📝 笔记更新指南

给 AI 助手的快速参考

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🎯 核心原则

每一轮对话只要有新内容就需要更新笔记！

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✅ 更新清单

场景 1: 教授新概念

• [ ] 在 knowledge_base.md 中添加知识点（带编号章节）
• [ ] 在 learning_log.md 中添加学习记录（带日期）
• [ ] 如果创建了代码示例，更新 learning_materials/README.md

场景 2: 回答用户问题 ⭐️

• [ ] 在 knowledge_base.md 的"问答记录"部分添加 Q&A
  • 使用顺序编号（Q1, Q2, Q3...）
  • 重要问题标记 ⭐️
• [ ] 在 learning_log.md 中添加"疑问解答"条目
• [ ] 如果写了演示代码，添加文件引用

场景 3: 解决问题/Bug

• [ ] 在 learning_log.md 中添加"🐛 问题与解决方案"
• [ ] 记录错误信息、根本原因、解决步骤
• [ ] 总结经验教训

场景 4: 创建学习材料

• [ ] 在 learning_materials/ 中创建 Python 文件
• [ ] 更新 learning_materials/README.md
• [ ] 在 learning_log.md 中添加文件引用
• [ ] 在 knowledge_base.md 相关Q&A中添加"参考代码"

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📂 文件结构速查

notes.md                      ← 总索引（很少更新）
learning_log.md               ← 按日期记录（每次对话都可能更新）
knowledge_base.md             ← 按主题整理（有新知识/问答就更新）
learning_materials/           ← 代码示例
    ├── README.md             ← 文件列表（新增代码时更新）
    └── *.py                  ← 可执行示例

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📋 更新模板

learning_log.md 新增条目

### 2025-MM-DD：主题描述

#### ✅ 完成事项
- [x] 具体任务1
- [x] 具体任务2

#### 💡 重要知识点
- **知识点1**：解释...

#### 💭 个人思考
- **收获**：...
- **疑问解答**：...

knowledge_base.md 新增 Q&A

**QN: 用户的问题？**

A: 答案解释

**详细说明**：
- 要点1
- 要点2

**类比**：生活化的比喻

**代码示例** (如果有):
```python
示例代码

参考代码：learning_materials/xxx.py

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### learning_materials/README.md 新增文件

```markdown
- **`filename.py`** - 简短描述
  - 要点1
  - 要点2
  - 要点3

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🔄 更新流程

1. 对话中：

   • 回答问题
   • 创建代码示例
   • 解决问题

2. 对话后（关键！）：

   • 检查清单
   • 更新相关文件
   • 验证编号连续性
   • 确保无信息丢失

3. 结束前：

   • 告知用户已更新笔记
   • 可以简单总结更新内容

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💡 注意事项

1. 问题编号：必须连续（Q1, Q2, Q3...），如果中间插入，后续全部要重新编号

2. 日期格式：统一使用 2025-MM-DD 格式

3. 重要标记：

   • ⭐️ - 特别重要的问题/发现
   • ✅ - 已完成
   • ❌ - 问题/错误
   • 💡 - 知识点
   • 🐛 - Bug
   • 💭 - 思考

4. 代码引用：

   参考代码：`learning_materials/xxx.py`
   相关实现：`model/model_minimind.py:95-105`

5. 无信息丢失：用户的所有有价值的提问和讨论都应该被记录

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🎯 质量标准

好的笔记更新应该：

• ✅ 完整记录对话内容
• ✅ 问题编号连续
• ✅ 日期标记清晰
• ✅ 代码引用准确
• ✅ 分类合理（日志 vs 知识库）
• ✅ 格式统一美观

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最后更新：2025-11-07