场景库
AI Agent 真实落地场景，从营销到编程，从研究到效率工具，附推荐工具组合和实现步骤
8
营销
43
编程
8
研究
21
效率
15
垂直行业
⭐⭐⭐
3小时搭建个人知识库问答系统搭建
将你的笔记、文档、书签全部导入，构建个人知识库，然后用自然语言问答方式检索。"上周看的那篇关于向量数据库的文章说了什么？"
实现步骤
- 1.整理并导出 Notion/Obsidian 笔记
- 2.在 Dify 创建知识库并上传文档
- 3.配置 RAG 参数（分块大小、相似度阈值）
推荐工具
Difyfilesystemnotion
个人知识库RAGDify
⭐⭐⭐
1小时搭建用Loop Engineering搭建AI自动化工作流
Loop Engineering是一套从手动提示AI升级为设计自主循环系统的工程方法。本教程基于Claude Code和step-3.7-flash，通过三个文件（builder.md、checker.md、loop.md）搭建最小可行循环：将代码生成与结果校验拆分为两个独立Agent，由编排器自动调度，直到所有检查通过。适用于每周重复、有自动化验证、Token预算充足的团队，可显著减少人工审核，提升代码质量。
实现步骤
- 1.在.claude/agents/目录下创建builder.md，定义只负责写和修代码的Agent，赋予Read、Write、Edit等工具，并设定红线（绝不弱化测试）。
- 2.在.claude/agents/目录下创建checker.md，定义只负责检查的Agent，仅赋予Read、Grep、Glob、Bash工具，确保无法修改代码，并指定报告格式。
- 3.在.claude/commands/目录下创建loop.md，注册为/loop命令，编写编排逻辑：先对齐目标，然后循环调用builder和checker，直到checker输出ALL GREEN。
推荐工具
Claude Codestep-3.7-flash
loop-engineeringai-automationagent-workflow