ATDF · AI 主题拆解框架
AI Topic Decomposition Framework — 用 8 个维度系统拆解任何 AI 主题
为什么需要这个
AI 领域新东西每周冒出来。面对一个新产品/框架/协议/论文，多数人的反应是"收藏→积灰"。
ATDF 强制你回答 8 个维度的具体问题，30 分钟到 3 小时内产出一份**可以判断"值不值得投入时间"**的结构化笔记。
8 个维度
| # | 维度 | 核心问题 |
|---|---|---|
| ① | 定位 | 它是什么、替代了什么、没有它怎么做 |
| ② | 架构 | 核心组件、数据流、关键机制、依赖 |
| ③ | 产品 | 谁在用、怎么分发、定价、上手难度 |
| ④ | 业务 | 竞品、护城河、融资、5 年生存预测 |
| ⑤ | 使用 | 10 行最小示例、3 个坑、用/不用场景 |
| ⑥ | 模块拆解 | 选一个核心模块完整展示工作机制 |
| ⑦ | 生态位 | 商业分层位置、平台吞噬风险、个人机会 |
| ⑧ | 实战迁移 | 哪些模式可以迁移到自己的项目 |
三档深度
| 档位 | 时间 | 覆盖维度 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 🟢 Scan | 15 分钟 | ①②⑦ | 一段话笔记 |
| 🟡 Deep | 1-2 小时 | 全 8 维 | 一页结构化笔记 |
| 🔴 Hands-on | 半天 | 全 8 维 + 代码 | 一页笔记 + 可跑的 repo |
附加模块
📖 术语速查
每篇笔记开头放一张术语表：英文术语 + 直译 + 本主题含义 + 生活化比喻。先建词汇再读正文。
Mermaid 架构图
用 Mermaid 画系统总览、数据流、执行流程、商业分层——让架构"看得见"。
模板
已完成的拆解
| 主题 | 深度 | 链接 |
|---|---|---|
| oh-my-claudecode (OMC) | Deep | omc-atdf.md |
| gstack (Garry Tan) | Deep | gstack-atdf.md |
| MemGPT / Letta | 入门指南 | memgpt-letta-guide.html |
如何贡献
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- 按 8 个维度填写你感兴趣的 AI 主题
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deep-dives/<主题名>/目录