- Recommendation
- keep_as_capture_thread
- Projection Targets
- hold / archive
- Clarify Count
- 2
- Capture Count
- 1
- Kinds
- question / reference
昨天刷GitHub看到一个项目，差点以为眼花了
多 lane / 多 item 线程的当前处理状态、lane policy 和 source capture。
Thread Summary
这组线程为什么值得单独看
多 lane capture 往往是 handoff 出问题的地方，所以这里把 lane 级别判断单独展开。
Source Preview
昨天刷GitHub看到一个项目，差点以为眼花了
昨天刷GitHub看到一个项目，差点以为眼花了 52,000颗星，6,800个Fork。 一个叫minimind的开源项目。 它做的事情很简单： 让你用2小时，从零训练一个自己的大模型。 不是拿现成模型微调。 是真正的从零开始——下载数据集→写训练代码→跑训练→得到一个能对话的LLM。 64M参数，单张显卡就能跑。 作者还写了完整的教程，每一步都解释为什么这么做。 我第一反应是：这东西有什么用？ 又不是GPT-4，64M能干嘛？ 但仔细想了一下，它的价值不在"跑得多好"。 在于：以前"从零训练大模型"这件事，只存在于顶级实验室的PPT里。 现…
Lane View
每个 lane 现在怎么判
这些内容直接来自 lane-split preview；点 item 可继续往下看单项 detail。
openclaw-ops
1 items
- 从 Capture《昨天刷GitHub看到一个项目，差点以为眼花了》保留问题：昨天刷GitHub看到一个项目，差点以为眼花了
52,000颗星，6,800个Fork。
一个叫minimind的开源项目。
它做的事情很简单：
让你用2小时，从零训练一个自己的大模型。
不是拿现成模型微调。
是真正的从零开始——下载数
先在 clarify / merged 层保留这条内容，再提炼真实任务、状态与主题
Items
线程内所有 active item
这里列的是结构化 JSON 里的 active item，而不是人工再总结一遍。