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
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。
| 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 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ YYC3 KNOWLEDGE BASE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 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 │ │ │
│ │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 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 │ │ │
│ │ └────────┘ └──────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 层级 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 🎨 UI | HTML5 + 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 localStorage | 40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 |
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
| # | 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 |
| 3 | ⚡ Dynamo — 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 AI | 7 | 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 |
| 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 |
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
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
# 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
�️ 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
// 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);
| 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
2 commits
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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
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。
| 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 |
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│ YYC3 KNOWLEDGE BASE │
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│ │ FRONTEND LAYER │ │
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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) │ │ │
│ │ │ │ │ ├─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 │ │ │ │ │ │ │
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│ │ DATA LAYER │ │
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│ │ │ GUIDES (40 guides, 200+ steps) │ │ │
│ │ │ RAG │ NemoClaw │ Dynamo │ Megatron │ NeMo │ Earth2 │ │ │
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│ │ │ STORAGE (localStorage) │ │ │
│ │ │ guide-done-{id} │ step-done-{id}-{n} │ theme │ │ │
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│ │ │Types │ │ Standards│ │ Tools │ │ UI/ICU│ │ i18n │ │ │
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│ │ │YYC3-F │ │ YYC3-H │ │ YYC3-J │ │ YYC3-N │ │ docs │ │ │
│ │ │Skills │ │ Agent/K8s│ │ Skills │ │ Python │ │ 指南 │ │ │
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| 层级 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 🎨 UI | HTML5 + 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 localStorage | 40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 |
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
| # | 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 |
| 3 | ⚡ Dynamo — 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 AI | 7 | 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 |
| 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 |
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
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
# 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
�️ 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
// 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);
| 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
2 commits
2 commits