lizheng-open-context

把立正公开内容变成可溯源的 AI 上下文库

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 搜索知识 🍴 复刻 39
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 160
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

lizheng-open-context 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队sunyuzheng
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai-skill,chinese,context-engineering,knowledge-base,lizheng,rag,superlinear,youtube-transcripts
GitHub 星标★ 160
上线时间2026-08-29 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积40.5 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数3

项目介绍

lizheng-open-context 是一个面向中文内容创作者「立正」的公开语料库与上下文工程工具,把分散在 Superlinear 帖子、精选评论、YouTube 视频字幕、Public Axioms V1 以及《真本事》中的内容整理成结构化、可溯源的上下文数据。它解决的是 AI Agent 在做中文知识问答或内容生成时,缺少高质量、可引用、带出处的领域语料的问题。核心能力包括:按来源分类的语料组织、YouTube 字幕抓取与清洗、RAG 友好的文本切分与元数据标注,以及作为 AI Skill 直接接入 Agent 工作流。项目用 Python 实现,适合做中文垂直领域知识库、个人 IP 数字分身或内容检索增强生成的开发者参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 160

核心亮点

  • 语料按来源(帖子/评论/YouTube/书籍)分类并保留出处,方便 RAG 引用溯源
  • 提供 YouTube 字幕抓取与清洗流程,可直接复用到其他中文视频知识库
  • 以 AI Skill 形式封装,能较低成本接入现有 Agent 或 RAG 工作流

不足之处

  • 语料范围绑定单一创作者,通用性弱,换领域需大量改造
  • 项目早期,文档与社区生态尚不完善,长期维护待观察

适用场景

  • 为中文知识博主搭建可溯源的问答机器人
  • 做个人 IP 数字分身,用其公开内容回答粉丝提问
  • 研究中文 RAG 时作为带出处的垂直语料样例

替代项目

llama_index、langchain、haystack

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