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我在 GitHub 上是 Ming-Sir-69。我喜欢从工业工程、人因和 3D 建模出发，看人和工具之间哪里反复出错，再把能复用的部分做成小工具。现在的主线是 AI Agent 协作：知识写下以后，相关时能不能读到当前适用的版本；纠偏以后，同一个问题会不会再回来。

几个 Agent 共用一份知识时，旧事实很容易被当成当前结论。Engram 把每次纠正记成带来源的明确关系，读取时区分当前适用的内容和历史原文，相关项目出现时按关键词把它们读给 Agent。 仓库 · 架构

我想找的是用户反复纠正背后的共同原因。Astra Harness 登记每次方向、接受与纠偏，按共同原因跨任务聚类，标记一次干预后再看它是否复发；HCD（Human Correction Distance）是其中的纠偏评估模块。 仓库 · 研究路线

文档、图片和音视频格式各异，整理起来和交给 Agent 读取都不方便。它按文件类型选择转换、OCR 或语音转写，把结果存成原文件旁边的 Markdown。 仓库

这两个研究项目的公开仓里只有机制、从零合成的示例和文档，没有真实记录；版本说明机制能运行，不代表实际收益已经验证。

• shapr3D-modeling：3D 建模的练习与模型归档。
• daily_poetry_insight_catalog：按年级与单元整理的初高中语文课文目录。
• 其他课程项目与实验见仓库列表。

保持好奇，动手验证，继续做一个快乐的海盗。🏴‍☠️

项目问题与文档反馈，请到对应仓库提 Issue 或 Pull Request。

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