生成式思维与知识工作流

从“搜索者”进化为“创作者”：构建你的人机协作第二大脑。

From Search to Generation: Building Your AI-Augmented Second Brain.

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1. 课程简介

欢迎来到 Git4GenThinking。这不仅仅是一个存放课件的仓库，它是一个开源的、动态的、基于 Git 协作的实战课程。

本课程将帮助知识工作者通过结构化输入、生成式推理和智能体自动化，构建一套可复用、可扩展的个人知识工作流（Knowledge Workflow）。最终完成一个可运行的 MCP智能体 作为学习成果，真正掌握“让AI工作”而不是“让AI输出”。

在这里，我们将像开发软件一样“开发”我们的知识体系，并像管理代码一样管理我们的 AI 提示词与智能体配置。

2. 课程目标

完成本课程，你将：

• 理解生成式AI工作方式与知识工作流思维
• 学会将知识任务拆解、结构化输入、迭代优化
• 能构建可复用工作流模板（Workflow Template）
• 具备封装Cherry Studio智能助手
• 产出一个可运行的 ModelScope MCP Agent

最终，你将完成一套属于自己的 AI工作助手。

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3. 仓库目录结构

GT-Workflow-Course-2025
├── 📁 01-guidebook/      # [指南手册] 环境配置指南、工具安装、评分标准
├── 📁 02-syllabus/       # [课程大纲] 教学计划、学习目标与能力地图
├── 📁 03-Modules/        # [核心课件] 理论模块的讲义
├── 📁 04-Labs/           # [实验手册] Step-by-Step的实操指导
├── 📁 05-Templates/      # [资产模板] 开箱即用的模板
├── 📁 06-Tools/          # [工具清单] 软件下载链接与辅助脚本
├── 📁 07-Assets/         # [课程素材] 案例图片、数据集与演示物料
└── 📁 08-Workspace/      # [作业提交] 学生作业的提交区域 (Sandbox)

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4. 技术栈

本课程采用 “本地优先 + 开源协议” 的工具栈，拒绝黑盒，拥抱开源：

• 知识库/编辑器: Obsidian
• AI 客户端 (驾驶舱): Cherry Studio
• 模型源 (发动机): ModelScope (魔搭社区) - Qwen2.5 / DeepSeek
• 连接协议 (机械臂): MCP (Model Context Protocol)

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5. 如何开始学习 (How to Start)

本课程采用 GitHub Flow 模式提交作业。请严格按照以下流程操作：

1. Fork 本仓库

点击右上角的 Fork 按钮，将本仓库复制到你的GitLink账号下。

2. Clone 到本地

将你的 Fork 版本克隆到本地电脑：

git clone [https://gitlink.org.cn/你的用户名/Git4GenThinking.git]

3. 配置环境

阅读 📁 01-guidebook/Tool-Setup-Guide.md，安装 Cherry Studio 并配置 ModelScope API Key。

4. 完成实验与作业

• 在 📁 04-Labs 中查看实验步骤。

• 在 📁 05-Templates 中获取必要的模板文件。

• 作业提交：将你的成果（笔记、截图、JSON配置文件）放入 📁 08-Workspace/ 下对应的子文件夹中。

5. 提交 Pull Request (交作业)

• git commit 并 git push 到你的远程仓库。

• 回到 GitLink，向本仓库发起 Pull Request。

• PR 标题格式：[模块名] 学号-姓名-作业主题 (例如: [M07] 2025001-张三-我的研报智能体)。

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6. 注意事项

• 隐私安全：请勿在提交的代码或配置文件中包含你的 API Key。请使用环境变量或并在 .gitignore 中配置忽略规则。

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7. 许可证

本项目源代码采用 MIT License 进行许可，允许在满足许可证条款的前提下，自由地使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件的副本。

所有研究成果（包括但不限于论文、数据、图表、模型、方法论描述等）默认使用 知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY-SA 4.0) 进行许可。

Happy Hacking & Thinking!