关于本地优先 AI 工作流的一切
从安装、Agent、Hooks、模型选择，到创作者 / 开发者 / 研究员的具体场景 — 我们把所有问题写成文章。
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共 12 个分类
10 篇
入门指南
安装、首次配置、迁移与基础概念 — 从零开始用 Kition。
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AI Agent 进阶
Plan 模式、Hooks、子 Agent、MCP — 把 Agent 用到极致。
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数据表
字段、视图、AI Field、CSV — 把结构化数据放回笔记仓库。
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文档与 Markdown
双链、Callout、命令面板、模板 — Obsidian 风格的写作体验。
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本地优先与隐私
数据存哪里、为什么本地、离线工作与 Git 同步。
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模型与 Provider
OpenAI、Anthropic、AiApiy、自定义、国产模型 — 怎么选。
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内容创作者
小红书、公众号、YouTube、Newsletter — AI 加速创作工作流。
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开发者
技术笔记、PR 评审、RFC、CI — 让 Agent 进入研发流。
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研究 & 学术
文献综述、PDF RAG、Zotero、论文写作 — 学术场景实践。
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团队 & 顾问
咨询、销售、PM、HR、律师、创业团队 — 业务流落地。
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对比与迁移
Kition 与 Notion / Obsidian / Cursor / ChatGPT 的深度对比。
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进阶 / Hooks / MCP
Hooks、MCP server 配置、自定义工具开发 — 深度玩家专区。
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开发自定义 Agent 工具：从 schema 到部署
当内置工具不够时，自己写一个。10 行代码 + 一份 JSON schema = Agent 多一项能力。
阅读全文 →用 Hooks 实现审计与合规
律所、医疗、教育场景需要"每次 Agent 行为可追溯"。Hooks + 日志哈希 = 廉价审计方案。
阅读全文 →MCP Server 配置完整指南
stdio / SSE / HTTP 三种传输；Auth、超时、scope — 从入门到生产级配置。
阅读全文 →Kition Hooks 深度指南：事件、过滤、副作用
Hooks 是 Kition Agent 的"中间件层" — 在工具调用前后插入代码，控制能做什么、留下什么记录。
阅读全文 →Kition vs Logseq：开源 Outliner vs 商业 Agent Workspace
两者都本地优先。Logseq 是开源 outliner 偏研究 / 学者社区；Kition 偏 AI 时代的日常生产力。
阅读全文 →Kition vs Roam Research：块引用 vs Markdown + 表
Roam 的块引用思想影响深远。Kition 选了 Markdown + 数据表的路线 — 更普世也更易迁移。
阅读全文 →Kition vs Reflect：双链笔记 + AI 的两种思路
Reflect 是云端双链笔记 + GPT 增强。Kition 是本地 + Agent + 数据表。重点不同。
阅读全文 →Kition vs ChatGPT Desktop：会话历史 vs Vault 沉淀
ChatGPT 的会话历史不是"工作产出"。Kition 让 AI 的输出落进可检索、可结构化的 Vault。
阅读全文 →Kition vs Claude Desktop：Agent + 工作区 vs Agent only
Claude Desktop 是 chat-first，Kition 是 workspace-first。前者优秀对话，后者沉淀产出。
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