第二大脑、TrendRadar、GPT Researcher
我目前最核心的项目就是这三个：一个面向知识结构化，一个面向研究情报监控，一个面向行业研究工作台本地化。
它们都围绕同一个问题展开：如何把零散资料变成可追溯、可复盘、可继续使用的研究资产。
这个项目围绕“中、美、欧人工智能伦理治理的跨文化比较研究”展开，把原始资料持续转化为可追溯、可比较、可综合的研究知识。
它不是简单收集 PDF，而是把 raw sources、来源笔记、概念页、比较页、分析备忘录和数据监控串成一个长期维护的 persistent wiki。
AI 在这里不是替代研究判断，而是辅助资料拆解、结构维护、交叉链接和初步比较；最终判断、取舍和写作仍由人完成。
TrendRadar 和 GPT Researcher 都不只是“跑过工具”，这里把它们拆成真实使用场景里的页面分区、字段结构、处理链路和输出结果。
这些项目不是把工具名称堆在一起，而是分别对应“知识结构化、情报监控、研究工作台验证”三类真实需求。
基于 LLM Wiki 与 Obsidian，把政策、法规和学术资料拆成来源笔记、概念页、比较矩阵和分析备忘录。
用 TrendRadar 与 Python 脚本抓取多平台信息，经过去重、关键词规则、主题标签和相关性判断后写入飞书。
本地化部署 AI 行业研究工作台，验证任务输入、模型配置、报告生成、追问分析和文件导出链路。
如果你想看这三个项目的具体流程、资料结构或本地化配置，我可以继续整理成项目详情页。
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