | +| Company research blogs | 查找工业实践和系统设计线索 | + +## Search Queries + +Agent 系统： + +```text +LLM agent planning tool use evaluation +language agents benchmark tool use memory +autonomous agents LLM planning reflection +``` + +RAG 和知识： + +```text +retrieval augmented generation agent memory evaluation +LLM long context retrieval agent +agent knowledge base retrieval planning +``` + +评估： + +```text +LLM agent evaluation benchmark +tool use benchmark language model agents +SWE-bench agent evaluation coding +``` + +多 Agent： + +```text +multi-agent LLM collaboration benchmark +LLM agents debate cooperation workflow +``` + +代码 Agent： + +```text +coding agent software engineering benchmark LLM +SWE-bench agent repair repository +``` + +## Triage Rules + +优先进入阅读队列： + +- 直接解释 Agent 架构、工具使用、记忆、评估或代码 Agent。 +- 有 benchmark、消融实验或可复现代码。 +- 和 JD 高频技能有关。 +- 能生成可执行实验或项目改进。 + +降低优先级： + +- 只有 demo，没有清晰评估。 +- 和 Agent 关联很弱，只是泛泛使用 LLM。 +- 方法高度依赖不可获得的数据或闭源系统。 + +## Codex Collection Role + +当你让我收集论文时，我会： + +1. 先确认范围：主题、年份、会议、是否需要最新论文。 +2. 在线检索并优先选择原始论文页、会议页、代码仓库。 +3. 去重并放入 [reading-queue](reading-queue.md)。 +4. 为高优先级论文创建 `papers/items/` 笔记。 +5. 提取方法、证据、限制、可复现实验和项目启发。 +6. 更新 [paper-insights](paper-insights.md)，并把稳定结论回流到 `docs/`。 + +## Collection Cadence + +- weekly: 新论文和高价值代码仓库线索 +- monthly: 主题趋势和阅读优先级调整 +- quarterly: 把成熟结论合并进 `docs/`，把可验证想法转成 `experiments/` diff --git a/references/README.md b/references/README.md index 1b50903..16d969a 100644 --- a/references/README.md +++ b/references/README.md @@ -1,12 +1,14 @@ # References -这里收集论文、文章、开源项目、课程、产品文档和案例。 +这里收集文章、开源项目、课程、产品文档和案例。 + +论文已经提升为独立目录，放在 [Papers](../papers/README.md)。 ## Reference Index | Title | Type | Topic | Status | Notes | | --- | --- | --- | --- | --- | -| _TBD_ | _paper/article/project/course/doc_ | _待补充_ | seed | _待补充_ | +| _TBD_ | _article/project/course/doc_ | _待补充_ | seed | _待补充_ | ## Reading Rules @@ -19,5 +21,4 @@ - 对我们的 Agent 项目有什么可迁移价值？ - 是否需要做实验验证？ -资料笔记建议复制 [paper-note](../templates/paper-note.md)。 - +论文笔记建议放到 `papers/`。其他资料可以先复用 [paper-note](../templates/paper-note.md)，后续再拆更细模板。 diff --git a/templates/README.md b/templates/README.md index 23c4030..06dc8cc 100644 --- a/templates/README.md +++ b/templates/README.md @@ -5,13 +5,13 @@ | Template | Use | | --- | --- | | [concept-note](concept-note.md) | 新概念、新术语、新模式 | +| [jd-note](jd-note.md) | 北京大厂 Agent / LLM 岗位记录 | | [project-brief](project-brief.md) | Agent 项目、原型、工程组件 | | [experiment-note](experiment-note.md) | 假设验证、模型对比、策略实验 | -| [paper-note](paper-note.md) | 论文、文章、开源项目、课程资料 | +| [paper-note](paper-note.md) | 论文和研究资料 | ## Rule of Thumb - 不确定的内容先放模板笔记。 - 有证据支撑后，再提炼进 `docs/`。 - 模板里的空字段可以删，但不要删掉 `status` 和核心结论。 - diff --git a/templates/concept-note.md b/templates/concept-note.md index 62c2ae6..7150985 100644 --- a/templates/concept-note.md +++ b/templates/concept-note.md @@ -16,19 +16,19 @@ status: seed ## When to Use -- +- ## When Not to Use -- +- ## Examples -- +- ## Failure Modes -- +- ## Evidence @@ -38,5 +38,4 @@ status: seed ## Open Questions -- - +- diff --git a/templates/experiment-note.md b/templates/experiment-note.md index b075a2a..da87acb 100644 --- a/templates/experiment-note.md +++ b/templates/experiment-note.md @@ -27,9 +27,9 @@ status: seed ## Procedure -1. -2. -3. +1. +2. +3. ## Results @@ -43,9 +43,8 @@ status: seed ## Lessons -- +- ## Follow-ups -- - +- diff --git a/templates/jd-note.md b/templates/jd-note.md new file mode 100644 index 0000000..aedfe8e --- /dev/null +++ b/templates/jd-note.md @@ -0,0 +1,76 @@ +# Job: - + +--- +type: job +company: +role: +location: 北京 +source_url: +source_name: +source_quality: official / job-board / social / secondary / unknown +collected_at: YYYY-MM-DD +posted_at: +status: active / expired / unknown +level: +team: +business_area: +employment_type: +salary: +skills: + - +topics: + - +models: + - +related_papers: + - +related_experiments: + - +related_projects: + - +relevance: high / medium / low +--- + +## Source Snapshot + +- source: +- collected_at: +- availability: + +## Raw JD Summary + +用自己的话概括岗位职责、任职要求和加分项。 + +## Responsibilities + +- + +## Requirements + +- + +## Bonus Points + +- + +## Extracted Signals + +- hard requirements: +- preferred skills: +- hidden signals: +- business direction: + +## Knowledge Links + +- concepts: +- papers: +- experiments: +- projects: + +## Gaps for Us + +- + +## Notes + +- diff --git a/templates/paper-note.md b/templates/paper-note.md index 2c911c4..8e270f5 100644 --- a/templates/paper-note.md +++ b/templates/paper-note.md @@ -1,40 +1,72 @@ -# Reference: +# Paper: <title> -status: seed +--- +type: paper +title: +authors: +year: +venue: +url: +code_url: +source: arxiv / openreview / acl / github / blog / other +collected_at: YYYY-MM-DD +status: queued / skimmed / reading / summarized / reproduced / deprecated +relevance: high / medium / low +topics: + - +methods: + - +benchmarks: + - +models: + - +datasets: + - +related_concepts: + - +related_jobs: + - +related_experiments: + - +related_projects: + - +--- -## Citation +## One-line Takeaway -- title: -- authors: -- year: -- link: -- type: paper / article / project / doc / course +一句话说明它对我们有什么价值。 ## Problem -它试图解决什么问题？ +它解决什么问题，为什么重要？ ## Core Idea -核心方法或观点是什么？ +核心方法、系统设计或实验思路。 ## Evidence -作者用了什么实验、案例或论证支撑？ +实验设计、benchmark、样本、对比方法和结果。 ## Limitations -- +- ## Useful For Us -- +- -## Not Useful / Be Careful +## Be Careful -- +- ## Follow-up Experiments -- +- +## Links + +- concepts: +- jobs: +- experiments: +- projects: diff --git a/templates/project-brief.md b/templates/project-brief.md index 93cd514..b559e9b 100644 --- a/templates/project-brief.md +++ b/templates/project-brief.md @@ -8,7 +8,7 @@ status: seed ## Non-goals -- +- ## Users and Scenarios @@ -37,7 +37,7 @@ input -> context -> decision -> tool/action -> observation -> output ## Risks -- +- ## Decisions @@ -50,4 +50,3 @@ input -> context -> decision -> tool/action -> observation -> output - what worked: - what failed: - reusable lessons: -