# markhuang.ai 我构建 AI 系统、记忆工具和生产软件，也把真正改变我判断的决定、错误和取舍写下来。 - Canonical: https://markhuang.ai/zh - Language: zh-CN --- 你好，我是 Mark。 做 AI 架构，也写关于 **能记忆、会失误、能改进的系统**. 我构建 AI 系统、记忆工具和生产软件，也把真正改变我判断的决定、错误和取舍写下来。 --- ## 精选文章 ### [Claude Max 20x 坚持不到第四天，这就是为什么我站Codex](https://markhuang.ai/zh/blog/why-i-cancelled-claude-max-for-codex) Claude Max 20x 的周配额在第四天见底，返工却越来越多，于是我把主要编程工作迁到 Codex。现在由 Sol 规划、Luna 实现、Dense-Mem 补充上下文，再让其他模型家族审查。 ### [我一直在问“为什么”：AI 时代我想保留的思维习惯](https://markhuang.ai/zh/blog/i-keep-asking-why) 一次和太太的对话，让我重新审视自己怎样成长为工程师和架构师：向身边的人学习，追问原因，验证假设，并在 AI 时代为决定负责。 ### [我正在激进地尝试用 AI 替代自己](https://markhuang.ai/zh/blog/aggressively-trying-to-replace-myself-with-ai) AI 掌握的上下文越多，就越有用，但每一封邮件、每一份文档和每一段故事都在移动隐私边界。这是我对自动化、AI 垃圾内容、专注力和构建者责任的一次个人反思。 ### [AI 基准测试到底测什么：分数、上下文与使用额度](https://markhuang.ai/zh/blog/what-ai-benchmarks-actually-measure) 从实际编程体验出发，解读 AI 基准分数、上下文窗口和使用额度，说明为什么分数更高不一定意味着编程体验更好。 ### [AI MemMail：让 Dense-Mem 帮你分拣和回复商务邮箱](https://markhuang.ai/zh/blog/ai-memmail-dense-mem-email-agent) 一篇实用部署教程：用开源 Rust 邮件智能体 ai-memmail 监听 IMAP 邮箱，从 Dense-Mem 取回业务上下文，并通过 SMTP 安全地回复、转发或不处理邮件。 ### [不给 AI 登录信息的智能体浏览器自动化](https://markhuang.ai/zh/blog/ai-browser-automation-without-sharing-login) 一篇面向初学者的教程：用 Selenium、noVNC 手动登录和受限 API 封装，构建按计划或队列运行的智能体浏览器自动化，让智能体在看不到凭证、也不控制你个人电脑的情况下创建网站表单草稿。 ### [我可能看错了 Agentool](https://markhuang.ai/zh/blog/i-might-be-wrong-about-agentool) 一篇个人自动化复盘：我曾经构建 agentool，希望让 AI CI 工作流更轻；后来意识到真正的成本可能是功能维护、编排复杂度，以及追逐 Claude Agent SDK 和 Codex SDK 已经承担的 SDK 行为。 ### [别再从零开始教每一个 AI](https://markhuang.ai/zh/blog/centralized-ai-knowledge-graph-dense-mem-case-study) 一篇关于 Dense-Mem 的个人反思：哪些问题把我从静态 skills 和过期文件推向动态共享记忆、只读自动化上下文、导入导出，以及受治理的知识图谱。 --- ## 精选项目 ### [Dense-Mem](https://github.com/markhuangai/dense-mem) Standalone HTTP MCP memory server for LLM hosts with durable graph memory, typed claims and facts, server-side embeddings, team/profile isolation, and recall. ### [golden-CLAUDE.md](https://github.com/Z-M-Huang/golden-CLAUDE.md) A masterpiece CLAUDE.md configuration to maximize Claude Code proficiency — curated rules, patterns, and guardrails for AI-assisted development. ### [AI MemMail](https://github.com/markhuangai/ai-memmail) Rust email agent that monitors IMAP inboxes, uses Dense-Mem knowledge over MCP plus safety rules to draft replies, forward, or no-op, and sends through SMTP with a React control panel. --- ## 已发布作品 ### [Governed Enterprise AI Memory Beyond RAG: From Vector Retrieval to Permissioned Knowledge Graphs](https://doi.org/10.5281/zenodo.21403316) Explores how permissioned, provenance-preserving knowledge graphs can support enterprise AI memory beyond conventional vector retrieval. --- ## 查看当前构建 Dense-Mem 现已开放免费体验，支持 AI 记忆管理和团队知识协作。 - [试用演示](https://demo-dense-mem.markhuang.ai) - [阅读文档](https://github.com/markhuangai/dense-mem/wiki) - [查看仓库](https://github.com/markhuangai/dense-mem) --- ## 认证 - **Claude Certified Architect Foundations** — 面向实际 AI 架构与实现工作的 Foundations 认证。 - **Claude Certified Architect - Professional** — 面向企业级 Claude 部署、系统集成、规模化优化与治理的专业架构认证。