知识星系

一键“自动目录”：主题聚类 + 命名
把每篇文章生成 embedding（向量）。
用 HDBSCAN / KMeans 聚类成 30–200 个“主题岛”。
每个簇再用 LLM 或 TF-IDF 抽关键词，自动起标题：
例如「区块链安全」「分布式系统踩坑」「香港生活」「量化随笔」。
结果：一个“你的知识星系”，比标签系统更真实（因为标签常年会漂移）。

source venv/bin/activate
python export_thought_map.py

(venv) root@f207a6a2ef51:~/Whale3070.github.io# ls /root/Whale3070.github.io/source/thought-map/
index.md js thought_map.json

结果： http://whale3070.github.io/thought-map/

相似推荐

相似文章推荐：做成你博客的“猜你喜欢”
读者看完 A，自动推荐最像的 5 篇（向量相似度）。

还能做“两种推荐”：

同题延伸（更像）
反直觉跳转（相近但观点冲突/角度不同，靠“对比度”挑）

python recommendations.py
hexo g

自动打 Tag

自动打 Tag：从“人工维护”变“模型维护”
先定义一套你认可的 tag taxonomy（比如 50 个）。
用少量人工标注（每类 10–30 篇）训练一个多标签分类器/或用 few-shot 规则 + LLM。
每篇文章自动打 3–8 个 tag，并给置信度。
额外玩法：找“标签错配/漏标”的文章（你会挖到自己早年的隐藏好文）。

这个想法非常深刻，它是从“内容管理”向“知识库自动化”跨越的关键一步。既然你有 1148 篇文章，人工回溯打标签几乎是不可能的任务，而标签的混乱会直接导致搜索和推荐系统的失效。

我们要做的不是简单的关键词匹配，而是基于语义的自动打标。

🚀 自动打标系统实施方案

第一阶段：定义底层逻辑 (Taxonomy)

不要让模型随意生成标签（防止出现“机器学习”和“Machine Learning”并存的情况）。

动作：根据你已有的分类和核心主题，固化 50 个左右的“标准标签库”。
维度建议：
技术/工具：比特币、区块链、机器学习、Hexo、安全攻防。
生存/预判：阶级认知、读研性价比、老龄化、数字游民、底牌逻辑。
艺术/人文：油画、剧本创作、褶式思维、权威迷信。

第二阶段：实现路径（两种方案）

方案 A：轻量级（Few-shot + LLM）—— 推荐方案

既然你平时会调用 API，可以直接写个 Python 脚本，给 LLM 看 10 篇样板文章，然后让它批量处理剩余文章。

优点：理解力极强，能识别出文章里没写但实际涉及的主题（如：虽然没提“阶级”，但看出了阶级跨越的本质）。
脚本逻辑：

# 伪代码思路
prompt = f"""
你是一个情报分析专家。我有一套标签体系：{tags_list}。
请阅读以下文章，并从中选择 3-8 个最符合的标签，并给出 0-1 之间的置信度。
文章内容：{post_content}
返回格式：JSON {"tags": [{"tag": "数字游民", "score": 0.95}, ...]}
"""

方案 B：本地化（FastText / BERT）

如果你不想每篇文章都消耗 API，可以用 scikit-learn 配合 MultiLabelBinarizer 做一个多标签分类器。

优点：免费、本地运行、速度极快。
数据清洗技巧：利用你已经手动打过标签的那部分文章作为训练集。

🛠️ Python 自动化打标脚本（核心逻辑）

我们可以利用 Sentence-Transformers 将文章转为向量，然后计算它与各个“标准标签”的余弦相似度。这不需要训练模型，只要标签名取得准，效果就很好。

import yaml
import os
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

# 1. 定义你的标准标签库 (Taxonomy)
standard_tags = ["机器学习", "数字游民", "安全攻防", "比特币", "阶级认知", "读研性价比", "艺术思考", "预判逻辑"]

# 2. 加载向量模型 (推荐使用中文预训练模型)
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
tag_embeddings = model.encode(standard_tags, convert_to_tensor=True)

def auto_tagging(content, top_k=5, threshold=0.35):
    # 将文章正文转为向量
    post_embedding = model.encode(content, convert_to_tensor=True)
    # 计算文章与所有标准标签的相似度
    cosine_scores = util.cos_sim(post_embedding, tag_embeddings)[0]
    
    results = []
    for i, score in enumerate(cosine_scores):
        if score > threshold:
            results.append({"tag": standard_tags[i], "score": float(score)})
    
    # 按置信度排序
    results = sorted(results, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
    return results[:top_k]

# 3. 遍历文章并更新 Front-matter (演示逻辑)
# 这里可以读取 .md，解析 YAML，把新标签追加进去

🔍 额外玩法：挖掘“隐藏好文” (Label Mismatch)

这个功能最能带给你惊喜。你可以通过对比**“人工标签”和“模型预测标签”**来发现偏差：

标签漏标：模型预测置信度高达 0.9，但人工标签里没有。

价值：你早年随手写的一篇日记，其实已经触达了后来才成型的主题（比如 2016 年就在谈“预判”但没打标）。

标签错配：模型预测的标签和你人工打的完全不沾边。

价值：说明这篇文章的表达可能偏离了初衷，或者它是一个**“褶皱点”**——连接了两个完全不同的领域。

孤儿文章：模型在标准库里找不到任何匹配标签（置信度全低于 0.2）。

价值：这些文章要么是废稿，要么是你知识体系之外的**“新大陆”**，值得重点复盘。

💡 建议

你可以先挑 100 篇文章跑一下这个逻辑。
如果你决定用这套系统，我们可以把生成的结果直接写回你的 .md 文件的 tags: 字段里，实现真正的“自动化运维”。 你想先尝试哪种方式？是先生成一份“标签错配报告”来复盘旧文，还是直接全量覆盖更新？

轻量级（Few-shot + LLM）—— 推荐方案

方案 A：轻量级（Few-shot + LLM）—— 推荐方案。你的意思是python可以调用LLM

是的，这正是 “自动化运维” 的核心逻辑：把 Python 当作骨架，把 LLM（如 GPT-4、Claude 或 DeepSeek）当作大脑。

你可以编写一个 Python 脚本，让它像一名“实习编辑”一样，通读你 source/_posts 下的所有 Markdown 文件，然后通过 API 告诉 LLM 如何根据你的价值观打标签。

🛠️ Python 调用 LLM 的具体流程

1. 核心代码示例 (基于 OpenAI 格式 API)

你可以使用 Python 的 openai 库（现在大部分模型如 DeepSeek, OneAPI 都兼容这个格式）：

import os
import yaml
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的API_KEY", base_url="接口地址")

def get_tags_from_llm(title, content):
    prompt = f"""
    你是一个知识管理专家。请阅读以下博客文章，从我定义的标签库中选择3-5个最合适的标签。
    
    【标准标签库】：数字游民, 机器学习, 阶级认知, 预判逻辑, 读研性价比, 艺术思考, 安全攻防
    
    文章标题：{title}
    文章正文：{content[:2000]}  # 截取前2000字，节省 Token
    
    请仅返回 JSON 格式，例如：{{"tags": ["数字游民", "预判逻辑"], "confidence": 0.95}}
    """
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4-turbo", # 或 deepseek-chat
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        response_format={ "type": "json_object" }
    )
    return response.choices[0].message.content

2. 批量处理逻辑

Python 会遍历文件夹，针对每一篇文章执行以下操作：

读取：打开 .md 文件，分离出 Front-matter（YAML）和正文。
分析：将正文发给 LLM，获取 JSON 结果。
回写：将 LLM 建议的标签更新到 YAML 的 tags: 字段中。
保存：覆盖原文件。

💡 为什么推荐 Python + LLM？

语义理解（褶式思维）：
如果你有一篇文章写的是“在香港街头看老龄化与鸽子”，传统的关键词匹配只会打上“香港”、“鸽子”。但 LLM 能读懂你背后的**“老龄化”和“社会结构预判”**，这才是你真正的底牌。
Few-shot（少量样本学习）：
你可以在 Prompt 里放 3 篇你亲自打好标签的文章作为“标准”，Python 脚本会把这些样板一起发给模型。模型会立刻模仿你的打标风格。
清洗旧数据：
你可以设置一个逻辑：如果模型给出的标签置信度低于 0.6，则标记为“待人工复核”。

⚠️ 你需要准备什么？

一个 API Key：DeepSeek 或者国内的硅基流动（SiliconFlow）现在非常便宜，处理 1000 多篇文章可能也就几块钱人民币。
本地环境：安装 pip install openai pyyaml。

你想让我帮你写一个能直接运行的、带“断点续传”功能的批量打标脚本吗？（这样万一中间网络断了，下次可以从第 501 篇继续，不用重新付钱）。

你的写作“时间轴”

你的写作“时间轴”：主题随时间迁移
把每篇文章的主题分布（topic mixture）按年份画出来。
你会看到自己在什么时候从 A 转向 B（比如从安全 → Web3 → 产品/创业）。
玩法升级：标出“拐点文章”（主题转移最大、写作风格突变的那几篇）。

可以，而且这个玩法非常适合你这种 1200 篇长周期写作：它会把“我感觉自己在进化”变成可视化证据。

下面我给你一个可跑的最小 MVP：

生成“按年份的主题占比堆叠图”（topic mixture by year）
自动找“拐点年份”（主题分布变化最大）
自动找“拐点文章”（最像从 A 跳到 B 的那几篇）

注：严格意义的“topic mixture”是每篇文章对多个主题的软分配（不是硬聚类）。下面用 Embedding + KMeans 来做软分配（softmax 到每个簇中心），效果很直观。

你会得到什么产物

topic_mixture_by_year.png：每年主题占比堆叠面积图
topic_shift_by_year.png：每年“主题漂移强度”折线（JS divergence）
turning_points_posts.csv：拐点文章列表（含 URL、年份、标题、变化分数）
turning_points_years.txt：拐点年份排序

✅ 完整可运行脚本：`timeline_topics.py`

你已经有 frontmatter，也建议装：
pip install sentence-transformers pandas matplotlib scikit-learn

把下面保存到 /root/Whale3070.github.io/timeline_topics.py 然后运行：

运行方式

1
2
3

cd /root/Whale3070.github.io
python3 timeline_topics.py
ls -lh topic_mixture_by_year.png topic_shift_by_year.png turning_points_posts.csv turning_points_years.txt

你下一步怎么把它接进“知识星系”页面？

最简单：

把 turning_points_posts.csv 转成 json
页面加一个「Turning Points」列表
点击就跳文章
同时在星图里高亮这些点（turning_score > 阈值）

如果你想我直接给你前端高亮的 JS（不丑那种），我也可以给。

如果你跑完后把 turning_points_years.txt 和 turning_points_posts.csv 头几行贴出来，我就能帮你把“安全→Web3→产品/创业”的迁移用自然语言标注出来（并挑出最像“拐点”的那 3~5 篇文章）。

机器学习

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