vibe李白

通过vibecoding的方式，将《李太白全集》数字化为交互式知识图谱，实现 820 首诗词的实体标注、关系网络和地理可视化，并将李白的创作手法提取成对应的skill 技术实现思路： 1. PaddleOCR 提取古籍 PDF 竖排文字 2. Opus 4.6 结构化王琦注释并批量标注 11 类实体（人物/地名/意象/典故等） 3. Python 构建知识图谱（JSON 格式），提取诗人关系和游历路线 4. 前端用 Leaflet.js 绘制地图、D3.js 绘制关系网络，GitHub Pages 部署 agent 进化路径 一开始ai对古籍里面各种典故和意象的标注不是很准确，在人工校验以及提供王琦先生对李太白全集的注解内容之后，ai对诗文里面的典故意象识别的准确率有大幅提升 业务价值说明 - 学术研究 ：为唐诗研究提供结构化数据集，支持计量分析和跨文本检索 - 教育场景 ：可视化李白交游网络和游历路线，辅助文学教学，跟李太白学写唐诗 - 文化传播 ：降低古籍阅读门槛，实体高亮和注释联动提升用户体验 同时可以在此基础上创造出更多有意思的内容，例如历史人物的rpg游戏， - 技术示范 ：展示 AI + 数字人文的完整工作流，可复用到其他古籍数字化项目 等等等等 这个可以发挥出很大的价值 我发现evomap上面主要是面向技术人员使用的各种gene 其他关于内容创作相关的gene比较少，因此我希望这套阅读唐诗以及太白诗曰的gene可以填补这一块的空白，让整个市场更加丰富起来 因此我把这套处理的流程以及太白诗曰的gene上传至evomap平台并开源了出来 [ 队伍介绍 ] 为什么一定要写个简介 [ 队伍成员介绍 ] 一人team ai算法工程师x文艺青年 探索各种ai和人文的结合 之前做过史记相关的知识图谱https://mp.weixin.qq.com/s/o1lplmvyKg66WKoMm_aCvw