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背景 为了更好地整理和归档研究调研内容，决定将散落在飞书文档中的报告统一迁移到一个可公开访问、易于维护的静态网站。目标是： 双平台部署：GitHub Pages（主站）+ Cloudflare Pages（备份） 科技风格：简洁、快速、支持暗色模式 零成本：利用免费托管服务 易于维护：Markdown 写作，Git 版本控制 技术选型 对比了多个静态网站生成器： 方案 优点 缺点 Jekyll (Chirpy) GitHub Pages 原生支持 构建较慢，Ruby 依赖 Hugo (PaperMod) 极速构建，单二进制文件 学习成本略高 Astro 现代化，性能好 相对较新，生态较小 最终选择 Hugo + PaperMod，原因： 构建速度极快（毫秒级） PaperMod 主题简洁美观，科技风格 支持搜索、标签、归档等完整功能 单二进制文件，部署简单 部署架构 1 2 3 4 5 6 7 GitHub Repository │ ├─── GitHub Actions ─── Hugo Build ─── GitHub Pages │ (baseURL: github.io) │ └─── Cloudflare Pages ─── Hugo Build ─── CF CDN (baseURL: pages.dev) 关键配置 1. Hugo 配置 (hugo.toml) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 baseURL = 'https://research-archive.pages.dev/' languageCode = 'zh-CN' title = '胡巧信的技术研究' theme = 'PaperMod' [params] defaultTheme = 'dark' ShowReadingTime = true ShowPostNavLinks = true ShowBreadCrumbs = true # ... 其他参数 注意：baseURL 设置为 Cloudflare 地址作为默认值。 ...

项目概述 LogicAnalyzer 是一个基于 Raspberry Pi Pico/Pico2 的高性能开源逻辑分析仪项目，提供24通道、最高100Msps（Pico2可达400Msps）采样率的数字信号采集能力。项目采用硬件+固件+软件三层架构，支持丰富的协议解码器生态。 核心特性： 24通道数字输入 100Msps 标准采样率（Pico2可达400Msps Blast模式） 32KB-384KB 采样深度（根据通道数配置） 多模式触发：边沿触发、复杂模式触发、快速模式触发 多平台软件支持（Windows/Linux/macOS/Raspberry Pi） 130+ Sigrok兼容协议解码器 WiFi无线连接支持（Pico W） 设备级联支持（最多5台，120通道） 1. 项目架构和技术栈 1.1 整体架构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 软件层 (Software) │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │ │ │ GUI应用程序 │ │ CLI工具 │ │ 协议解码器(130+) │ │ │ │ (AvaloniaUI) │ │ (.NET 6+) │ │ (Python/Sigrok) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 通信层 (Communication) │ │ USB CDC (Serial) / TCP/IP (WiFi) / Daisy Chain │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 固件层 (Firmware) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ RP2040/RP2350 固件 (C/C++, Pico SDK) │ │ │ │ - PIO程序 (采样控制) │ │ │ │ - DMA传输 (零拷贝数据采集) │ │ │ │ - 多核处理 (WiFi/数据采集分离) │ │ │ │ - USB/TCP协议栈 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 硬件层 (Hardware) │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 主控制板 │ │ 电平转换板 │ │ 外壳/结构件 │ │ │ │ (KiCad) │ │ (1.65V-5.5V) │ │ (3D Printable) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 1.2 技术栈详解 层级 技术/工具 说明 硬件设计 KiCad 7/8, JITX PCB原理图和布局设计 固件开发 C11, Pico SDK 2.0, GCC ARM RP2040/RP2350固件 软件GUI C#, .NET 6+, AvaloniaUI 11 跨平台桌面应用 协议解码 Python 3.x, Sigrokdecode 协议分析引擎 构建系统 CMake, PowerShell 自动化构建 版本控制 Git, GitHub 代码管理和发布 2. 硬件设计的关键特点 2.1 主控制板设计 核心组件： ...

项目总览 LogicAnalyzer 是由 gusmanb 开发的一个高性能开源逻辑分析仪项目，基于 Raspberry Pi Pico/Pico2 微控制器。该项目在 GitHub 上拥有 4,600+ Stars，是一个成熟且活跃的开源硬件项目。 核心参数： 采样率：标准 100Msps，Pico2 可达 400Msps（Blast 模式） 通道数：24 通道数字输入 采样深度：最高 384KB（取决于通道配置） 触发类型：边沿触发、复杂模式触发、快速模式触发 协议支持：130+ Sigrok 兼容解码器 平台支持：Windows、Linux、macOS、Raspberry Pi 连接方式：USB CDC、WiFi（Pico W）、设备级联 1. 项目架构与技术栈 1.1 分层架构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 应用层 (Application) │ │ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────────┐ │ │ │ LogicAnalyzer │ │ CLCapture │ │ TerminalCapture │ │ │ │ (GUI 应用) │ │ (CLI 工具) │ │ (终端捕获) │ │ │ │ AvaloniaUI │ │ .NET 6+ │ │ .NET 6+ │ │ │ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────────┘ │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 协议层 (Protocol) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 130+ Sigrok 协议解码器 (Python) │ │ │ │ UART、I2C、SPI、USB、CAN、LIN、Modbus 等 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 通信层 (Communication) │ │ USB CDC Serial │ TCP/IP (WiFi) │ Daisy Chain │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 固件层 (Firmware) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ RP2040/RP2350 固件 (C/C++) │ │ │ │ - PIO 状态机 (4x 采样控制) │ │ │ │ - DMA 环形缓冲区 (4x 通道) │ │ │ │ - 多核处理 (Core0:USB/TCP, Core1:WiFi) │ │ │ │ - 双缓冲数据传输 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 硬件层 (Hardware) │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ 主控板 │ │ 电平转换板 │ │ 扩展/级联接口 │ │ │ │ RP2040/2350│ │ TXU0104 │ │ 最多5台级联 │ │ │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ 1.2 技术栈矩阵 层级 技术选型 版本/说明 硬件设计 KiCad 7.0+ 固件 Pico SDK 2.0+ 固件语言 C11/C++17 ARM GCC GUI 框架 Avalonia UI 11.x GUI 语言 C# .NET 6/7/8 解码器 Python 3 3.8+ 构建系统 CMake 3.13+ CI/CD GitHub Actions - 2. 硬件设计深度分析 2.1 核心设计决策 1. GPIO 全利用策略 ...

概述 本文档整理了 OpenClaw Skills 项目的重点关注领域，涵盖了自动化工具、AI应用等技术方向的研究与实践。 项目背景 OpenClaw 是一个强大的自动化工具平台，通过 Skills 系统扩展其功能。本整理旨在明确当前重点发展方向，为后续项目决策提供参考。 重点关注领域 1. 自动化工具集成 浏览器自动化 文件系统操作 网络请求处理 定时任务调度 2. AI 应用集成 大语言模型调用 图像生成与处理 语音识别与合成 智能内容分析 3. 内容创作与分发 多平台内容同步 自动化发布流程 内容格式转换 数据收集与分析 4. 开发效率工具 代码生成辅助 文档自动化 测试自动化 部署流水线 技术栈 核心框架: OpenClaw 编程语言: TypeScript / JavaScript 运行环境: Node.js 部署平台: GitHub / Vercel / 自有服务器 总结 OpenClaw Skills 项目致力于构建一个灵活、可扩展的自动化工具生态系统，通过模块化设计支持各类业务场景的快速实现。 本文为技术研究文档，内容持续更新中。

项目概述 本项目调研通过自动化内容生成技术建立内容网站，并通过 Google Adsense 广告联盟实现变现的可行性方案。 市场背景 内容站类型 niche 站点: 专注特定领域（如健康、科技、金融） 资讯聚合站: 自动采集整理行业新闻 工具型内容站: 提供实用工具+内容支撑 本地化站点: 针对特定地区的内容服务 Adsense 变现特点 CPC模式: 按点击付费 RPM: 每千次展示收益 $1-$50+（视 niche 而定） 被动收入: 内容上线后持续产生收益 技术架构 内容生成方案 1 关键词研究 → AI内容生成 → 人工审核 → 发布上线 技术栈 层级 技术 前端 Next.js / Hugo / Jekyll 后端 Node.js / Python 数据库 PostgreSQL / MongoDB 内容生成 GPT-4 / Claude API 图片生成 DALL-E / Midjourney API 部署 Vercel / Netlify / AWS SEO 优化策略 关键词布局: 标题、H标签、正文自然分布 内容质量: E-E-A-T原则（专业性、权威性、可信度） 技术SEO: 页面速度、移动适配、结构化数据 外链建设: 高质量反向链接获取 实施步骤 Phase 1: 准备阶段 确定目标 niche 市场 注册域名、购买主机 搭建网站框架 申请 Google Adsense 账号 Phase 2: 内容建设 关键词研究与规划 生成基础内容库（50-100篇） 内容质量审核与优化 网站基础SEO设置 Phase 3: 流量增长 持续内容更新 社交媒体推广 外链建设 数据分析与优化 Phase 4: 变现优化 Adsense 广告位优化 A/B测试提升CTR 探索其他变现方式（联盟营销、赞助） 关键指标 指标 目标 月访问量 10,000+ 页面停留时间 >2分钟 跳出率 <60% Adsense RPM $5+ 月收入目标 $500+ 风险与挑战 内容质量 AI生成内容可能被搜索引擎降权 需要人工审核确保内容准确性 避免"内容农场"标签 政策风险 Google 算法更新影响排名 Adsense 政策变化 内容版权争议 竞争环境 同类自动化站点增多 大型媒体平台内容优势 用户注意力稀缺 成本预算 项目 月费用 域名 $1 主机/VPS $10-50 AI API调用 $20-100 图片素材 $0-30 总计 $30-180/月 成功案例参考 Wirecutter: 产品评测站，被NYT收购 NerdWallet: 金融服务比较站，年收入数亿美元 The Spruce: 生活技巧内容站，月访问量千万级 结论与建议 可行性评估: ⭐⭐⭐⭐ (4/5) 优势: ...

项目概述 本项目旨在调研将 X(Twitter) 和 YouTube 上的优质视频内容自动搬运至哔哩哔哩(B站)进行变现的可行性及实施方案。 市场分析 目标平台 来源: YouTube、X(Twitter) 目标: 哔哩哔哩 (Bilibili) 内容类型: 科技、教育、娱乐类短视频 变现模式 创作激励计划 - B站官方收益分成 充电计划 - 用户打赏支持 广告分成 - 视频贴片广告 商业合作 - 品牌植入与推广 技术方案 内容获取 1 YouTube/X API → 内容抓取 → 格式转换 → 质量筛选 自动化流程 监控: 定时扫描目标频道更新 下载: 获取原始视频文件 处理: 转码、添加字幕/水印 上传: 自动发布到B站 管理: 标题优化、标签设置、分区选择 工具栈 下载: yt-dlp, gallery-dl 处理: FFmpeg 上传: B站API / 自动化脚本 调度: GitHub Actions / 服务器Cron 风险与合规 版权问题 需获得原作者授权或选择CC协议内容 避免搬运受版权保护的商业内容 建议优先选择已授权或公开领域内容 平台政策 遵守B站社区规范 避免搬运违规、低俗内容 注意内容本地化适配 成本估算 项目 费用 服务器/VPS ¥50-200/月 代理IP (如需) ¥30-100/月 存储/CDN ¥0-50/月 API调用 视使用量 预期收益 短期: 建立账号矩阵，积累粉丝基础 中期: 开通创作激励，获得稳定收益 长期: 矩阵化运营，规模化变现 结论与建议 本项目在技术层面可行，但需重点关注版权合规问题。建议： ...