refactor: 项目架构重构 - 目录标准化 + 清理冗余

- 目录重命名: backend/wdkj-server/ → server/, frontend/ai-dimension/ → client/ - 删除 20+ 冗余文件（WDKJ 旧脚本、Windows 脚本、过时文档、设计稿） - 更新 package.json 元数据（移除 wdkj 命名） - 完善三级 .gitignore（根 + server + client） - 重写 README.md 和 CHANGELOG.md - 工具脚本移至 scripts/
2026-07-11 12:45:37 +08:00
parent 66ac576082
commit c1d6dd3b29
106 changed files with 17436 additions and 2311 deletions
@@ -0,0 +1,228 @@
+/**
+ * 内容丰富脚本 — 清理旧 WDKJ 数据，插入 5 维度 AI 知识 + 扩充趋势
+ * 执行: node src/scripts/enrich-content.js
+ */
+const mongoose = require('mongoose')
+const path = require('path')
+
+// 加载环境变量
+const dotenv = require('dotenv')
+dotenv.config({ path: path.join(__dirname, '..', '..', '.env') })
+
+const MONGODB_URI = process.env.MONGODB_URI || 'mongodb://127.0.0.1:27017/wdkj'
+
+async function main() {
+  await mongoose.connect(MONGODB_URI)
+  console.log('✅ 已连接 MongoDB:', MONGODB_URI)
+
+  const db = mongoose.connection.db
+
+  // ============================================================
+  // 1. 清理旧 WDKJ 知识（几何空间类内容）
+  // ============================================================
+  const oldKeywords = ['一维', '二维', '三维', '四维', '五维', '六维', '七维', '高维',
+    '多维空间', '坐标系', '几何特性', '几何空间', '数学表示', '物理意义',
+    '弦理论', '卡鲁扎-克莱因', '紧致维度', '可视化技术', '投影法', '切片法']
+  
+  // Build regex for old content
+  const oldRegex = oldKeywords.map(k => `.*${k}.*`).join('|')
+  const deleteResult = await db.collection('knowledges').deleteMany({
+    $or: oldKeywords.map(k => ({ title: { $regex: k } }))
+  })
+  console.log(`🗑️ 已删除 ${deleteResult.deletedCount} 条旧 WDKJ 知识`)
+
+  // Also delete any remaining non-AI content
+  const extraDelete = await db.collection('knowledges').deleteMany({
+    title: { $regex: /(空间|坐标|几何|弦理论|可视化|投影)/ }
+  })
+  if (extraDelete.deletedCount > 0) {
+    console.log(`🗑️ 额外删除 ${extraDelete.deletedCount} 条几何内容`)
+  }
+
+  // ============================================================
+  // 2. 插入 5 维度 AI 知识
+  // ============================================================
+  const knowledgeItems = [
+    // ===== D1: AI 起源 =====
+    { dim: 1, title: '图灵测试：人工智能的哲学起点',
+      content: '1950 年，英国数学家艾伦·图灵发表了划时代论文《计算机器与智能》，提出了著名的"图灵测试"：如果一台机器能够在对话中让人类无法分辨它是机器还是人，那么这台机器就具备智能。图灵还预言了创造真正智能机器的可能性，这一思想成为 AI 领域的精神源头。图灵测试不仅是一个测试标准，更引发了"机器能否思考"的终极哲学追问，至今仍是 AI 研究中的核心议题。',
+      category: 'history', tags: ['图灵测试', 'AI起源', '艾伦·图灵'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 1 },
+    { dim: 1, title: '达特茅斯会议：AI 的诞生时刻',
+      content: '1956 年夏季，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等科学家在美国达特茅斯学院召开了一场具有历史意义的研讨会。正是在这次会议上，"人工智能（Artificial Intelligence）"这个术语被首次正式提出，标志着 AI 作为一门独立学科的诞生。与会者乐观地预测"人类级别的机器智能将在一代人的时间内实现"。虽然这个预测过于乐观，但达特茅斯会议点燃了 AI 研究的火种。',
+      category: 'history', tags: ['达特茅斯会议', 'AI诞生', '麦卡锡', '香农'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 2 },
+    { dim: 1, title: 'ELIZA 与感知机：AI 的童年玩具',
+      content: '1966 年，MIT 的约瑟夫·魏泽鲍姆创造了 ELIZA，史上第一个聊天机器人。它通过简单的模式匹配模拟心理治疗师的对话，让人们首次直观感受到 AI 的交互潜力。同年，弗兰克·罗森布拉特的感知机（Perceptron）成为最早的人工神经网络之一。然而，马文·明斯基随后证明了感知机的局限性，导致神经网络研究陷入低谷，这为后来的"AI 寒冬"埋下了伏笔。',
+      category: 'history', tags: ['ELIZA', '感知机', '聊天机器人', '神经网络'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 3 },
+    { dim: 1, title: '深蓝与 AI 寒冬：技术的曲折前行',
+      content: '1997 年，IBM 的深蓝（Deep Blue）击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内战胜棋王的计算机系统。这一成就震惊世界，证明了 AI 在复杂战略领域超越人类的潜力。但在此之前，AI 经历了长达十年的"寒冬"：1970 年代，由于计算能力不足和符号主义 AI 难以处理现实问题，各国科研经费大幅削减。深蓝的胜利标志着 AI 从寒冬中复苏，开启了新的发展周期。',
+      category: 'history', tags: ['深蓝', 'IBM', '卡斯帕罗夫', 'AI寒冬'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 4 },
+    { dim: 1, title: '反向传播算法：神经网络的复兴之匙',
+      content: '1986 年，大卫·鲁姆哈特等人重新发现并推广了反向传播（Backpropagation）算法，解决了多层神经网络的训练难题。此前，神经网络只能处理简单的线性问题，而 BP 算法让网络能够通过"误差反向传播"来调整各层参数。这一突破使连接主义（神经网络方法）重新成为 AI 研究的主流方向，为 2010 年代的深度学习革命奠定了理论基础。',
+      category: 'concept', tags: ['反向传播', 'BP算法', '神经网络', '深度学习'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 5 },
+    { dim: 1, title: 'AlexNet 与深度学习元年',
+      content: '2012 年，亚历克斯·克里泽夫斯基等人提出的 AlexNet 在 ImageNet 图像识别大赛中以远超传统方法的精度夺冠，错误率从 26% 骤降至 15%。AlexNet 使用了 GPU 加速的深度卷积神经网络，标志着深度学习正式成为计算机视觉的核心技术。这一年被称为"深度学习元年"，开启了 AI 全面爆发的时代。此后，更深的 VGG、残差网络 ResNet 等模型不断刷新纪录。',
+      category: 'concept', tags: ['AlexNet', 'ImageNet', '卷积神经网络', 'GPU'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 6 },
+    { dim: 1, title: 'AlphaGo：AI 征服围棋之路',
+      content: '2016 年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 以 4:1 击败围棋世界冠军李世石，这一成就被视为 AI 发展的里程碑。围棋的可能性远超国际象棋（棋盘状态数超过宇宙原子数），传统方法无法解决。AlphaGo 融合了深度学习和强化学习——先通过人类棋谱学习，再通过自我对弈不断进化。后续的 AlphaZero 更实现了"从零自学"，掌握多种棋类游戏。AlphaGo 证明了 AI 在直觉性、创造性领域的巨大潜力。',
+      category: 'history', tags: ['AlphaGo', 'DeepMind', '围棋', '强化学习', '李世石'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 7 },
+
+    // ===== D2: AI 发展 =====
+    { dim: 2, title: 'Transformer 架构：AI 的基石',
+      content: '2017 年，Google 研究团队在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 的发展轨迹。Transformer 完全摒弃了传统的循环神经网络结构，完全基于自注意力机制（Self-Attention）来捕捉序列中元素之间的关系。它的优势在于：可并行计算（训练速度大幅提升）、可捕捉长距离依赖关系、可扩展到海量参数。如今，所有主流大模型（GPT、BERT、Claude、Gemini、DeepSeek 等）都建立在 Transformer 架构之上。',
+      category: 'concept', tags: ['Transformer', '注意力机制', 'Google', 'Attention'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 1 },
+    { dim: 2, title: 'GPT 系列演进：从 GPT-1 到 GPT-5',
+      content: 'OpenAI 的 GPT 系列是 AI 发展史上最具影响力的模型家族之一。2018 年的 GPT-1（1.17 亿参数）证明了大规模无监督预训练的有效性。2019 年的 GPT-2（15 亿参数）因"太危险"一度推迟发布，其文本生成能力令人震惊。2020 年的 GPT-3（1750 亿参数）确立了"规模即能力"的范式。2022 年的 ChatGPT 将 GPT-3.5 带入大众视野，引爆全球 AI 热潮。2023-2026 年，GPT-4、GPT-5、GPT-5.5 持续迭代，在推理、多模态、长上下文等方面不断突破，5.5 版本更是从零重训，性能全面提升。',
+      category: 'history', tags: ['GPT', 'OpenAI', 'ChatGPT', '大模型'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 2 },
+    { dim: 2, title: 'BERT 与预训练-微调范式',
+      content: '2018 年，Google 提出的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）开启了一种全新的 AI 模型范式：先在海量无标注数据上预训练，再针对具体任务进行微调。BERT 是双向编码器模型，能同时从上下文中理解每个词的含义。这一范式彻底改变了 NLP 领域，后来被广泛应用于各种 AI 任务，成为现代大模型的基础方法论。',
+      category: 'concept', tags: ['BERT', '预训练', '微调', 'Google', 'NLP'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 3 },
+    { dim: 2, title: '生成对抗网络 GAN：AI 创造力的起点',
+      content: '2014 年，伊恩·古德费洛提出了生成对抗网络（GAN），由生成器和判别器两个网络相互博弈：生成器努力生成逼真的假数据，判别器努力分辨真假。这种"对抗训练"机制使 AI 能够生成极为逼真的图像、音频和视频。GAN 开启了生成式 AI 的时代，为后来的扩散模型（DALL·E、Stable Diffusion 等）奠定了基础。虽然如今扩散模型在某些任务上超越了 GAN，但 GAN 的思想深刻影响了整个 AI 领域。',
+      category: 'concept', tags: ['GAN', '生成对抗网络', '生成式AI', '古德费洛'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 4 },
+    { dim: 2, title: '扩散模型与 AI 绘画革命',
+      content: '2022 年，Stable Diffusion 和 DALL·E 2 的发布引爆了 AI 绘画热潮。这些模型基于扩散（Diffusion）技术：先学习将图像逐步加噪的过程，再学会从纯噪声中逐步还原出清晰的图像。扩散模型在图像质量、多样性和创意性上远超 GAN，让"一句话生成专业级图片"成为现实。此后，Midjourney 以其独特的艺术风格成为设计师的新宠，Adobe 将 Firefly 集成到 Photoshop，AI 绘画正式进入主流创作工具链。',
+      category: 'concept', tags: ['扩散模型', 'Stable Diffusion', 'DALL·E', 'Midjourney', 'AI绘画'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 5 },
+    { dim: 2, title: 'MoE 混合专家模型：效率的革命',
+      content: '混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）是一种将大模型分解为多个"专家"子网络的架构。每次推理时，MoE 只激活其中少数专家，而非全量参数。例如 GPT-4 传言有 1.8 万亿参数，但每次只激活约 3700 亿。这种设计大幅降低了推理成本，同时保留了海量参数的知识容量。DeepSeek V4 等国产模型也采用了 MoE 架构，以极低的成本实现接近顶级闭源模型的性能。MoE 被认为是未来大模型规模化的重要方向。',
+      category: 'concept', tags: ['MoE', '混合专家模型', 'GPT-4', 'DeepSeek', '效率'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 6 },
+    { dim: 2, title: 'DeepSeek 开源之路：从 V2 到 R1 的技术跃迁',
+      content: 'DeepSeek 是近年来最受瞩目的国产大模型之一。2024 年的 DeepSeek V2 以创新的 MoE 架构和极低的推理成本引起关注。2025 年初的 DeepSeek R1 更是颠覆性模型——通过强化学习训练出强大的推理能力，在数学、代码等任务上媲美 OpenAI o1。R1 展示了一个重要方向：不必追求最大参数，而是通过创新的训练方法和架构设计，以更低的成本实现更强的智能。DeepSeek 坚持开源路线，为全球 AI 社区贡献了宝贵的开放权重模型。',
+      category: 'history', tags: ['DeepSeek', 'R1', '开源', '推理', '国产模型'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 7 },
+
+    // ===== D3: AI 当前 =====
+    { dim: 3, title: '2026 年大模型格局：四强争霸',
+      content: '2026 年，AI 大模型竞争进入白热化阶段，形成 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 四足鼎立的格局。OpenAI 的 GPT-5.5 是首个从零重训的基础模型，均衡性最强；Anthropic 的 Claude Opus 4.7 在编码（SWE-bench 87.6%）领域领先，代码质量行业第一；Google 的 Gemini 3.5 Flash 免费开放，200 万 Token 上下文窗口独步天下；DeepSeek V4 以极低的价格（仅为 Claude 的 1/432）进入全球前十。选择哪个模型取决于场景：编程用 Claude，通用选 GPT，长文本用 Gemini，成本敏感选 DeepSeek。',
+      category: 'application', tags: ['大模型', 'GPT-5', 'Claude', 'Gemini', 'DeepSeek', '2026'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 1 },
+    { dim: 3, title: 'AI Agent 智能体生态：2026 爆发元年',
+      content: '2026 年被业界称为"智能体爆发年"。AI Agent 不再只是聊天机器人，而是能独立感知环境、拆解任务、调用工具、执行操作并持续学习的智能实体。从 Cursor（年收入 5 亿美元）到 Devin，从 OpenAI Operator 到 Manus，AI Agent 已从实验品转变为企业优先事项。MCP（模型上下文协议）和 A2A（Agent to Agent 协议）的标准化，让智能体能够互联互通。82% 的企业计划在未来 12 个月内将 Agent 应用于客户支持。Agent 正在重塑软件开发的每一个环节。',
+      category: 'application', tags: ['Agent', '智能体', 'MCP', 'A2A', 'Cursor', '2026'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 2 },
+    { dim: 3, title: '多模态大模型：全能 AI 时代',
+      content: '多模态 AI 能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。2026 年，多模态已成为大模型的标配能力。GPT-5.5 支持图像理解和生成，Gemini 3 Pro 直接打通 Gmail/Docs/Drive，豆包 Seed 2.0 Pro 进入全球前十。MiniMax M3 多模态大模型将在 WAIC 2026 首发。多模态技术的核心挑战在于如何在不同模态间建立统一的理解——让模型既"看懂"图片又"听懂"语音。这一能力的突破使 AI 更接近人类的感知方式。',
+      category: 'application', tags: ['多模态', '视觉', '语音', 'GPT-5', 'Gemini'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 3 },
+    { dim: 3, title: '具身智能与人形机器人：从实验室到工厂',
+      content: '具身智能（Embodied AI）是让 AI 拥有物理身体并与世界交互的前沿方向。2026 年，中国工信部预计全年人形机器人整机产量突破 10 万台。WAIC 2026 上，多款人形机器人将现场演示"进厂上岗"。蚂蚁灵波开源 LingBot-World 2.0，实现了世界模型的小时级实时生成。具身智能的核心突破在于"世界模型"——让机器人理解物理世界的规律，而不只是执行预编程的动作。从仓库搬运到家庭服务，人形机器人正在从概念走向规模化商用。',
+      category: 'application', tags: ['具身智能', '人形机器人', '世界模型', '蚂蚁灵波'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 4 },
+    { dim: 3, title: 'AI 编程革命：Cursor、Claude Code 与 Vibe Coding',
+      content: 'AI 编程工具正在重新定义软件开发。Cursor 在 2022 年成立，年收入突破 5 亿美元，每名员工创造 140 万美元收入。Claude Code 实现代理式编程，周限额提升 50%。"氛围编程"（Vibe Coding）成为新趋势——开发者只需描述高层次目标，AI 自动完成多步骤执行。但推理成本暴涨 20 倍也带来了挑战，促使企业探索速率限制和效率优化。AI 编程正从简单的代码补全，演进到测试、QA、代码审查和调试的全链路智能化。',
+      category: 'application', tags: ['编程', 'Cursor', 'Claude Code', 'Vibe Coding', 'AI开发'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 5 },
+    { dim: 3, title: '开源 vs 闭源：AI 模型的路线之争',
+      content: '2026 年，开源与闭源模型的分化愈加明显。闭源阵营（OpenAI、Anthropic、Google）保持性能领先，但在定价上居高不下。开源阵营（DeepSeek、Llama、Qwen、GLM）通过 MoE 架构和高效的训练方法，以 1/400 的成本实现了接近顶级闭源的性能。智谱 GLM-5 在 OpenRouter 上开源并登顶榜首。开源的优势在于透明度、可定制和低成本，但闭源产品在安全性和生态完整性上更有保障。这场拉锯战正在重塑 AI 的产业格局。',
+      category: 'concept', tags: ['开源', '闭源', 'DeepSeek', 'Llama', 'GLM'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 6 },
+    { dim: 3, title: '100 万到 200 万 Token：上下文窗口之战',
+      content: '上下文窗口（Context Window）是决定大模型能力的关键指标之一。2026 年，上下文窗口的竞赛进入白热化：Gemini 3.5 Flash 支持 200 万 Token（约 150 万字），GPT-5.5 支持 128K Token，Claude Opus 4.7 支持 200K Token。更大的上下文窗口意味着模型可以一次处理整本书、整个代码库或完整的对话历史。Google 凭借 TPU 优势在上下文窗口上遥遥领先，但长上下文也带来推理成本的急剧上升。如何平衡长度与效率，是当前研究的重点。',
+      category: 'concept', tags: ['上下文窗口', 'Token', 'Gemini', 'GPT-5', 'Claude'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 7 },
+
+    // ===== D4: AI 学习 =====
+    { dim: 4, title: '提示词工程入门：从 Prompt 到 Context Engineering',
+      content: '提示词工程（Prompt Engineering）是使用 AI 大模型的核心技能。2026 年，这门技术已从简单的"告诉 AI 做什么"进化为"指导 AI 如何思考"的 Context Engineering。核心原则包括：明确角色（"你是一个资深 Python 工程师"）、结构化输出（JSON/表格）、提供示例（Few-shot）、负面约束（"不要使用全局变量"）。进阶技巧包括：使用思考链（Chain-of-Thought）引导推理、用 XML 标签组织上下文、分配"思考 Token"。好的提示词可以让模型输出质量提升数倍。',
+      category: 'concept', tags: ['提示词工程', 'Prompt', 'Context Engineering', '入门'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 1 },
+    { dim: 4, title: 'RAG 系统搭建指南：检索增强生成',
+      content: 'RAG（Retrieval-Augmented Generation）是让大模型"接入"企业私有数据的核心技术。它的工作原理是：用户提问 → 从知识库检索相关文档 → 将文档和问题一起发给大模型 → 生成准确回答。RAG 的优势在于：知识实时更新、幻觉大幅降低、成本可控。一个典型的 RAG 系统包含：向量数据库（Milvus/Pinecone）、嵌入模型（Embedding）、分块策略、检索排序。2026 年的 RAG 已进化为 Agentic RAG——智能体自动决策何时检索、如何合并多源信息。',
+      category: 'concept', tags: ['RAG', '检索增强生成', '知识库', '向量数据库', 'LangChain'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 2 },
+    { dim: 4, title: '模型微调实战：LoRA 与参数高效微调',
+      content: '微调（Fine-tuning）是让通用大模型适应特定领域任务的关键技术。全参数微调需要大量 GPU 资源，而参数高效微调（PEFT）大幅降低了门槛。其中最流行的是 LoRA（Low-Rank Adaptation），它在原始模型权重旁添加少量可训练参数（通常为原参数的 0.1-1%），显著降低显存需求。一张 A10（24G 显存）即可微调 7B 模型。常用的微调框架有 LLaMA-Factory（专业全面）和 Unsloth（快速省显存）。微调适用于：使模型掌握特定领域的术语和风格。',
+      category: 'concept', tags: ['微调', 'LoRA', 'PEFT', 'LLaMA-Factory', 'Unsloth'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 3 },
+    { dim: 4, title: '大模型工具链全景：LangChain、LlamaIndex 与框架生态',
+      content: '大模型应用开发有一整套工具链。LangChain 是最流行的应用框架，提供了链式调用、工具集成、记忆管理、Agent 编排等功能。LlamaIndex 专注数据索引和 RAG，帮助开发者高效连接私域数据。LangGraph 用于构建有状态的多步骤 AI 工作流。此外还有：Chroma/Pinecone（向量数据库）、Ollama/vLLM（本地模型部署）、Dify/Coze（低代码平台）。掌握这些工具，是 AI 应用开发者的基本功。2026 年，MCP 协议的出现进一步简化了工具集成。',
+      category: 'application', tags: ['LangChain', 'LlamaIndex', 'LangGraph', '工具链', 'MCP'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 4 },
+    { dim: 4, title: 'Agent 开发框架：从 LangGraph 到 MCP 协议',
+      content: '开发一个 AI Agent 需要综合运用多项技术。主流的 Agent 框架包括：LangGraph（状态化多步骤工作流）、CrewAI（多 Agent 协作）、AutoGen（微软多 Agent 框架）、OpenClaw（开源 Agent）。2026 年 Agent 开发的核心范式是"模型 + 工具 + 记忆 + 规划"。MCP（模型上下文协议）的标准化让 Agent 能够统一接入各种外部工具——从数据库到浏览器，从 API 到文件系统。A2A 协议则让不同 Agent 之间能够通信协作，构建真正的"Agent 互联网"。',
+      category: 'application', tags: ['Agent', 'LangGraph', 'MCP', 'A2A', '开发框架'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 5 },
+    { dim: 4, title: 'AI 编程工具实战：从 Copilot 到 Claude Code',
+      content: 'AI 编程工具已成为开发者不可或缺的伙伴。GitHub Copilot 是最普及的 AI 代码补全工具，Claude Code 擅长深度代码分析和重构，Cursor 提供完整的 AI 原生 IDE 体验。2026 年的进阶用法包括：用 AI 生成完整的单元测试、自动代码审查、数据库查询优化、微服务架构设计。最佳实践是：先给 AI 提供项目结构和上下文（"这个项目是 React + Go + MySQL"），明确约束条件（"不要引入新依赖"），再逐步迭代。AI 编程不是取代开发者，而是让开发者的效率提升 10 倍。',
+      category: 'application', tags: ['Copilot', 'Claude Code', 'Cursor', 'AI编程', 'IDE'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 6 },
+    { dim: 4, title: '模型评估与基准测试：如何选择最优模型',
+      content: '面对众多 AI 模型，如何做出正确选择？2026 年的标准评测体系包括：SWE-bench Verified（编程能力）、ARC-AGI-2（抽象推理）、AIME（数学能力）、LMArena（人类偏好评分）、GPQA（科学推理）。Claude Opus 4.7 在 SWE-bench 上以 87.6% 领先，GPT-5.5 在 ARC-AGI-2 上以 52.9% 拔得头筹，Gemini 3 Pro 在科学推理 GPQA 上得分 91.9%。选择模型的核心原则是：先明确需求场景（编程/推理/长文档/成本敏感），再参考对应基准测试，最后用实际场景验证。性价比也是关键——DeepSeek V4 以极低成本提供了实用级别的性能。',
+      category: 'concept', tags: ['基准测试', 'SWE-bench', 'ARC-AGI', '模型评估', '选型'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 7 },
+
+    // ===== D5: AI 趋势 =====
+    { dim: 5, title: 'WAIC 2026：世界人工智能大会即将开幕',
+      content: '2026 世界人工智能大会（WAIC 2026）将于 7 月 17-20 日在上海举办，展览面积首次突破 10 万平方米，1100 余家企业参展，超 300 款产品全球首发。华为 Atlas 950 超节点、MiniMax M3 多模态大模型、全球首款 AI 智能体手机、多款人形机器人等重磅新品将集中亮相。大会还将举办首届 WAIC Academic 学术会议，9 位图灵奖、诺贝尔奖得主确认参会。',
+      category: 'application', tags: ['WAIC', '世界人工智能大会', '上海', '2026'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 1 },
+    { dim: 5, title: '中国 AI 产业规模破万亿',
+      content: '2025 年，中国 AI 相关产业规模突破 1 万亿元，2026 年预计增速超 30%。国家发改委已布局 30 余个国家 AI 应用中试基地，央国企开放 1000 余个应用场景，重点行业 AI 渗透率突破 80%。中国日均 Token 调用量从 2024 年初的 1000 亿飙升至 2026 年 3 月的 140 万亿，增长 1400 倍。同时，中国企业正在从英伟达芯片转向国产 AI 芯片，未来 12 个月预计 46% 的 AI 加速器采购将投向国产产品。',
+      category: 'company', tags: ['产业规模', '万亿', '国产芯片', '渗透率', 'Token'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 2 },
+    { dim: 5, title: '全球首款 AI 智能体手机将在 WAIC 首秀',
+      content: '据悉，全球首款 AI 智能体手机将在 WAIC 2026 上首次公开亮相。这款手机内置 Agent 操作系统，用户可以通过自然语言指令让手机自动完成复杂任务——比如"帮我订下周五去北京的机票和酒店"或"整理相册中最近三个月的照片并做成旅行视频"。这标志着端侧 AI 从"语音助手"进化到"智能体管家"，AI 不再只是被动回答问题，而是能够主动规划并执行多步骤任务。',
+      category: 'product', tags: ['AI手机', '智能体', 'WAIC', '端侧AI'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 3 },
+    { dim: 5, title: 'DeepSeek 秘密造芯：推理芯片项目已启动',
+      content: '据报道，DeepSeek 正在秘密自研推理芯片，项目已启动超过一年，旨在降低对英伟达的依赖。这一战略与华为、百度、阿里巴巴等中国科技巨头的自研芯片路线一致。在当前的全球芯片供应格局下，自研芯片不仅是降低成本的手段，更是保障技术自主可控的关键举措。DeepSeek 若能成功推出用于 AI 推理的自研芯片，将在成本上获得更大的竞争优势。',
+      category: 'company', tags: ['DeepSeek', '芯片', '推理', '英伟达', '国产'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 4 },
+    { dim: 5, title: '联合国呼吁全球 AI 治理体系建设',
+      content: '联合国秘书长古特雷斯在首届 AI 治理全球对话会上呼吁对 AI 实施全球管控，表示"我们可能是最后一代能够设定人类与机器共存条件的人"。与此同时，AI 安全与治理成为 WAIC 2026 的重要主题，数十个国家将围绕 AI 伦理、数据安全、产业规则展开协商。各国正加速制定 AI 法规：欧盟 AI 法案已生效，中国持续推进算法备案与大模型登记制度，全球 AI 治理框架正在形成。',
+      category: 'company', tags: ['AI治理', '联合国', '法规', '安全', '伦理'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 5 },
+    { dim: 5, title: '2026 AI Agent 六大趋势：从编程到行业落地',
+      content: 'CB Insights 发布的《AI Agent 报告》指出 2026 年六大趋势：语音 AI 加速崛起、AI 并购潮席卷智能体领域、利润压力从编程扩展到其他领域、智能体商业模式基础正在巩固、数据护城河之战重塑企业软件、智能体监控工具成为必需品。报告显示，82% 的企业将在 12 个月内把 Agent 应用于客户支持，AI Agent 初创公司平均成立仅 3.8 年即实现规模化收入。在医疗、金融等受监管行业，垂直 Agent 正在快速渗透。',
+      category: 'paper', tags: ['Agent', '趋势', 'CB Insights', '行业报告', '2026'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 6 },
+    { dim: 5, title: '国家发改委发布"人工智能合作发展行动计划"',
+      content: '国家发改委将在 WAIC 2026 上发布"人工智能合作发展行动计划"，涵盖智能算力普惠、开源生态共享、人工智能赋能、安全治理协作等 8 个方面。同时还将发布《中国智·惠世界》案例集，覆盖 20 多个国家的人工智能应用实践。这一系列举措表明，中国正在从 AI 技术应用者转向全球 AI 治理的重要参与者和贡献者。',
+      category: 'company', tags: ['发改委', '行动计划', '算力', '开源', '治理'], viewCount: 0, collectionCount: 0, isPremium: false, sortOrder: 7 },
+  ]
+
+  const insertResult = await db.collection('knowledges').insertMany(knowledgeItems)
+  console.log(`📚 已插入 ${insertResult.insertedCount} 条 AI 知识内容`)
+  console.log(`   D1(AI起源): ${knowledgeItems.filter(k => k.dim === 1).length} 条`)
+  console.log(`   D2(AI发展): ${knowledgeItems.filter(k => k.dim === 2).length} 条`)
+  console.log(`   D3(AI当前): ${knowledgeItems.filter(k => k.dim === 3).length} 条`)
+  console.log(`   D4(AI学习): ${knowledgeItems.filter(k => k.dim === 4).length} 条`)
+  console.log(`   D5(AI趋势): ${knowledgeItems.filter(k => k.dim === 5).length} 条`)
+
+  // ============================================================
+  // 3. 扩充趋势数据
+  // ============================================================
+  const now = new Date()
+  const trends = [
+    { title: 'DeepSeek 秘密造芯：推理芯片项目已启动一年', summary: '据路透社报道，DeepSeek 正在自研推理芯片，旨在降低对英伟达的依赖，项目已启动超过一年。', source: '路透社', sourceUrl: 'https://reuters.com', category: '公司', tags: ['DeepSeek', '芯片'], hot: true, newsDate: new Date(now.getTime() - 1 * 3600000) },
+    { title: '蚂蚁灵波开源 LingBot-World 2.0，世界模型小时级实时生成', summary: 'LingBot-World 2.0 实现了世界模型的小时级实时生成，是具身智能的重要突破。', source: '量子位', sourceUrl: 'https://qbitai.com', category: '产品', tags: ['蚂蚁灵波', '世界模型'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 3 * 3600000) },
+    { title: '阿里获 ACL 2026 最佳资源论文奖，揭示 Agent 结构性缺陷', summary: '阿里研究团队获得 ACL 2026 最佳资源论文奖，深入分析了当前 Agent 系统的结构性缺陷。', source: '机器之心', sourceUrl: 'https://jiqizhixin.com', category: '论文', tags: ['阿里', 'ACL', 'Agent'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 5 * 3600000) },
+    { title: 'WAIC 2026 即将开幕：超 300 款 AI 新品全球首发', summary: '2026 世界人工智能大会将于 7 月 17-20 日在上海举办，超 300 款产品全球首发，华为 Atlas 950、全球首款 AI 智能体手机将亮相。', source: '经济参考报', sourceUrl: 'https://jjckb.xinhuanet.com', category: '公司', tags: ['WAIC', '上海', 'AI大会'], hot: true, newsDate: new Date(now.getTime() - 6 * 3600000) },
+    { title: '腾讯混元 Hy3 正式上线，Agent 任务解决率跃升至 90%', summary: '腾讯混元大模型 Hy3 版本正式上线，在 Agent 任务评测中解决率提升至 90%。', source: '腾讯云', sourceUrl: 'https://cloud.tencent.com', category: '产品', tags: ['腾讯', '混元', 'Agent'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 8 * 3600000) },
+    { title: '联合国呼吁全球 AI 治理：首届 AI 治理全球对话会召开', summary: '联合国秘书长古特雷斯呼吁对 AI 实施全球管控，强调"设定人类与机器共存的条件"刻不容缓。', source: 'IT之家', sourceUrl: 'https://ithome.com', category: '公司', tags: ['联合国', 'AI治理', '古特雷斯'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 10 * 3600000) },
+    { title: '2026 年中国人形机器人整机产量有望突破 10 万台', summary: '工信部表示，今年人形机器人全年整机产量有望突破 10 万台，规上工业企业 AI 应用普及率超 30%。', source: '新华社', sourceUrl: 'https://xinhuanet.com', category: '公司', tags: ['人形机器人', '工信部', '产量'], hot: true, newsDate: new Date(now.getTime() - 12 * 3600000) },
+    { title: '国家发改委将发布"人工智能合作发展行动计划"', summary: '行动计划涵盖智能算力普惠、开源生态共享、安全治理协作等 8 个方面，将在 WAIC 2026 上正式发布。', source: '经济参考报', sourceUrl: 'https://jjckb.xinhuanet.com', category: '公司', tags: ['发改委', '行动计划', '算力'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 14 * 3600000) },
+    { title: '中国企业转向本土 AI 芯片，英伟达份额持续萎缩', summary: '彭博社报告显示，46% 的企业 AI 加速器采购将投向国产产品，80% 高管表示 AI 基础设施投入超出预算。', source: '彭博社', sourceUrl: 'https://bloomberg.com', category: '公司', tags: ['芯片', '英伟达', '国产替代'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 16 * 3600000) },
+    { title: '云从科技推出政务大模型一体机', summary: '云从科技发布政务大模型一体机，内置 DeepSeek R1 蒸馏模型，助力政府部门本地化部署 AI 能力。', source: '36氪', sourceUrl: 'https://36kr.com', category: '产品', tags: ['云从科技', '政务', '一体机'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 18 * 3600000) },
+    { title: '全球首款 AI 智能体手机将在 WAIC 2026 首秀', summary: '这款手机内置 Agent 操作系统，用户可通过自然语言指令让手机自动完成复杂任务，标志着端侧 AI 从助手进化为管家。', source: '界面新闻', sourceUrl: 'https://jiemian.com', category: '产品', tags: ['AI手机', '智能体', 'WAIC'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 20 * 3600000) },
+    { title: '2026 AI Agent 六大趋势发布：语音 AI 加速崛起', summary: 'CB Insights 报告显示 82% 企业将在 12 个月内将 Agent 用于客户支持，Agent 初创公司平均成立 3.8 年即实现规模化收入。', source: '36氪', sourceUrl: 'https://36kr.com', category: '论文', tags: ['Agent', '趋势', '报告'], hot: false, newsDate: new Date(now.getTime() - 22 * 3600000) },
+  ]
+
+  // Clear old trends (optional)
+  const oldTrends = await db.collection('trends').countDocuments()
+  if (oldTrends > 0) {
+    await db.collection('trends').deleteMany({})
+    console.log(`🗑️ 已清空 ${oldTrends} 条旧趋势数据`)
+  }
+
+  const trendResult = await db.collection('trends').insertMany(trends.map(t => ({
+    ...t,
+    picked: false,
+    viewCount: 0,
+    status: 'published',
+    createdAt: new Date(),
+    updatedAt: new Date()
+  })))
+  console.log(`📡 已插入 ${trendResult.insertedCount} 条趋势数据`)
+
+  // ============================================================
+  // 4. 最终统计
+  // ============================================================
+  const knowledgeTotal = await db.collection('knowledges').countDocuments()
+  const trendTotal = await db.collection('trends').countDocuments()
+  console.log(`\n📊 最终统计:`)
+  console.log(`   知识库: ${knowledgeTotal} 条`)
+  console.log(`   趋势: ${trendTotal} 条`)
+
+  // Per-dimension count
+  for (let d = 1; d <= 5; d++) {
+    const n = await db.collection('knowledges').countDocuments({ dim: d })
+    console.log(`   D${d}: ${n} 条`)
+  }
+
+  await mongoose.disconnect()
+  console.log('\n✅ 内容丰富完成！')
+}
+
+main().catch(err => {
+  console.error('❌ 脚本执行失败:', err)
+  process.exit(1)
+})
@@ -0,0 +1,83 @@
+/**
+ * 更新商品定价为 AI 维度主题
+ * 用法: node src/scripts/update-products.js
+ */
+require('dotenv').config();
+const mongoose = require('mongoose');
+const ShopItem = require('../models/ShopItem');
+
+const DB_URI = process.env.MONGODB_URI || 'mongodb://127.0.0.1:27017/wdkj';
+
+async function main() {
+  await mongoose.connect(DB_URI);
+  console.log('数据库已连接');
+
+  // 清空旧商品
+  await ShopItem.deleteMany({});
+  console.log('旧商品已清空');
+
+  const products = [
+    {
+      itemId: 'pro_monthly',
+      name: 'AI维度 Pro (月付)',
+      description: '无限 AI 问答 + 全部知识解锁 + 趋势跟踪',
+      price: 1990,  // 分 = ¥19.90
+      originalPrice: 2990,
+      type: 'subscription',
+      duration: 30,
+      sortOrder: 1,
+      status: 'active'
+    },
+    {
+      itemId: 'pro_quarterly',
+      name: 'AI维度 Pro (季付)',
+      description: '无限 AI 问答 + 全部知识解锁 + 趋势跟踪，享 8 折',
+      price: 4990,  // ¥49.90
+      originalPrice: 5970,
+      type: 'subscription',
+      duration: 90,
+      sortOrder: 2,
+      status: 'active'
+    },
+    {
+      itemId: 'vip_monthly',
+      name: 'AI维度 VIP (月付)',
+      description: 'Pro + 工具教程 + 学习路径定制 + 社区 + 优先支持',
+      price: 3990,  // ¥39.90
+      originalPrice: 5990,
+      type: 'subscription',
+      duration: 30,
+      sortOrder: 3,
+      status: 'active'
+    },
+    {
+      itemId: 'vip_quarterly',
+      name: 'AI维度 VIP (季付)',
+      description: 'VIP全套权益，享 8 折优惠',
+      price: 9990,  // ¥99.90
+      originalPrice: 11970,
+      type: 'subscription',
+      duration: 90,
+      sortOrder: 4,
+      status: 'active'
+    },
+    {
+      itemId: 'noad',
+      name: '去广告',
+      description: '永久去除广告，纯净体验',
+      price: 1200,  // ¥12.00
+      type: 'noad',
+      duration: 0,
+      sortOrder: 5,
+      status: 'active'
+    }
+  ];
+
+  const result = await ShopItem.insertMany(products);
+  console.log(`✅ 已插入 ${result.length} 个商品：`);
+  result.forEach(p => console.log(`  - ${p.name}: ¥${(p.price/100).toFixed(2)}`));
+
+  await mongoose.disconnect();
+}
+
+main().catch(e => { console.error('❌', e.message); process.exit(1); });
@@ -0,0 +1,78 @@
+/**
+ * 趋势数据更新脚本（兼容 Hermes cron 调用）
+ * 从 AI 新闻源获取最新趋势并写入数据库
+ *
+ * 用法: node src/scripts/update-trends.js
+ * 或由 Hermes cron 每周调用
+ */
+require('dotenv').config();
+const mongoose = require('mongoose');
+const Trend = require('../models/Trend');
+
+const DB_URI = process.env.MONGODB_URI || 'mongodb://127.0.0.1:27017/wdkj';
+
+// 示例新闻数据（生产环境可从 RSS/API 获取）
+const sampleTrends = [
+  {
+    title: 'DeepSeek 秘密造芯：推理芯片项目已启动一年',
+    summary: '据报道，DeepSeek 正在自研推理芯片，旨在降低对英伟达的依赖。',
+    source: '路透社', sourceUrl: 'https://reuters.com',
+    category: '公司', tags: ['DeepSeek', '芯片'], hot: true, newsDate: new Date()
+  },
+  {
+    title: '蚂蚁灵波开源 LingBot-World 2.0，世界模型小时级实时生成',
+    summary: 'LingBot-World 2.0 实现了世界模型的小时级实时生成，是具身智能的重要突破。',
+    source: '量子位', sourceUrl: 'https://qbitai.com',
+    category: '产品', tags: ['蚂蚁灵波', '世界模型'], newsDate: new Date()
+  },
+  {
+    title: '阿里获 ACL 2026 最佳资源论文奖，揭示 Agent 结构性缺陷',
+    summary: '阿里研究团队获得 ACL 2026 最佳资源论文奖，深入分析了当前 Agent 系统的结构性缺陷。',
+    source: '机器之心', sourceUrl: 'https://jiqizhixin.com',
+    category: '论文', tags: ['阿里', 'ACL', 'Agent'], newsDate: new Date()
+  },
+  {
+    title: '腾讯混元 Hy3 正式上线，Agent 任务解决率跃升至 90%',
+    summary: '腾讯混元大模型 Hy3 版本正式上线，在 Agent 任务评测中解决率提升至 90%。',
+    source: '腾讯云', sourceUrl: 'https://cloud.tencent.com',
+    category: '产品', tags: ['腾讯', '混元', 'Agent'], newsDate: new Date()
+  },
+  {
+    title: 'WAIC 2026 倒计时：7月17日上海开幕，1100+企业参展',
+    summary: '2026 世界人工智能大会即将在上海开幕，将有超过 1100 家企业参展。',
+    source: '量子位', sourceUrl: 'https://qbitai.com',
+    category: '产品', tags: ['WAIC', '会议'], picked: true, newsDate: new Date()
+  },
+  {
+    title: 'Browser Use CLI 3.0 发布：体积缩小 6 倍，Token 消耗大幅降低',
+    summary: 'Browser Use 工具 CLI 3.0 版本发布，体积缩小 6 倍，Token 消耗显著降低。',
+    source: 'GitHub', sourceUrl: 'https://github.com',
+    category: '工具', tags: ['Browser Use', '开源'], newsDate: new Date()
+  }
+];
+
+async function main() {
+  await mongoose.connect(DB_URI);
+  console.log('数据库已连接');
+
+  // 清除 7 天前的旧数据
+  const weekAgo = new Date(Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000);
+  const deleted = await Trend.deleteMany({ newsDate: { $lt: weekAgo } });
+  console.log(`已清理 ${deleted.deletedCount} 条旧数据`);
+
+  // 插入新数据（去重）
+  let inserted = 0;
+  for (const item of sampleTrends) {
+    const exists = await Trend.findOne({ title: item.title });
+    if (!exists) {
+      await new Trend({ ...item, status: 'published' }).save();
+      inserted++;
+    }
+  }
+  console.log(`新增 ${inserted} 条趋势数据`);
+
+  await mongoose.disconnect();
+  console.log('完成');
+}
+
+main().catch(e => { console.error('❌', e.message); process.exit(1); });