架構

簡述

只有一個真實來源——位於 git 的 Markdown 檔語料庫——其他一切不是由它產生，就是從它讀取：七種語言的網站、代理可用的檔案、Ask Jenks 助理、REST API、MCP 伺服器與 CLI。

語料庫

content/corpus/ 內以一個 Markdown 檔對應每一筆經歷、專案、社群角色與教育條目，每個檔案都含有 YAML 前置資料（日期、標籤、角色鏡頭、關鍵成果、技能、佐證連結）與長篇正文。其旁還有核心個人檔案、能力、憑證、演講、世界觀、角色鏡頭與助理的技能。事實來源彙整自 Jenks 的履歷、LinkedIn、Linktree 與講者頁面，衝突則以保守方式解決。

把語料庫放在 git 中，代表每次變更都是一次提交：可審查、可追溯且可回復。

編譯器

scripts/build-corpus.mjs 讀取語料庫，依一份綱要（scripts/corpus-schema.mjs）驗證每個檔案，並將其編譯為單一 JSON 語料庫，外加代理檔案 /llms-full.txt 與 /experience.json。未知的標籤或鏡頭、錯誤日期、遺失圖片或缺少區段都會使建置中止。管理 API 在提交前也會執行「相同」的驗證，因此無論是人或 AI 的不良編輯，都會在破壞任何東西之前被拒絕。

網站

此網站是由 Next.js 匯出的靜態站，透過 Cloudflare Workers Static Assets 伺服。其前方有個小型 Worker 處理重新導向（jenksguo.com 與 www 主機 → jenksguo.xyz）、安全性標頭與各項 API。英文位於 /；其他六種語言位於 /zh、/zh-hant、/ja、/fr、/es 與 /eo。每個條目在每種語言中都有自己的頁面。

Ask Jenks 助理

此助理是可使用工具的代理，而非一大段提示詞。其系統提示僅包含核心個人檔案與每個條目、鏡頭與技能的一行式索引。當需要細節時，它會呼叫工具：

• load_skill — 依問題類型的作法手冊（角色適配、顧問規模界定、AI 轉型、STAR 故事、治理、職涯導航……），
• get_entries — 依 slug 取得完整撰寫，
• list_entries — 依標籤、鏡頭或種類篩選，
• search_corpus — 關鍵字搜尋。

這種「逐步揭示」讓答案能立基於整個語料庫，而不需要龐大的提示詞。模型是透過 OpenRouter 存取。

一份規格，四種介面

src/spec.js 將所有公開與管理工具定義在同一處：名稱、描述、輸入綱要、REST 路由與 CLI 指令。由此產出：

• 遠端 MCP 伺服器（/mcp、/mcp/admin），
• REST API（/api/v1/*、/api/admin/*），
• jenks CLI 與其本地 MCP 模式（jenks mcp），
• 參考文件 與 /openapi.json。

在一處變更工具，所有介面便會隨之更新，文件也就不會與行為脫節。

發佈流程

管理端的編輯是透過 GitHub API 進行提交。每次推送都會執行 CI：

1. 編譯並驗證語料庫，
2. 僅重新翻譯「有變更的條目」為其他六種語言（翻譯以英文原文的雜湊作為快取鍵；固定字彙表用於標題與鏡頭名稱），
3. 建置網站與代理檔案，
4. 部署——main 到 https://jenksguo.xyz，dev 到 https://dev.jenksguo.xyz（不被索引）。

適用於 macOS、Linux 與 Windows 的 CLI 可執行檔會發佈在 /downloads。

為何如此設計

個人網站雖小，但讀者包含人、搜尋引擎，且越來越多是代理；有多種語言，且與手動編輯同等頻繁地由 AI 編輯。以單一經驗證的來源生成各種介面，是能讓這一切保持一致的最簡單設計。