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Independent builder独立开发 AI 产品 自动化系统 也把开源工程与长期运营一起做成长线作品。
这里不是产品目录，而是一张更完整的能力地图。内容火花、AI Dish、AI news、技术博客与 obsidian-emlog 一起说明：我能把想法做成上线产品，也能把流程做成长期运行的系统。
05 公开项目 04 能力闭环 01 官方收录
内容火花
内容工作流
选题 / 采集 / 转录 / 写作 / 同步
Build / Ship / Iterate 独立开发不是一个身份标签，而是一种交付方式。
从产品定义到系统上线，再到后续维护和内容沉淀，我更习惯把全链路接起来做。
交付方式
不是项目罗列 而是一张能力地图
这个主页真正想呈现的，不是我“做过哪些页”，而是我如何把 AI、自动化、内容生产和工程实现做成完整交付闭环， 并且已经通过真实项目落到了线上。
信任证明
看我做成了什么 比写我会什么更有说服力
五个公开项目、四类能力闭环、一个官方收录案例，可信度来自已经上线、可以直接打开和验证的东西。
公开项目
五个可打开、可验证、可解释的真实案例。
能力闭环
AI 产品、自动化、内容系统、开源整合并行推进。
官方收录
obsidian-emlog 已进入 EMLOG 官方文档生态。
在线产品
内容火花与 AI Dish 不是概念页，而是能直接打开、理解工作流的真实产品。
自动化运营
AI news 把抓取、整理、编译、发布接成持续运行的内容流水线。
技术沉淀
技术博客持续记录 AI 应用、自动化流程与工程实践，而不是只展示结果。
开源证明
obsidian-emlog 不仅开源，还被 EMLOG 官方文档收录，说明方案能被生态认可。
代表作品
把想法做成系统 再让系统持续运行
内容工作流、餐饮场景后台、自动化新闻站，以及拆成 4 个独立工作流的 n8n 私有交付案例看起来分属不同方向， 但共同指向同一种能力： 把需求、流程、数据与工程体验接在一起。
01
把选题发现、内容采集、转录摘要、知识管理、写作器与公众号同步整合成一套 AI 内容工作流。
为什么它不简单： 难点在于把多平台采集、AI 分析、项目工作台、积分与发布链路做成同一个可持续演进的产品，而不是堆一组独立工具。
02
面向餐饮场景的 AI 菜品管理系统，覆盖图片优化、菜单识别、菜品库管理、素材生成与业务后台。
为什么它不简单： 不是单点模型调用，而是把餐饮内容采集、图片优化、结构化数据管理和工作流编排接成能落地的业务系统。
自动化内容生产
AI news
基于 n8n 与 AI 工具构建的自动更新 AI 新闻站，长期运行，专注于抓取、编译、整理与发布。
工程沉淀与写作
技术博客
基于 GitHub 与 Astro 的技术博客系统，用来沉淀 AI 应用、自动化实践与工程经验，并持续定制演进。
开源插件与生态协作
obsidian-emlog
为老牌博客与 CMS 系统 EMLOG 开发的开源 Obsidian 插件，支持笔记直发、增量更新、图片上传与多种认证方式。
四个联动工作流，一个完整交付闭环
不是单个节点演示，而是一套拆成 4 个独立工作流的业务闭环：从 Google Maps 线索采集，到飞书状态流转、定时批量发送，再到 IMAP 回复追踪。
为什么它不只是一个流程图： 核心价值在于把 Apify、飞书多维表格、SMTP、IMAP 和 n8n 状态编排接成可长期运行的系统，同时兼顾限流、防封号、消息关联与后续扩展。
Google Maps 线索采集
根据国家、关键词与语言调用 Apify Actor 抓取企业邮箱、公司名等信息，并批量写入飞书多维表格。
Webhook -> Apify -> 字段清洗 -> 邮箱拆分 -> 飞书入库
待发送状态标记
接收 Webhook 后只做记录校验与状态改写，把“触发发送”和“实际发送”彻底解耦，方便批量处理与去重。
Webhook -> 取 Token -> 读记录 -> 更新状态为待发送
防封号批量发送
每 4 分钟扫描一次待发送记录，每次最多处理 10 条、每封间隔 6 秒，并回写发送状态与 MessageID。
定时触发 -> 分批发送 -> 6 秒间隔 -> 回写 MessageID
IMAP 回复追踪
实时监听客户回复，通过 In-Reply-To / MessageID 关联原记录，提取正文并把状态更新为已回复。
IMAP -> 回复识别 -> MessageID 匹配 -> 回复内容回写
能力轮廓
不是会调 API 而是能搭完整闭环
我更擅长的是把需求、模型能力、业务流程、内容体系和工程实现接成一张图，所以既能从 0 做起， 也能把系统继续运营下去。
AI 应用落地
不只接模型接口，而是围绕真实业务场景设计输入、分析、输出和交付链路。
自动化工作流
擅长把抓取、处理、编排、通知、发布串成稳定系统，让项目能长期自动运行。
内容系统工程
熟悉内容采集、知识管理、写作发布、站点建设与多端工具协同的完整闭环。
开源整合能力
能读懂现有生态、接入旧系统、做插件与二次开发，也能把成果沉淀成可复用方案。
方法与深度
怎么把系统做深 再让它长期演进
真正体现技术实力的，不是功能数量，而是系统深度、场景适配与长期维护能力。
系统深度 场景适配 长期演进
How I build
- 从问题定义出发，而不是先选模型或框架。
- 优先搭出可运行闭环，再补体验、稳定性与扩展能力。
- 把产品、自动化、工程和内容体系放在同一张图里思考。
- 能从 0 到 1，也愿意把系统长期维护成 1 到 N。
内容火花
- 把选题库、订阅系统、内容采集、AI 摘要、写作器与公众号同步接成一体。
- 前后端、数据库、扩展能力、计费逻辑与产品工作流都在同一项目内持续迭代。
- 更像一个可演进的 AI 内容操作系统，而不是单一功能页面。
AI Dish
- 把菜品图片优化从单个功能扩展成餐饮后台、菜单识别、菜品库与素材管理。
- AI 工作流与数据管理并重，说明我能把模型能力放进实际业务流程中。
- 适合作为“行业场景 AI 化”能力的代表项目。
AI news / 博客 / 插件
- AI news 体现持续抓取、自动整理与低人工介入的运营系统能力。
- 技术博客体现长期写作与工程复盘能力。
- obsidian-emlog 被官方文档收录，说明开源成果能被外部生态采纳。
产品与前端
- Astro
- React
- TypeScript
- Vite
- 静态站点
- 浏览器扩展
服务与数据
- Express
- PostgreSQL
- Drizzle ORM
- Supabase
- 认证与计费
- 内容存储
AI 与自动化
- n8n
- 转录与 OCR
- 内容抓取
- 摘要分析
- 工作流编排
- 发布自动化
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