數位考古實作：三種方法挖掘隱藏在 Log 中的賦能數據
定義了考古地層後，接下來就是技術實作。本文分享我如何運用三種不同的技術手段，分別處理「手動存檔」、「碎裂 Log」與「協作筆記」，從數萬條紀錄中量化出我的 AI 賦能證據。
AIQA
為了這本書，我啟動了一場數位考古：尋找遺失的三種證據
書的架構有了，但證據在哪裡？為了證明「AI 賦能」不是自我感覺良好的雞湯，我決定對自己過去三年的數位足跡進行一場考古。本文定義了這場考古的三大目標地層：從早期的對話存檔 (Archive)、中期的指令洪流 (Stream)，到近期的協作軌跡 (Trace)。
背景說明# 模型與環境： antigravity with Gemini 3.0 Flash Think, … 代號部分： Q 為哈爸提問，A 為 AI 回答，Ｍ是我對這個問題的相關註解，T 為模型提供的思考過程 本文版本： 版本歷史# 筆記# QA# TABLE WITHOUT ID Q,M FROM "ChatGPT-QA/AIQA-" Q8.1-sessions 的內容架構# M:: Q::能否將剛才執行的 log, 寫入 events/notes/wuulong-notes-blog/content/kb/antigravity-practice/logs，我想查看過程 A:: Listed directory sessions Edited inspect_session_db.py Ran command: python /Users/wuulong/.gemini/antigravity/brain/a4db2743-acdb-482d-b14c-cb343d21adea/scratch/inspect_session_db.py 這個 .db 檔案的本質是一個標準的 SQLite 資料庫。Antigravity 平台使用 SQLite 作為它的 State Storage Engine (狀態存儲引擎)，來保存 Agent 在執行過程中的所有推理軌跡與上下文。 ...
背景說明# 模型與環境： antigravity with Gemini 3.0 Flash Think, … 代號部分： Q 為哈爸提問，A 為 AI 回答，Ｍ是我對這個問題的相關註解，T 為模型提供的思考過程 本文版本： 版本歷史# 筆記# QA# TABLE WITHOUT ID Q,M FROM "ChatGPT-QA/AIQA-" Q8.1-sessions 的內容架構# M:: Q::能否將剛才執行的 log, 寫入 events/notes/wuulong-notes-blog/content/kb/antigravity-practice/logs，我想查看過程 A:: Listed directory sessions Edited inspect_session_db.py Ran command: python /Users/wuulong/.gemini/antigravity/brain/a4db2743-acdb-482d-b14c-cb343d21adea/scratch/inspect_session_db.py 這個 .db 檔案的本質是一個標準的 SQLite 資料庫。Antigravity 平台使用 SQLite 作為它的 State Storage Engine (狀態存儲引擎)，來保存 Agent 在執行過程中的所有推理軌跡與上下文。 ...