核心定位转变：产品不再是静态数字出版工具，而是动态知识史引擎——一个以时间为轴、追踪知识产生、演化、传播、范式转变的结构化知识图谱系统。
重点捕捉“知识的蓬勃发展”（新概念涌现、跨学科融合、历史溯源、影响链条）。
高频迭代成为常态：每季度1次功能大迭代 + 每月1-2次小更新（自动化管道 + 学术输入 + 开源社区反馈）。
一人开发通过极致组件化、自动化摄入、学术合作数据/验证、开源杠杆实现。
知识史维度核心技术栈（贯穿全程）
- 时序知识图谱（Temporal KG）：实体 + 关系 + 时间戳 + 版本演化（用Neo4j/Apache AGE + 时间属性）。
- 知识演化路径：影响网络、引用链、范式转变检测（社区检测算法 + 引用网络分析）。
- 高频更新管道：自动化爬取/摄入新论文（arXiv、CNKI、Google Scholar RSS）、学术数据库、开源数据集；结合LLM抽取新实体/关系 + 人工/合作验证。
- 开源策略：每季度发布更新模块，吸引数字人文、科学史、哲学史领域学生贡献。
2026年：时序基础 + 知识史原型（启动高频节奏）
- 重构现有框架为时序感知架构：所有实体/关系添加时间属性（产生时间、活跃期、衰退期）。
- 构建初始时序知识图谱（聚焦1-2个知识史子领域，如“中国古典文献学演化”或“现代教育理论发展”）。
- 开发核心功能：
- 知识溯源查询（“概念X如何从A时期演化到B时期”）。
- 简单演化路径可视化（时间线 + 影响箭头）。
- 开源：发布“时序实体抽取 + 基础Temporal RAG”模板。
- 合作启动：联系1-2家（数字人文中心、科学史研究所，如中国科学院自然科学史研究所、北京大学思想史中心）。提供工具换取历史数据集/专家标注。
- 迭代节奏：每月小更新（数据摄入管道），季度大迭代（新功能）。
- 里程碑：时序图谱5-10万节点；RAG支持时间过滤；1个高校合作数据源；GitHub star 300+。
2027-2028年：演化路径 + 高频自动化管道（知识史深度起步）
- 引入知识演化核心模块：
- 影响网络构建（引用关系 + 时间加权）。
- 范式转变检测（聚类新概念爆发期）。
- 跨时代比较查询（“同一概念在不同历史时期的定义差异”）。
- 高频更新管道：自动化摄入（arXiv每日RSS + CNKI API + 学术开放数据集）；LLM初步抽取 + 合作验证闭环。
- 多模态历史维度：添加历史图像/手稿OCR + 时序标注。
- 开源：发布“知识演化路径可视化组件” + 示例知识史数据集。
- 合作深化：2-4家机构，联合构建特定知识史子图（如“AI发展史”“教育心理学演化”）。研究生可参与标注/验证项目。
- 迭代节奏：每月自动更新数据 + 模型微调；季度发布重大功能（新查询类型、可视化升级）。
- 商业：SaaS增加“知识史探索”模块订阅；API提供时序检索。
- 里程碑：图谱30-60万时序节点；演化路径准确率>80%；2-4个付费机构用户；至少1个联合学术输出（poster/小论文）。
2029-2032年：深度知识史融合 + 多源动态生长（高频迭代高峰）
- 高级知识史功能：
- 多跳历史推理（“概念A如何通过B影响C领域”）。
- 知识传播网络（地域/机构/人物传播路径 + 时间）。
- 动态范式地图（实时检测新概念集群、热点迁移）。
- 个性化知识史学习路径（根据用户背景推荐历史溯源）。
- 高频机制强化：每日/每周自动摄入新知识；增量图谱更新（不重建）；LoRA本地fine-tune适应最新学术趋势。
- 开源：发布完整“知识史图谱构建框架” + 多个领域示例（吸引更多贡献）。
- 合作扩展：4-7家机构/实验室，形成松散数据联盟（定期共享增量数据集）。参与学术会议展示，获取更多合作机会。
- 迭代节奏：每月2次更新（数据 + 小功能）；季度大迭代（新推理能力、可视化大升级、性能优化）。
- 商业：推出“知识史API套件”（时序查询、演化分析）；企业/图书馆定制知识史子图项目。
- 里程碑：图谱100万+时序实体；支持5+知识史子领域；年收入稳定增长；开源贡献者出现（PR/数据集）；学术合作产出2-3个可见成果。
2033-2035年：持续高频深化 + 下一代知识史引擎准备（无稳定期，全程迭代）
- 继续深化：
- 跨学科知识融合追踪（AI辅助发现隐性联系）。
- 历史争议/多版本并存处理（同一概念不同解读的时间线）。
- 预测性知识史（基于当前趋势推演未来可能演化方向）。
- 更强多模态：历史档案、口述史、视频讲座结构化。
- 高频自动化达到峰值：近实时摄入 + 验证循环；支持用户/合作方贡献新知识的审核管道。
- 开源与合作：转为“社区维护者”但保持主动迭代；固定5-8家长期伙伴，提供持续数据流。
- 迭代节奏：保持每月高频更新 + 季度重大升级（跟随最新LLM/图谱技术、最新知识史研究趋势）。
- 商业：成熟的SaaS + API + 知识史服务组合；探索数据授权/联合研究项目。
- 里程碑（2035年底）：动态知识史图谱覆盖多个核心领域、百万级时序节点；RAG+演化推理成为核心竞争力；收入主要来自知识史探索服务；学术影响力持续（合作论文、会议分享）。
一人高频迭代执行要点：
- 自动化优先：用GitHub Actions + cron + LangChain代理实现摄入-抽取-验证-更新全链路。
- 时间分配：每周40-50小时（数据摄入20%、功能迭代30%、合作沟通15%、商业维护15%、学习/复盘20%）。
- 学术杠杆：把合作视为“外脑”——他们提供领域知识、验证、数据，你提供工具与平台。
- 风险控制：保留充足现金缓冲；每季度评估维护负担，若过重则简化非核心功能。
- 知识史跟随策略：订阅核心学术RSS/期刊、参加线上学术会议、跟踪数字人文/科学史前沿（HPS领域）。
没有稳定维护期，全程保持高强度、高频迭代，以知识史动态追踪为核心差异化优势。2026年立即启动时序架构与第一个合作，是最关键起点。初步框架可以快速叠加时间维度，优势明显。保持一人模式的同时，通过开源与学术合作实现“分布式团队”效果，长期可持续。