- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
先放上链接，如有bug和建议欢迎佬们多多提出
github.com
GitHub - Waldmeinsamkeit/Serenity-map: 一个人与agent协作探索深挖的无限画布
一个人与agent协作探索深挖的无限画布
最近X上的女股神Serenity以半年4500%的收益冠绝群雄，我深度研究了她的方法论后我发现，这种刨根问底，发散扩散的思维可以运用到任何行业，如果让ai来辅助，做到人机交互，我们普通人是否在大A也能有对抗机构，提前布局，或者能运用到自己的学习和生活中去。希望在AI时代，AI的便利不会让人失去深度思考的能力。
## 功能特性
- 无限画布：基于 tldraw，支持缩放、拖拽、选择、编辑、箭头和连线。
- 学习卡片：每张卡片包含标题、摘要、正文、标签、状态和 AI 可读 metadata。
- 语义连线：支持 `contains`、`causes`、`supports`、`questions`、`blocks`、`related` 等关系类型。
- AI Context：将当前画布导出为 AI 可读的结构化节点、边、邻域和 Mermaid 图。
- AI Patch：使用 JSON Patch 风格操作安全地新增、更新、删除、连接、断开或移动节点。
- Obsidian Markdown：支持 vault-ready Markdown 导出与导入，包含 frontmatter、wikilink、tags 和 Mermaid。
- 本地保存：通过 Node 本地存储 API 将画布快照保存到 `store/canvas-default.json`。
- MCP Server：提供本地 stdio MCP 服务，方便 agent 读取上下文、导出 Markdown、校验和应用 Patch。
以下是产品的截图：
如何使用
告诉自己的agent，claude，codex，openclaw等任意agent，读取skills下的目录，连接上本项目的mcp。
say：使用项目的skill分析一下物理ai的产业链，或者机器人产业链or其他你想深入了解的东西。
如果想从节点出发，也可以告诉他节点的名称即可，让他从任意节点再次发散思考，或者你自己添加节点，添加证据链。
最后
如果有自己的tushare，grokapi等适合深度搜索和财经数据的来源，也可以让自己的agent整理后接入，遵循skills目录下的工作流即可
感谢站内各位佬们的公益站，让每个人都有能将自己的想法变成现实的能力
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