note:基于 Obsidian 的体系化技术知识库项目

可作为技术学习和面试复习的体系化知识库,覆盖Java、算法、分布式、AI等13个模块共1132篇笔记。基于Obsidian维护,具备5维质量校准、结构断链检测和CI自动化防护,支持系统化知识检索与沉淀。【此简介由AI生成】

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定位:13 模块体系化技术知识库(基于 Obsidian 维护) 全局规范:SPEC.md 状态:v19 月度抽样 100% 闭环(5 维准确度连续 3 轮 v17/v18/v19 = 100%)


一、仓库健康度(2026-10-28 实测 · find 口径)

维度 数值 备注
总 .md 1140 排除 .health-tmp / .obsidian / .claude/skills / .github/workflows/scripts
总 README 808 1 根目录 + 13 模块 + 子目录
frontmatter 覆盖 97.8%(1115/1140) module 822 + question 243 + story 50 = 1115(剩余 25 个为 SPEC.md ×22 + CLAUDE.md + .claude/ 操作文档 ×2,按规范豁免)
结构断链 0 Session 6 修复 230 处断链后闭环
orphan 目录 0 父 README 100% 回链
实质弱关联 0 口径 = leaf↔leaf(正文互链主题匹配);README↔README 合规模板导航不计入。扫描器 weak-link-scan.py v4 实测 0 处(旧算法 491 处,其中 leaf↔leaf 10 处经审计全为假阳性)
5 维深度准确度 100% v18 校准 80 篇 + v19 月度 19 篇全过

二、13 模块导航

# 模块 主题 子 README
01 01.java-and-jvm Java 基础 + JVM + 并发 + 设计模式 98
02 02.cs-foundations 算法 + OS + 网络 + 数学 40
03 03.data-stack 数据库 + 缓存 + 大数据 32
04 04.spring-backend Spring 生态 + 后端框架 32
05 05.frontend 前端工程 55
06 06.distributed-systems 分布式 + 微服务 + 云原生 128
07 07.devops-and-tools DevOps + CI/CD + 工具链 47
08 08.ai-foundations ML + DL + Transformer + LLM 基础 7
09 09.ai-applications RAG + Agent + Prompt + LLM 推理 63
10 10.business-systems 业务系统速查(电商/社交/金融等) 38
11 11.product-and-pm 产品 + PM(Product & PM) 11
12 12.interview 高频面试题(243 篇) 255
13 13.story 「阿明餐厅」技术系列(50 篇) 1

「子 README」列口径:find <module> -name README.md(含模块根 README),2026-10-28 全量 find 校准(13 行实测)。 新增目录后需同步此列——本列自 727e260 迁移后曾多次漏改(双层沉淀新增子目录时最易漏记)。

三、3 大沉淀模式

  • 单文件(< 150 行):主模块子 README
  • 双层(最常用):12.interview/<topic>/ + 对应主模块 <topic>/ + 互链回指
  • 三层 + 13.story 联动:双层 + 13.story/<NN>-xxx.md 章节反向链

四、CI 状态

Workflow 触发 状态
difficulty-calibration.yml 每月 1 日 03:00 + PR 5 维校准 + auto-calibrate
structural-link-check.yml 每月 1 日 06:00 + PR 内部路径校验

5 层防护(含本地 hook):

  • L1 commit-msg(Conventional Commits + 数字警告)
  • L2 pre-commit(staged *.md 链接)
  • L3 §7.2 自检(orchestrator)
  • L4 GH Actions(PR 合并前)
  • L5 月度 cron(全库扫描)

五、关键 Skill

skills/ 下 3 个项目级 skill:

Skill 何时用
note-precipitation-planning 用户问"X 应该沉淀到 note 什么位置"
note-health 用户问"note 哪里需要优化" / "这篇文章质量怎么样"
note-knowledge-qa 用户问技术问题,从知识库检索回答

六、写作规范入口

  • SPEC.md — 全局规范(命名 / commit / 互链 / frontmatter / G1-G6 评分)
  • 各模块自有 SPEC(11/12/13 等已落地)
  • QUESTION-FORMAT-SPEC.md — 面试题格式
  • 13.story/SPEC.md — 故事类章节格式(v2.0 起并入主 SPEC)

七、关键文档


Phase 状态:v13 体系完整(13 模块 + 12.interview + 13.story),结构 + 内容双闭环。

Introduction

可作为技术学习和面试复习的体系化知识库,覆盖Java、算法、分布式、AI等13个模块共1132篇笔记。基于Obsidian维护,具备5维质量校准、结构断链检测和CI自动化防护,支持系统化知识检索与沉淀。【此简介由AI生成】

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