YYC-Cube/YYC3-Knowledge-Base

**YYC³ Knowledge Base** 是一个面向 **NVIDIA AI** 全栈生态的下一代智能知识库与技能管理平台。以"五维驱动"为核心理念,覆盖从 RAG 检索增强生成、NemoClaw 沙箱安全、Dynamo 推理服务编排、**Megatron-Bridge** 分布式训练 到 **NeMo** 全链路模型自动化 的完整 AI 基础设施知识体系。

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Sep 10, 2026

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YYC3 Knowledge Base

言启千行代码 · 语枢万物智能

下一代 AI 知识库与智能技能管理平台 — 五维驱动 · 全链路闭环

项目概览 架构全景 核心生态 五维驱动 快速开始

状态 版本 许可证 架构 生态 指南 步骤 分类 运行时 存储 工作区展示 项目数 领域数 PR


📖 项目概览

YYC3 Knowledge Base 是一个面向 NVIDIA AI 全栈生态的下一代智能知识库与技能管理平台。以"五维驱动"为核心理念,覆盖从 RAG 检索增强生成NemoClaw 沙箱安全Dynamo 推理服务编排Megatron-Bridge 分布式训练NeMo 全链路模型自动化 的完整 AI 基础设施知识体系。

核心特性

特性说明
🎯 全栈覆盖NVIDIA AI 生态 9 大分类、40+ 实践指南、200+ 操作步骤
🎨 卡片化看板可视化仪表盘,进度追踪、分类筛选、难度标记一目了然
🔗 步骤级深度链接支持直达任意步骤的 URL 哈希路由,分享与导航精准高效
💾 离线持久化基于 localStorage 的进度管理,断网可用,隐私安全
🌓 暗亮双主题自适应主题系统,持久化用户偏好
📋 进度可视化全局进度条 + 卡片级步骤计数器,学习路径清晰可控
📤 导出/导入进度数据可导出备份或跨设备迁移
🗂️ 工作区总览YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html 展示 16 大领域、54 个开源项目的全量工作区卡片看板

🏗️ 架构全景

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          YYC3 KNOWLEDGE BASE                                │
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│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐           │
│  │                     FRONTEND LAYER                            │           │
│  │  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────────────────┐  │           │
│  │  │ THEME    │  │ SIDEBAR      │  │ DASHBOARD              │  │           │
│  │  │  ├─暗/亮  │  │  ├─分组导航   │  │  ├─统计汇总            │  │           │
│  │  │  └─持久化 │  │  ├─搜索过滤   │  │  ├─过滤栏(分类/难度)   │  │           │
│  │  │          │  │  ├─进度条     │  │  └─卡片网格            │  │           │
│  │  │ ROUTER   │  │  └─导出/导入  │  │    ├─进度徽章          │  │           │
│  │  │  ├─hash  │  │              │  │    ├─步骤预览条         │  │           │
│  │  │  └─解析   │  │ DETAIL      │  │    └─模态框触发器       │  │           │
│  │  │          │  │  ├─概述表格   │  │                      │  │           │
│  │  │ STORAGE  │  │  ├─步骤列表   │  │ MODAL               │  │           │
│  │  │  ├─guide │  │  ├─代码块    │  │  ├─全部步骤列表       │  │           │
│  │  │  ├─step  │  │  └─完成勾选  │  │  └─逐项跳转          │  │           │
│  │  │  └─theme │  │              │  │                      │  │           │
│  │  └──────────┘  └──────────────┘  └────────────────────────┘  │           │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘           │
│                                    │                                        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐           │
│  │                     DATA LAYER                                │           │
│  │  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │           │
│  │  │              GUIDES (40 guides, 200+ steps)            │  │           │
│  │  │  RAG │ NemoClaw │ Dynamo │ Megatron │ NeMo │ Earth2   │  │           │
│  │  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │           │
│  │  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │           │
│  │  │              STORAGE (localStorage)                     │  │           │
│  │  │  guide-done-{id} │ step-done-{id}-{n} │ theme          │  │           │
│  │  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │           │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘           │
│                                    │                                        │
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│  │                   KNOWLEDGE BASE LAYER                        │           │
│  │  ┌────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐  │           │
│  │  │YYC3-A  │ │ YYC3-B   │ │ YYC3-C │ │ YYC3-D │ │ YYC3-E │  │           │
│  │  │Types   │ │ Standards│ │ Tools  │ │ UI/ICU│ │ i18n   │  │           │
│  │  ├────────┤ ├──────────┤ ├────────┤ ├────────┤ ├────────┤  │           │
│  │  │YYC3-F  │ │ YYC3-H   │ │ YYC3-J │ │ YYC3-N │ │ docs   │  │           │
│  │  │Skills  │ │ Agent/K8s│ │ Skills │ │ Python │ │ 指南    │  │           │
│  │  └────────┘ └──────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘  │           │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘           │
│                                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈

层级技术说明
🎨 UIHTML5 + CSS3 (CSS Variables)纯原生渲染,零依赖
逻辑Vanilla JavaScript (ES6+)~25KB 核心引擎 + ~80KB 数据
🔗 路由Hash-based Router#guide-{id}[-step-{n}] 深度链接
💾 存储Web localStorage40篇指南约4KB,远未触及5MB上限
🔤 字体Google Fonts (Inter)按需加载,~15KB
📦 总大小~120KB首次加载3个HTTP请求

🧩 核心生态

知识体系模块

YYC3 Knowledge Base
│
├── 🅰️ YYC3-A — 类型定义生态
│   └── DefinitelyTyped 类型定义库(TypeScript 类型声明)
│
├── 🅱️ YYC3-B — Web 标准与智能体生态
│   ├── Web 标准:HTML / DOM / Fetch / URL / XHR / Streams / Encoding 等
│   ├── 智能体:Agent 文档、Skill 框架、浏览器自动化
│   ├── VS Code 扩展生态:主题、语言、工具链
│   └── 社区插件市场:CodeBuddy、BuildWithClaude 等
│
├── ©️ YYC3-C — 开发者工具生态
│   ├── Docker (Moby) 容器引擎
│   ├── Lucide 图标库 / Emmet 代码补全
│   └── VS Code 编辑器核心
│
├── 🇩 YYC3-D — UI 框架与国际化
│   ├── ICU 国际化组件
│   └── 前端 UI 框架与组件库
│
├── 🇪 YYC3-E — 边缘部署与本地化
│   ├── Goose 边缘执行引擎
│   ├── Edict 轻量部署工具
│   └── i18n 国际化数据
│
├── 🇫 YYC3-F — AI 平台与技能生态
│   ├── Khoj AI 搜索引擎
│   ├── Ruff Python 静态分析
│   ├── Shannon / Pi 智能体平台
│   ├── Gstack GPU 栈管理
│   └── Zeroclaw 部署工具
│
├── 🇭 YYC3-H — 底层运行与编排
│   ├── Agent (Rust) 高性能智能体运行时
│   ├── Kubernetes 容器编排
│   ├── MUI-X 企业级 UI 组件
│   └── Spotube 音视频工具
│
├── 🇯 YYC3-J — 技能与集成市场
│   ├── Antigravity Awesome Skills 技能集合
│   ├── LobeHub / Serena 智能体平台
│   ├── Redux / Vuex 状态管理
│   ├── One-API / New-API 统一网关
│   └── MagicPython / Code-Skills 开发工具
│
├── 🇳 YYC3-N — Python 运行时生态
│   ├── Python 标准库实现
│   ├── Conda 包管理环境
│   └── 数据科学/AI 框架依赖
│
└── 📚 docs — 项目文档
    ├── YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html — 工作区总览(可脱机分享的 HTML 看板)
    ├── DGX-SPARK-HUB.html — DGX Spark 操作中心(在线版)
    ├── DGX-SPARK-HUB-OFFLINE.html — DGX Spark 操作中心(离线版)
    ├── 技术实现边界.md — 架构设计与延伸路径
    ├── 卡片信息.md — 卡片数据规范
    └── 命令信息.md — CLI 命令索引

AI 实践指南体系

#生态域指南数核心能力
1🔒 NemoClaw — 沙箱安全与管理16安全配置、策略管理、沙箱部署、监控
2🔍 RAG — 检索增强生成12蓝图部署、性能基准、质量评估、检索配方
3Dynamo — 推理服务编排11路由器、配方部署、互联检查、故障排除
4🚀 Megatron-Bridge — 分布式训练30多节点 Slurm、MoE 优化、FSDP、并行策略
5🤖 NeMo AutoModel — 模型自动化6启动配置、分布式训练、模型接入
6🎯 NeMo-RL — 强化学习6自动研究、启动部署、会话内存
7🗣️ Nemotron — 语音与定制化4语音 Riva、定制化服务
8🌤️ Earth2Studio — 天气气候 AI7气候模型、地球系统模拟
9📊 其他生态性能优化、部署运维、最佳实践

📊 五维驱动

五高架构

维度实现标准
高可用纯前端离线运行,零服务端依赖99.9% 可用性
高性能单页面应用,~120KB 全量加载<500ms 首屏渲染
高安全无服务端通信,全量本地存储数据不出设备
高可扩展模块化数据架构,支持渐进增强40+ 指南持续增长
高智能步骤级深度链接、模糊搜索增强精准知识导航

五化标准

标准化 ─── 统一的卡片/步骤/分类数据规范
规范化 ─── 一致的命名、编码、存储模式
自动化 ─── 进度追踪、状态同步、导出导入全自动
可视化 ─── 看板仪表盘、进度条、分类色标体系
智能化 ─── 深度链接路由、自适应主题、智能过滤

五维评价

时间维度 ─── 开发效率 → 构建速度 → 加载优化
空间维度 ─── 代码组织 → 组件架构 → 资源效率
属性维度 ─── 性能 → 安全 → 可维护 → 可复用
事件维度 ─── 交互处理 → 状态管理 → 错误处理
关联维度 ─── 组件依赖 → API 集成 → 生态连接

🚀 快速开始

本地运行

# 克隆仓库
git clone https://github.com/YYC-Cube/YYC3-Knowledge-Base.git

# 工作区总览(推荐入口)
open docs/YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html

# DGX Spark 操作中心
open docs/DGX-SPARK-HUB.html

# 或使用本地服务器
python3 -m http.server 8080
# 访问 http://localhost:8080/docs/YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html

使用场景

�️ 浏览工作区总览 → 通过 YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html 查看全部 54 个项目卡片
� 学习 NVIDIA AI 全栈技术 → 通过 DGX-SPARK-HUB 看板浏览 40+ 实践指南
🎯 按步骤操作 AI 基础设施 → 利用深度链接直达任意步骤
📊 追踪学习进度 → 自动保存每一步的完成状态
🔍 快速检索知识 → 通过分类/难度过滤 + 搜索定位
📤 迁移工作进度 → 导出/导入进度数据跨设备同步

自定义扩展

// 添加新的指南
const newGuide = {
  id: "custom-001",
  category: "custom",
  title: "自定义指南",
  difficulty: "⭐",
  time: "30 min",
  tags: ["自定义"],
  steps: [
    { n: 1, title: "第一步", meta: "10 min" },
    { n: 2, title: "第二步", meta: "20 min" }
  ]
};
GUIDES.push(newGuide);

🔗 相关资源

资源链接
📦 GitHub 仓库YYC3-Knowledge-Base
🗂️ 工作区总览docs/YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html
🚀 DGX Spark 操作中心docs/DGX-SPARK-HUB.html
📖 项目文档docs/
🖼️ 品牌资源public/
📋 卡片规范docs/卡片信息.md
🏗️ 技术架构docs/技术实现边界.md
📟 命令索引docs/命令信息.md

Built with ❤️ by the YYC3 Team · 五维驱动 · 智能赋能
言启千行代码,语枢万物智能

Contributors

YYC-Cube

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YYC-Cube/YYC3-Knowledge-Base

**YYC³ Knowledge Base** 是一个面向 **NVIDIA AI** 全栈生态的下一代智能知识库与技能管理平台。以"五维驱动"为核心理念,覆盖从 RAG 检索增强生成、NemoClaw 沙箱安全、Dynamo 推理服务编排、**Megatron-Bridge** 分布式训练 到 **NeMo** 全链路模型自动化 的完整 AI 基础设施知识体系。

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下一代 AI 知识库与智能技能管理平台 — 五维驱动 · 全链路闭环

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状态 版本 许可证 架构 生态 指南 步骤 分类 运行时 存储 工作区展示 项目数 领域数 PR


📖 项目概览

YYC3 Knowledge Base 是一个面向 NVIDIA AI 全栈生态的下一代智能知识库与技能管理平台。以"五维驱动"为核心理念,覆盖从 RAG 检索增强生成NemoClaw 沙箱安全Dynamo 推理服务编排Megatron-Bridge 分布式训练NeMo 全链路模型自动化 的完整 AI 基础设施知识体系。

核心特性

特性说明
🎯 全栈覆盖NVIDIA AI 生态 9 大分类、40+ 实践指南、200+ 操作步骤
🎨 卡片化看板可视化仪表盘,进度追踪、分类筛选、难度标记一目了然
🔗 步骤级深度链接支持直达任意步骤的 URL 哈希路由,分享与导航精准高效
💾 离线持久化基于 localStorage 的进度管理,断网可用,隐私安全
🌓 暗亮双主题自适应主题系统,持久化用户偏好
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📤 导出/导入进度数据可导出备份或跨设备迁移
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🏗️ 架构全景

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│  │  ┌──────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────────────────┐  │           │
│  │  │ THEME    │  │ SIDEBAR      │  │ DASHBOARD              │  │           │
│  │  │  ├─暗/亮  │  │  ├─分组导航   │  │  ├─统计汇总            │  │           │
│  │  │  └─持久化 │  │  ├─搜索过滤   │  │  ├─过滤栏(分类/难度)   │  │           │
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│  │  │ ROUTER   │  │  └─导出/导入  │  │    ├─进度徽章          │  │           │
│  │  │  ├─hash  │  │              │  │    ├─步骤预览条         │  │           │
│  │  │  └─解析   │  │ DETAIL      │  │    └─模态框触发器       │  │           │
│  │  │          │  │  ├─概述表格   │  │                      │  │           │
│  │  │ STORAGE  │  │  ├─步骤列表   │  │ MODAL               │  │           │
│  │  │  ├─guide │  │  ├─代码块    │  │  ├─全部步骤列表       │  │           │
│  │  │  ├─step  │  │  └─完成勾选  │  │  └─逐项跳转          │  │           │
│  │  │  └─theme │  │              │  │                      │  │           │
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│  │  │  RAG │ NemoClaw │ Dynamo │ Megatron │ NeMo │ Earth2   │  │           │
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│  │  │  guide-done-{id} │ step-done-{id}-{n} │ theme          │  │           │
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│  │  │YYC3-A  │ │ YYC3-B   │ │ YYC3-C │ │ YYC3-D │ │ YYC3-E │  │           │
│  │  │Types   │ │ Standards│ │ Tools  │ │ UI/ICU│ │ i18n   │  │           │
│  │  ├────────┤ ├──────────┤ ├────────┤ ├────────┤ ├────────┤  │           │
│  │  │YYC3-F  │ │ YYC3-H   │ │ YYC3-J │ │ YYC3-N │ │ docs   │  │           │
│  │  │Skills  │ │ Agent/K8s│ │ Skills │ │ Python │ │ 指南    │  │           │
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技术栈

层级技术说明
🎨 UIHTML5 + CSS3 (CSS Variables)纯原生渲染,零依赖
逻辑Vanilla JavaScript (ES6+)~25KB 核心引擎 + ~80KB 数据
🔗 路由Hash-based Router#guide-{id}[-step-{n}] 深度链接
💾 存储Web localStorage40篇指南约4KB,远未触及5MB上限
🔤 字体Google Fonts (Inter)按需加载,~15KB
📦 总大小~120KB首次加载3个HTTP请求

🧩 核心生态

知识体系模块

YYC3 Knowledge Base
│
├── 🅰️ YYC3-A — 类型定义生态
│   └── DefinitelyTyped 类型定义库(TypeScript 类型声明)
│
├── 🅱️ YYC3-B — Web 标准与智能体生态
│   ├── Web 标准:HTML / DOM / Fetch / URL / XHR / Streams / Encoding 等
│   ├── 智能体:Agent 文档、Skill 框架、浏览器自动化
│   ├── VS Code 扩展生态:主题、语言、工具链
│   └── 社区插件市场:CodeBuddy、BuildWithClaude 等
│
├── ©️ YYC3-C — 开发者工具生态
│   ├── Docker (Moby) 容器引擎
│   ├── Lucide 图标库 / Emmet 代码补全
│   └── VS Code 编辑器核心
│
├── 🇩 YYC3-D — UI 框架与国际化
│   ├── ICU 国际化组件
│   └── 前端 UI 框架与组件库
│
├── 🇪 YYC3-E — 边缘部署与本地化
│   ├── Goose 边缘执行引擎
│   ├── Edict 轻量部署工具
│   └── i18n 国际化数据
│
├── 🇫 YYC3-F — AI 平台与技能生态
│   ├── Khoj AI 搜索引擎
│   ├── Ruff Python 静态分析
│   ├── Shannon / Pi 智能体平台
│   ├── Gstack GPU 栈管理
│   └── Zeroclaw 部署工具
│
├── 🇭 YYC3-H — 底层运行与编排
│   ├── Agent (Rust) 高性能智能体运行时
│   ├── Kubernetes 容器编排
│   ├── MUI-X 企业级 UI 组件
│   └── Spotube 音视频工具
│
├── 🇯 YYC3-J — 技能与集成市场
│   ├── Antigravity Awesome Skills 技能集合
│   ├── LobeHub / Serena 智能体平台
│   ├── Redux / Vuex 状态管理
│   ├── One-API / New-API 统一网关
│   └── MagicPython / Code-Skills 开发工具
│
├── 🇳 YYC3-N — Python 运行时生态
│   ├── Python 标准库实现
│   ├── Conda 包管理环境
│   └── 数据科学/AI 框架依赖
│
└── 📚 docs — 项目文档
    ├── YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html — 工作区总览(可脱机分享的 HTML 看板)
    ├── DGX-SPARK-HUB.html — DGX Spark 操作中心(在线版)
    ├── DGX-SPARK-HUB-OFFLINE.html — DGX Spark 操作中心(离线版)
    ├── 技术实现边界.md — 架构设计与延伸路径
    ├── 卡片信息.md — 卡片数据规范
    └── 命令信息.md — CLI 命令索引

AI 实践指南体系

#生态域指南数核心能力
1🔒 NemoClaw — 沙箱安全与管理16安全配置、策略管理、沙箱部署、监控
2🔍 RAG — 检索增强生成12蓝图部署、性能基准、质量评估、检索配方
3Dynamo — 推理服务编排11路由器、配方部署、互联检查、故障排除
4🚀 Megatron-Bridge — 分布式训练30多节点 Slurm、MoE 优化、FSDP、并行策略
5🤖 NeMo AutoModel — 模型自动化6启动配置、分布式训练、模型接入
6🎯 NeMo-RL — 强化学习6自动研究、启动部署、会话内存
7🗣️ Nemotron — 语音与定制化4语音 Riva、定制化服务
8🌤️ Earth2Studio — 天气气候 AI7气候模型、地球系统模拟
9📊 其他生态性能优化、部署运维、最佳实践

📊 五维驱动

五高架构

维度实现标准
高可用纯前端离线运行,零服务端依赖99.9% 可用性
高性能单页面应用,~120KB 全量加载<500ms 首屏渲染
高安全无服务端通信,全量本地存储数据不出设备
高可扩展模块化数据架构,支持渐进增强40+ 指南持续增长
高智能步骤级深度链接、模糊搜索增强精准知识导航

五化标准

标准化 ─── 统一的卡片/步骤/分类数据规范
规范化 ─── 一致的命名、编码、存储模式
自动化 ─── 进度追踪、状态同步、导出导入全自动
可视化 ─── 看板仪表盘、进度条、分类色标体系
智能化 ─── 深度链接路由、自适应主题、智能过滤

五维评价

时间维度 ─── 开发效率 → 构建速度 → 加载优化
空间维度 ─── 代码组织 → 组件架构 → 资源效率
属性维度 ─── 性能 → 安全 → 可维护 → 可复用
事件维度 ─── 交互处理 → 状态管理 → 错误处理
关联维度 ─── 组件依赖 → API 集成 → 生态连接

🚀 快速开始

本地运行

# 克隆仓库
git clone https://github.com/YYC-Cube/YYC3-Knowledge-Base.git

# 工作区总览(推荐入口)
open docs/YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html

# DGX Spark 操作中心
open docs/DGX-SPARK-HUB.html

# 或使用本地服务器
python3 -m http.server 8080
# 访问 http://localhost:8080/docs/YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html

使用场景

�️ 浏览工作区总览 → 通过 YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html 查看全部 54 个项目卡片
� 学习 NVIDIA AI 全栈技术 → 通过 DGX-SPARK-HUB 看板浏览 40+ 实践指南
🎯 按步骤操作 AI 基础设施 → 利用深度链接直达任意步骤
📊 追踪学习进度 → 自动保存每一步的完成状态
🔍 快速检索知识 → 通过分类/难度过滤 + 搜索定位
📤 迁移工作进度 → 导出/导入进度数据跨设备同步

自定义扩展

// 添加新的指南
const newGuide = {
  id: "custom-001",
  category: "custom",
  title: "自定义指南",
  difficulty: "⭐",
  time: "30 min",
  tags: ["自定义"],
  steps: [
    { n: 1, title: "第一步", meta: "10 min" },
    { n: 2, title: "第二步", meta: "20 min" }
  ]
};
GUIDES.push(newGuide);

🔗 相关资源

资源链接
📦 GitHub 仓库YYC3-Knowledge-Base
🗂️ 工作区总览docs/YYC3-KNOWLEDGE-BASE.html
🚀 DGX Spark 操作中心docs/DGX-SPARK-HUB.html
📖 项目文档docs/
🖼️ 品牌资源public/
📋 卡片规范docs/卡片信息.md
🏗️ 技术架构docs/技术实现边界.md
📟 命令索引docs/命令信息.md

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Contributors

YYC-Cube

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