独立开发者如何搭建 AI 产品的技术栈
从数据库选型到部署架构，聊聊我在构建 AI Writer 过程中的技术取舍。
每个产品聚焦一个场景，解决一个实际问题。
英文论文 AI 率检测与降 AI 改写。支持 Turnitin 风格多维评分，段落级分析，保留学术原意。
多平台数据采集工具，支持小红书、公众号、YouTube 等信源的结构化内容获取与需求监控。
从想法到落地，每一个项目都是一次成长
接受任务信息，读取数据建立统计分析，数据可视化，数据报告呈现。
基于 MCP 协议的小红书内容采集与需求线索监控平台，自动搜索热点帖子、匹配业务需求、结构化管理采集数据。
宏观经济分析与投资交易策略工具，覆盖技术面、基本面、情绪面多维度扫描，集成多数据源并生成结构化策略报告。
基于 Claude Code 的 Obsidian 知识管理 Agent 系统，涵盖 LLM Wiki 三层架构、自动化工作流、跨平台工具集成。
记录开发中的技术决策、踩坑经验和产品思考
从数据库选型到部署架构，聊聊我在构建 AI Writer 过程中的技术取舍。
从大厂到独立开发，从一个人到一个工作室，公开透明地记录每一步。
困惑度、突发性、AI 模式识别——拆解 Turnitin 风格检测算法的工作机制。
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「芃」，《诗经》有云"芃芃其麦"，寓意草木茂盛、蓬勃生长。 这也是工作室的核心理念——用 AI 和数据技术，让每一个人和组织都能 释放潜能、肆意生长。
工作室目前专注于 AI 应用层工具的开发， 每个工具聚焦一个具体场景，解决一个实际问题。