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llm_wiki/raw/教育AI研究/.workbuddy/memory/2026-05-03.md
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hehaiguang1123 a6f05ab2d5 Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation
- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd)
- Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py)
- Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks
- Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/
- Fix git remote URL (remove plaintext token)
- New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources
2026-07-01 08:05:43 +08:00

1.5 KiB
Raw Blame History

2026-05-03 工作日志

本日产出

W19完整周报(自动化任务)

  • 完成时间2026-05-03 18:xx
  • 输出文件:每周报告/2026-W19-第7周完整报告.md
  • 周报周期2026-W194月28日-5月4日)
  • 报告质量90分(A级)
  • 任务完成率7/7100%

本周研究统计

  • 深度研究报告:共43篇(+4篇本周新增:MIT、浙大、军事AI教育、本周报告收尾)
  • 机构档案:共32家(+1:浙江大学)
  • 知识卡片:共20张(+1:澳洲模式)
  • 国际比较:共7篇(+1:澳洲对比分析)

重大发现(本周W19

  1. Cogniti"教师创客"模式:悉尼大学Cogniti平台(800+教师)证明去中心化AI代理创建比统一部署效果更佳
  2. 英联邦"伦理机构化"路径:墨尔本CAIDE代表不同于美国的第三条AI治理路径
  3. 军事AI能力缺口:美国仅10-15%军事人员为代理AI做好准备(US DoE/ERIC数据)

下周计划(W205月5-11日)

  • P1:亚洲高校AI教育综合报告(正式版)
  • P1:中日韩澳四地横向对比
  • P2:亚太模式知识卡片
  • P2W21全球报告框架预设

月末回顾(自动化任务)

  • 完成时间2026-05-03 20:00
  • 回顾文件.workbuddy/memory/2026-05-00.md
  • MEMORY.md:精简重构(从400行压缩至160行,删除重复/过时内容)
  • 核心数据更新:机构档案34家、深度报告43份、知识卡片20张、PDF 45篇、文献库v3.1
  • 成本核查:4月实际~¥72,节余72%(预算254元)