记录 AI 智能体如何从想法走向真实系统：架构判断、工程实践、可用的工具，以及读书时留下的思考。
ApFramework 是 Shoukai Huang 的个人站点。我在这里拆解 AI Agent 的设计与生产问题，也展示自己做的工具和阅读记录。上图及下方截图均来自本仓库实际运行的静态构建。
- 让 Agent 安全地做事：Agent 的 Tool Call 不是 Function Call：它是一条生产权限请求——从一次工具调用出发，讨论授权、审批与审计为什么必须进入执行链路。
- 让数据查询有据可查：从本体到可信数据查询：RDF、SPARQL 与受控 SQL 实践——用项目管理案例串起业务语义、查询计划、日期口径和回归验证。
- 让 AI 系统经得起生产环境：生产 AI 系统设计：需求、容量、安全与质量评估——以企业 IT helpdesk 为例，走一遍从需求到评估和持续发布的设计过程。
- Open Context Clipper 是一个本地优先的 Chrome 扩展：把网页文章预览、保存和整理到自己的知识库，再按需导出 Markdown。更多工具和 Agent Skills 见项目页。
- 《启示录：打造用户喜爱的产品》读书笔记 从用户问题、产品探索和设计验证出发，也记录了对 AI 参与产品工作的思考。更多书和笔记见阅读页。
| 文章 | 项目 |
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| 阅读 | 阅读列表 |
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使用 .nvmrc 指定的 Node.js 22.22.1。仓库内置 Yarn 3.6.1，无需全局安装 Yarn：
node .yarn/releases/yarn-3.6.1.cjs install --immutable
node .yarn/releases/yarn-3.6.1.cjs dev打开 http://localhost:3000 即可浏览。评论和统计的本地配置是可选的；需要时复制 .env.example 为 .env.local 并填入自己的配置。
EXPORT=1 UNOPTIMIZED=1 node .yarn/releases/yarn-3.6.1.cjs build
node .yarn/releases/yarn-3.6.1.cjs test静态构建输出到 out/，构建后由 scripts/postbuild.mjs 生成 RSS。测试会读取本次构建的页面和 SEO 产物，因此请先构建再测试。GitHub Actions 在推送到 main、提交拉取请求和手动触发时运行同样的检查。
| 内容 | 在仓库中 |
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| 技术文章 | data/blog/ 中的 MDX 文件 |
| 阅读笔记 | data/read/notes/ 中的 MDX 文件 |
| 阅读记录 | config/read-books.json |
| 项目介绍 | data/projectsData.ts 等 |
文章和笔记至少填写 title、date，建议补充 summary；可用 draft: true 暂停公开。图片等公开资源放在 public/static/。栏目、RSS 与阅读数据的更多约定见站点结构。
apframework.com 的主站由阿里云服务器承载。这个仓库用于维护源码与备份；GitHub Actions 只负责构建和测试，不负责线上发布。静态导出不会执行 Next.js API 路由或 middleware，也不会自动应用 next.config.js 中的 redirects 和 headers；服务器上的跳转与响应头需要单独核对。
本站基于 Tailwind Nextjs Starter Blog 改造。原项目的版权与 MIT 许可见 LICENSE。