Research Projects Dashboard

研究项目仪表板 - 深度研究的系统性回顾与洞察

Projects Overview

项目 状态 Pages Feishu 核心洞察
诺特定理 ✅ Complete noether-theorem-research-2026 Feishu 守恒律与对称性 → 物理学的范式转换
本体论+AI+CMDB ✅ Complete ontology-ai-cmdb-research-v2 Feishu 语义化知识 + AI推理 → 智能运维新范式
怀特海哲学 ✅ Complete whitehead-philosophy-2026 Feishu 过程哲学 → 动态的、涌现的系统观
认知范式转换 ✅ Complete cognitive-paradigm-2026 Feishu 从机械论到有机论的认知转变
超个体AI涌现 ✅ Complete super-individual-ai-emergence-2026 Feishu 涌现智能 → 整体大于部分之和
Dan Koe五维思维 ✅ Complete dan-koe-5d-thinking-2026 Feishu 天才思维是"继续思考的能力"
大模型对比分析 ✅ Complete llm-model-comparison-2026 Feishu GLM-4.7和Qwen3.5-plus表现最优

Theoretical Evolution

守恒律 (Noether) ──┐ ├──→ 过程哲学 (Whitehead) │ ├──→ 知识形式化 (Ontology) │ ├──→ 认知涌现 (Super-individual AI) │ └──→ 人机协作 (LLM Comparison)

Three Paradigm Shifts

1. 静态范式

守恒律、确定性、客体中心

2. 过程范式

动态性、生成性、关系中心

3. 涌现范式

智能性、整体论、系统涌现

Core Connecting Concepts

Emergence (连接5个项目)

物理守恒 → 认知范式转换 → 过程哲学 → 超个体AI涌现 → CMDB智能运维

Cognition (连接4个项目)

认知范式转换 → 超个体AI涌现 → Dan Koe五维思维 → 大模型对比分析

Semantics (连接3个项目)

本体论+AI+CMDB → 超个体AI涌现 → 大模型对比分析

Knowledge Graph

Potential Future Research

1. 认知涌现的数学化表达

Why: 超个体AI涌现研究揭示了智能是如何从简单规则中产生的,但缺少数学化的形式化表达。

Approach: 结合诺特定理的对称性思想,使用本体论的知识表示方法,探索涌现的量化指标

2. 过程哲学在软件架构中的应用

Why: 怀特海哲学的"过程即实在"思想与现代微服务架构有天然的契合点。

Approach: 将过程哲学映射到CI/CD流程,设计动态的本体模型,实现自适应的CMDB系统

3. 五维思维与AI协作的最佳实践

Why: Dan Koe的五维思维模型提供了认知发展的框架,但如何将其与AI协作结合?

Approach: 设计AI辅助的认知发展工具,创建Lines/Levels/Altitude的可视化,建立五维思维的评估体系

4. 本体驱动的大模型推理优化

Why: 本体论提供结构化知识,大模型提供推理能力,两者的融合可能是突破点。

Approach: 构建领域本体(如运维本体),设计本体增强的提示词工程,验证推理质量和可解释性

Research Methodology

Standard Workflow

  1. Research Phase: Jina MCP Server for web search, Tavily Search for deep analysis, EXA Search for professional sources
  2. Planning Phase: Sequential Thinking MCP Server for structured reasoning, Identify key dimensions and connections
  3. Content Generation: GLM-4.7 or Qwen3.5-plus for comprehensive analysis, Multi-dimensional coverage
  4. Publication Phase: Markdown → HTML → Cloudflare Pages, Create Feishu document using lark-docx-helper skill
  5. Integration Phase: Add to research knowledge graph, Identify cross-project connections, Extract key insights

Key Metrics

7
Total Projects
7
Days (2026-02-13 to 2026-02-19)
~120K
Total Word Count
14
Publication Sites
28
Knowledge Graph Concepts
42
Knowledge Graph Connections

Lessons Learned

1. Research Depth vs. Speed

Standard: 6-8 hours for comprehensive analysis

Minimum: 4-6 hours for good coverage

Quality: Theory, history, application, challenges, future trends

2. Model Selection Matters

GLM-4.7: Best for comprehensive analysis (9.2/10)

Qwen3.5-plus: Excellent for insights (9.0/10)

Other models: Vary significantly in quality

3. Publication Workflow

✅ Markdown → HTML → Cloudflare Pages works perfectly

✅ Feishu via lark-docx-helper skill (no blank document issues)

⚠️ Cloudflare Pages requires project creation first

4. Knowledge Integration

✅ Research knowledge graph reveals hidden connections

✅ Cross-project synthesis creates new insights

✅ Theoretical evolution becomes visible

Next Actions

High Priority

  • High 选择1-2个未来研究方向深入研究
  • High 验证本体驱动的大模型推理优化(与CMDB项目结合)

Medium Priority

  • Medium 完善研究项目的元数据(标签、分类)
  • Medium 创建研究项目的索引和搜索功能
  • Medium 实现自动化文献追踪

Low Priority

  • Low 建立研究项目的引用图谱
  • Low 设计研究质量的评估指标
  • Low 创建研究方法论的最佳实践文档