lizheng-open-context

把立正公开内容变成可溯源的 AI 上下文库

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。

开源 unknown 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 112

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类搜索知识

开发团队sunyuzheng

所属国家

官网地址https://www.superlinear.academy/community

GitHubhttps://github.com/sunyuzheng/lizheng-open-context

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

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★ 112

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-08-29 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-12

浏览次数0

使用教程

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

项目介绍

lizheng-open-context 是一个搜索知识领域的开源项目，官方简介：Source-grounded public context for 立正: Superlinear posts, selected comments, YouTube, Public Axioms V1, and 《真本事》.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 107 星标。

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