# patrickaudley.com — LLM 上下文（完整语料）
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[/llms.txt](https://patrickaudley.com/llms.txt).
规范站点： . 许可证： Creative Commons BY-NC-SA CAv2.5.
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## 主页
# Patrick Colm Audley
*Hacker · 全栈技术专家 · 博学者*
欧德理乃一资深技术专家，深耕国际初创领域逾三十载，兼具广博之科学、商业与计算才能。长年游走于精深技术研究与务实商业落地之间
— 问题所需何方，即赴何方。
目前，吾之时间分属二处：其一乃 [黑猫信息科技](https://blackcatinformatics.ca/) —
自一九九四年创立之咨询机构；其二乃 拓扑数据分析、流形学习、神经符号人工智能
与大语言模型语义交汇处之应用研究。逾三十载，一以贯之者唯此：为复杂技术难题觅得雅解，善用问题同构之妙，交付言行一致之代码。
早年间，吾于电话通信、高性能计算、众包、生物信息学与安全诸领域之无数科技发布、收购、转型与退出中居功至伟
—
三十余载间参与逾二十五次初创发布。吾曾将高吞吐系统迁至云端（2010年代初期支撑海量并发之社交平台、遗传学与卫星影像之科学分析管线、跨大洲高可靠性金融部署），屡屡验证一理：以开源基元构建之最小化系统，终胜精雕细琢之宏大架构。
吾乃温哥华及阿尔伯塔本地初创企业与开发社区之活跃成员，乐于扶掖后进。抛出一绝佳难题，诱之以醇厚咖啡，阁下便可闻其高谈阔论，纵横天下事。
配偶: Erin Audley.
### 近期动态
- **助各方机构于此技术拐点期间擘画 AI 与大数据战略** —
非流行术语之版，乃须实际裁决何当建、何当待、何当弃之版。
- **投身能源、算力与自主系统之交汇** — 以 AI
与系统工程解决发电、冷却、韧性基础设施及气候技术中艰难且具重大商业价值的问题。
- **构建神经符号 AI 的机制层** —
融合高阶语义空间、潜在空间动力学、拓扑与流形结构，以及显式逻辑。[Logit
Loom](https://github.com/paudley/logit-loom) 使 token
生成可编程且可检查；[GMEOW](https://github.com/Blackcat-Informatics/gmeow-ontology)
提供带归属的声明、推理、修订与可移植记忆。
- **构建 [PurRDF](https://blackcatinformatics.ca/zh/purrdf/) ** — RDF 1.2 工具包，现已发布
1.0。以从零编写之单一 Rust 引擎，逐字节移植至 Python、WebAssembly/JavaScript 与 C：原生
codec、规范化、SPARQL 1.1/1.2、SHACL、ShEx，以及直至 Web Ontology Language 2 Description Logic
之蕴涵推理。带排序之全文检索、空间谓词与向量相似度，皆于进程内由 SPARQL
直接应答。其旨：同一张图，在各运行时中当有同一含义；亦不当于其侧另立 PostgreSQL。
- **维护数个精巧开源库** — 结构化错误库 [e](https://github.com/paudley/e) ，以及 2004
年初撰、至今仍堪大用之高速 C++ [LRU cache](https://github.com/paudley/lru_cache) 。早期 Python
工具（*pyqa_lint*、*git-ai-reporter*）已并入 [coding-ethos](https://github.com/paudley/coding-ethos) 。
### 开源项目
- **[PurRDF](https://github.com/Blackcat-Informatics/purrdf)** (Rust / Python / WebAssembly / C) — PurRDF
是黑猫信息科技的 RDF 1.2 工具包，1.0 版起遵循完整的语义化版本规范：单一从零编写的 Rust
引擎，逐字节一致地移植到 Python、WebAssembly/JavaScript 与 C。它提供不可变、值内联的 RDF 1.2
数据集，支持三元组项、具体化节点与基础方向字面量；Turtle、TriG、N-Triples、N-Quads、RDF/XML、TriX、HexTuples、JSON-LD
与 YAML-LD 的原生 codec；W3C RDFC-1.0 规范化；SPARQL 1.1/1.2 解析器、代数与受管控的求值器；SHACL
Core、SHACL-SPARQL 与 SHACL-AF 校验；ShEx 2.1；从 RDFS、OWL 2 RL 直到 OWL 2 DL tableau
的蕴涵机制，每次闭包都返回推理报告；确定性全文检索、无浮点运算的 GeoSPARQL 1.1
与嵌入向量最近邻检索，均在进程内由 SPARQL 直接应答，使 RDF
项目不再需要在三元组存储旁另设 PostgreSQL；以及 GTS
单文件、内容寻址的图传输。其行为由 W3C SPARQL、SHACL、shexTest、OWL 2、RDFC-1.0
测试套件与冻结的跨语言 GTS 一致性向量共同把关。
- **[Logit Loom](https://github.com/paudley/logit-loom)** (Rust) —
用于观察、变换、引导、停止、恢复及核算 token 生成的 Rust 工具包。Logit Loom
提供后端无关的机制契约，涵盖有序 logit 变换、精确 token
字节观测、有限生成控制、内容绑定的计划与回执，并附带 llama.cpp
适配器，支持身份绑定的检查点与显式限定作用域的引导。
- **[gmeow](https://github.com/paudley/gmeow)** (Python) — 面向代理与自动化之本地 Gmail 智能层。以
PostgreSQL、语义搜索、附件 sidecar、本地对象存储与知识图谱为后端，在 Gmail 之上提供
loopback REST 与 MCP。为可信单用户本地系统而建，而非托管式邮箱摄取服务。
- **[gmeow-ontology](https://github.com/Blackcat-Informatics/gmeow-ontology)** (Rust / Python / RDF 1.2) —
GMEOW——面向 Web 的全局元数据与实体本体——是面向机器与人类心智的 RDF 1.2
原生本体引擎。它将 LLM
输出、人类断言、观测和机构事实视为带归属、可修订的声明，并记录溯源、置信度、证据、时间范围、立场、推理轨迹与击败条件。其旗舰用途是有依据的智能体记忆：在不抹平分歧、不删除审计历史的前提下存储、召回和修订。0.2.0
版以一个引擎交付三种产品：原生 Rust gmeow CLI、有依据记忆 MCP
服务器，以及内容寻址、追加式 GTS ai-package；后者具备 Python、Rust、Go 与 TypeScript
引擎。自包含的规范切片可投影为 OWL、SHACL、JSON-LD、schema.org、引文与 Crossref
存储格式，并与更广泛的关联数据生态对齐。
- **[gmeow-gts](https://github.com/Blackcat-Informatics/gmeow-gts)** (Rust / Python / Go / TypeScript) —
GTS——Graph Transport Substrate。用于 RDF 1.2
图及其引用二进制对象的单文件、内容寻址、追加式传输格式。GTS 文件是 CBOR Sequence
日志，具有确定性 fold 语义、BLAKE3 帧链、可选 COSE 签名/加密、基于 suppression 的修订，以及
Rust、Python、Go 与 TypeScript 四套引擎的互操作一致性。它是 GMEOW
的主要分发方式，但本身独立于本体，并不要求 GMEOW。
- **[coding-ethos](https://github.com/paudley/coding-ethos)** (Go) —
AI编程代理之策略即代码执行框架。MCP服务器、CEL策略、Git钩子、SARIF及静态分析防护栏——纵代理自主运行，亦不得交付违背团队规范之代码。
- **[ai-notes](https://github.com/paudley/ai-notes)** (Shell) —
本地模型实验、值得追踪之ML论文及可复用推理管线碎片之工作笔记。公开发布，使笔记自身即为变更日志。
- **[nonlinear-semantic-graphs](https://github.com/paudley/nonlinear-semantic-graphs)** (Python) —
于高阶语义向量空间中发现涌现之知识图谱关系——以流形学习与谱分析施于LLM嵌入，揭示原始语料中未显现之结构联系。
- **[lru_cache](https://github.com/paudley/lru_cache)** (C++) —
快速、线程安全之最近最少使用缓存，以C++模板实现，配有完备单元测试套件。初撰于2004年，至今仍堪大用——此等小型库，唯求可靠运行。
### 学术论文
- **Emergent Knowledge Graphs from High-Order Semantic Spaces** (2025-10-01). 工作论文 ·
黑猫信息科技（2025年）.
- **Evaluating Usability and Security with Users of All Ages** (2007-04-30). CHI 2007 —
可用性与安全性工作坊.
- **OXBench: A benchmark for evaluation of protein multiple sequence alignment accuracy** (2003-10-10). BMC
Bioinformatics 4:47 (2003). doi:10.1186/1471-2105-4-47.
### 媒体报道
- **[Cogneto: to identity and beyond!](https://www.infoworld.com/article/2199876/cogneto-to-identity-and-beyond.html)**
— InfoWorld, 2007-05-25. InfoWorld 关于 Cogneto 身份技术之文章；作为第三方来源，支持 Patrick
Audley 在 Cogneto Development Inc. 担任创始人兼首席技术官之经历。 佐证: Patrick
Audley（欧德理）于2006至2007年自适应认证时期，担任 Cogneto Development Inc.
之创始人兼首席技术官。
- **["Powered by Your Mind" Academics, Psychology, Technology Drive New Authentication
Solution](https://www.cutimes.com/2007/01/16/powered-by-your-mind-academics-psychology-technology-drive-new-authentication-solution/)**
— Credit Union Times, 2007-01-16. Credit Union Times 关于 Cogneto
认知生物识别身份验证工作之文章；作为第三方来源，支持 Patrick Audley 在 Cogneto
之角色及其自适应身份验证工作。 佐证: Patrick
Audley（欧德理）以创始人兼首席技术官之身份，参与 Cogneto
之认知生物识别与自适应认证技术研发。
### 专利
- **Globally Aware Authentication System**. US 2008/0222706 A1, 公开于 2008-09-11.
- **System and method for user polling over a network**. US 8,510,385 B2, 公开于 2013-08-13.
### 艺文
技术工作之外，吾参与 [Odd Numbered Productions](https://oddnumberedproductions.ca)
——吾辈之艺术载体，于 AI、传感器数据与密码学艺术之交汇处创作。
### 联络
- 电邮:
- 电话: +1 (780) 670-0484
- GitHub:
- GitLab:
- LinkedIn:
- Crunchbase:
- ORCID:
- Google Scholar:
- X:
- Twitter:
- YouTube:
- Stack Overflow:
- PyPI:
- Facebook:
- Reddit:
- 邮件寄交： 黑猫信息科技, 112 Westbourne Rd., Spruce Grove, AB, 加拿大 T7X 1R6
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## 履历全编
# Patrick Colm Audley（欧德理） — 履历全编
*Hacker · 全栈技术专家 · 博学者*
Spruce Grove, AB · · +1 (780) 670-0484 · · ORCID
[0000-0003-4382-7625](https://orcid.org/0000-0003-4382-7625) · Wikidata
[Q139770478](https://www.wikidata.org/entity/Q139770478) · ENS `patrickaudley.com` · Ethereum
[0x3FEFC1B6D9b6A851bfC274fEa1929c31c6F23cf2](https://etherscan.io/address/0x3FEFC1B6D9b6A851bfC274fEa1929c31c6F23cf2)
### 概述
吾之履历，一言以蔽之：**化不可能为现实。**
### 精选成果
- **以 CFO
之职签署加拿大报告发行人之财务申报**；于受监管资本市场与加密货币代币化之间架桥（ABT
Capital Markets, 2018年 ~ 2024年）。
- **创立英国安全初创企业，募资120万英镑**，参与贡献逾12项自适应身份认证专利（Cogneto,
2006年 ~ 2007年）。
- **运营 30 TB PostGIS
地理空间管线**，于异构卫星数据源上实现近实时野火检测；服务多国政府与商业客户（Tanka
Technologies, 2017年 ~ 2022年）。
- **主持电信运营商之全国 PKI 基础设施建设**：2,000余系统、1,000余网络、横跨16城；以 CSIRT
成员身份主导数据取证调查（GT Group Telecom, 1997年 ~ 2001年）。
- **构建百处理器科研集群**，配以定制 PXE/镜像及 Sun Grid
Engine，为邓迪大学生命科学学院所用（2002年 ~ 2004年）。
-
**温哥华/阿尔伯塔初创社区逾三十载之老兵**；经黑猫信息科技以兼职高管身份参与逾25次发布；于创始人、投资者与运营者间深植人脉（1994年至今）。
- **OXBench 联合作者**（BMC Bioinformatics
2003年），蛋白质多序列比对之奠基性基准，引领该领域逾二十载。
### 职业经历
#### 黑猫信息科技 · 1994年 ~ 至今
**创始人兼首席管理顾问** · *管理咨询 · 兼职首席技术官*
为温哥华及阿尔伯塔初创社区提供高端信息技术与管理咨询。专业领域横跨高性能与云计算、军事级安全、电信级网络、区块链、生物信息学、机器学习、卫星成像与密码学。
- 以兼职首席技术官身份受聘：统筹高层管理、行政督导与亲力执行。
- 为复杂技术难题构建解决方案架构——精简资源设计与前瞻性布局。
- 云端导航：集群、网格、Lambda、微服务；跨供应商之 DevOps 自动化。
- 主持初创全流程——自创意萌发至早期融资之执行。
#### Axes · 2025年 ~ 至今
**首席研究员** · *人工智能 · 数据智能*
#### FydoDx (Biocode AI) · 2023年 ~ 至今
**兼职首席技术官** · *兽医AI · 临床工作流自动化*
主持一 AI 驱动兽医平台之技术全局——实时转录、自动 SOAP
病历、剂量核验及覆盖八十余种语言之多语临床记录。
- 擘画 AI 驱动临床文档之技术路线图与架构。
- 统筹招聘策略、开发者带教及工程流程根基之奠定。
- 主导 AI/ML 管线方向——模型遴选、微调策略、集成模式。
- 负责安全态势、合规框架及健康数据相关之风险管控。
#### ABT Capital Markets Inc. · 2018年 ~ 2024年
**总裁、首席运营官兼首席财务官** · *金融科技 · 受监管资本市场 · 代币化*
金融科技企业，构建合规区块链平台，为私募股权、风险投资、房地产及其他另类资产实现代币化。Asset
Backed Tokens™ 使散户得以进入传统上仅限机构之市场。
- 以 CFO 之职运营加拿大报告发行人数载；签署认证财务申报。
- 于受监管资本市场与加密货币之莽荒西境间架设桥梁。
- 主持交易尽职调查并主导法律审查。
- 撰写 Solidity 合约，参与跨链解决方案之开发。
#### Tanka Technologies Inc. · 2017年 ~ 2022年
**首席技术官** · *地理空间情报 · 卫星影像分析*
全球规模、高吞吐、实时地理空间分析与事件关联系统——融合公开卫星数据源（GOES-R、MODIS、VIIRS、Himawari）与统计及机器学习检测。
- 构建全球早期野火检测管线，对异构卫星数据流实施近实时分析。
- 为多国政府及政府机构暨商业客户交付数据服务。
- 运营 30 TB PostgreSQL / PostGIS 数据存储，常年调优重型空间查询。
- 与大学研究集群协作，推进 LiDAR 集成与森林组成分析。
#### Strutta · 2015年 ~ 2021年
**首席技术官** · *社交营销 · 品牌互动平台*
携社交营销专家团队构建社交推广平台；于规模化运营中度量并塑造品牌互动。
- 统领开发团队历经数次产品迭代：招聘、团队建设、培训、方向把控。
- 擘定 Strutta 及其关联企业群之宏观技术方向。
- 于上市公司架构内以高管身份运营。
#### Mobio Technologies Inc. · 2013年 ~ 2021年
**技术总监** · *云平台 · 上市孵化器*
统管 Mobio / LX Ventures
投资组合之技术全景：收购尽职调查、预算规划、云基础设施、招聘与团队管理。
*Mobio 被 LX Ventures 收购，后者随后又更名回 Mobio。*
- 构建大规模云技术栈，支撑 Alexa 全球排名前五千之站点（2014年）。
- 主导跨 AWS、GCE 及 Heroku 之多平台部署。
- 担任投资组合之终极 DBA——解决旁人不愿触碰之棘手难题。
- 于上市孵化器中履行高管团队职责。
#### Cogneto Development Inc. · 2006年 ~ 2007年
**创始人兼首席技术官** · *认知生物识别 · 自适应认证*
于2006年2月创立
Cogneto；募资120万英镑；组建世界级工程团队，构建紧密耦合之用户中心/高安全软件体系。
- 参与贡献涵盖逾十二项专利之丰厚专利组合。
- 推动以用户为中心之设计与对抗感知安全工程之深度融合。
- 几乎触及一流初创企业建设之每一层面——融资、招聘、知识产权、市场进入。
#### University of Dundee · 2002年 ~ 2004年
**高性能计算主管** · *计算生物学 · 学术高性能计算*
为生命科学学院规划、配置并运营科研级计算设施。
- 20 TB IBM SAN 配合 Tivoli Storage Manager——2 Gbps 纯 NFS。
- 基于 Cisco 之全新网络主干，含 NAT 及入侵检测。
- 百处理器科研集群——定制 PXE/镜像、Sun Grid Engine 及自研部署套件。
- 自发现式监控工具：随网络扩展自动映射交换机拓扑并定位问题区域。
- 参与多项生物学研究课题。
#### GT Group Telecom · 1997年 ~ 2001年
**高级电子商务架构师——PKI 与密码学** · *竞争性本地电信 · 创始团队安全*
国家级竞争性本地电信运营商之创始团队安全与 PKI 架构师。设计并督造两座高安全 PKI
保险库及配套基础设施。
- 统筹 GT 全网之全国审计：2,000余系统、1,000余网络、3个自治路由域、16座城市。
- GT 计算机安全应急响应团队之核心成员；主导数起数据取证调查。
- 以 Perl、C、C++ 及 PHP 设计基于 PKI 之应用——包括 Realtorlink
混合认证系统与安全私密互联网消息系统（SPIM）。
- 为 PKI 及安全产品提供销售支持。
- 负责 Group Telecom 所有高安全网络之网络安全。
- 负责所有以 PKI 为核心之应用、服务与设施之设计与实施。
- 为潜在合作伙伴与客户提交商业评估。
### 早期职务
- **2026年 ~ 至今** — 首席技术官后备兼高级开发者, Karve Information Technology Ltd. · *垂直SaaS ·
现场服务平台*
- **2022年 ~ 2023年** — 高级开发者, Ardan Labs · *Go咨询 · 培训与知识传授*
- **2022年 ~ 2022年** — 公园委员会候选人, TEAM for a Livable Vancouver · *公民参与 · 温哥华政治*
- **2020年 ~ 2022年** — 首席技术官, ESG Analytics · *影响力投资 · ESG数据*
- **2017年 ~ 2018年** — 技术顾问委员会委员, Calyx Bio-Ventures Inc. · *生物风投顾问*
- **2015年 ~ 2015年** — 代理首席技术官（临时）, PlaceSpeak Inc. · *公民科技 ·
基于位置的咨询*
- **2011年 ~ 2013年** — 首席架构师兼工程副总裁, Mobio Technologies Inc. · *精益初创云 · 支付*
- **2011年 ~ 2011年** — 集成架构师, Dominion Enterprises · *企业集成*
- **2010年 ~ 2011年** — 高级开发者, one45 Software · *医学教育软件*
- **2008年 ~ 2010年** — 技术副总裁, Chaordix · *众包平台*
- **2008年 ~ 2008年** — 黑客——安全与代码重构, Galaxy Telecom · *VOIP · 代码库审计*
- **2004年 ~ 2006年** — 高级软件架构师, Adzilla New Media · *ICAP · 行内网页修改*
- **1996年 ~ 1997年** — 系统管理员 / 管理信息系统, Axion Internet Inc. · *ISP基础设施*
### 精选开源作品
- **[PurRDF](https://github.com/Blackcat-Informatics/purrdf)** (Rust / Python / WebAssembly / C · MIT OR Apache-2.0)
— PurRDF 是黑猫信息科技的 RDF 1.2 工具包，1.0
版起遵循完整的语义化版本规范：单一从零编写的 Rust 引擎，逐字节一致地移植到
Python、WebAssembly/JavaScript 与 C。它提供不可变、值内联的 RDF 1.2
数据集，支持三元组项、具体化节点与基础方向字面量；Turtle、TriG、N-Triples、N-Quads、RDF/XML、TriX、HexTuples、JSON-LD
与 YAML-LD 的原生 codec；W3C RDFC-1.0 规范化；SPARQL 1.1/1.2 解析器、代数与受管控的求值器；SHACL
Core、SHACL-SPARQL 与 SHACL-AF 校验；ShEx 2.1；从 RDFS、OWL 2 RL 直到 OWL 2 DL tableau
的蕴涵机制，每次闭包都返回推理报告；确定性全文检索、无浮点运算的 GeoSPARQL 1.1
与嵌入向量最近邻检索，均在进程内由 SPARQL 直接应答，使 RDF
项目不再需要在三元组存储旁另设 PostgreSQL；以及 GTS
单文件、内容寻址的图传输。其行为由 W3C SPARQL、SHACL、shexTest、OWL 2、RDFC-1.0
测试套件与冻结的跨语言 GTS 一致性向量共同把关。
- **[Logit Loom](https://github.com/paudley/logit-loom)** (Rust · MIT OR Apache-2.0) —
用于观察、变换、引导、停止、恢复及核算 token 生成的 Rust 工具包。Logit Loom
提供后端无关的机制契约，涵盖有序 logit 变换、精确 token
字节观测、有限生成控制、内容绑定的计划与回执，并附带 llama.cpp
适配器，支持身份绑定的检查点与显式限定作用域的引导。
- **[gmeow](https://github.com/paudley/gmeow)** (Python · AGPL-3.0) — 面向代理与自动化之本地 Gmail
智能层。以 PostgreSQL、语义搜索、附件 sidecar、本地对象存储与知识图谱为后端，在 Gmail
之上提供 loopback REST 与 MCP。为可信单用户本地系统而建，而非托管式邮箱摄取服务。
- **[gmeow-ontology](https://github.com/Blackcat-Informatics/gmeow-ontology)** (Rust / Python / RDF 1.2 · CC BY 4.0 /
AGPL-3.0-only) — GMEOW——面向 Web 的全局元数据与实体本体——是面向机器与人类心智的 RDF
1.2 原生本体引擎。它将 LLM
输出、人类断言、观测和机构事实视为带归属、可修订的声明，并记录溯源、置信度、证据、时间范围、立场、推理轨迹与击败条件。其旗舰用途是有依据的智能体记忆：在不抹平分歧、不删除审计历史的前提下存储、召回和修订。0.2.0
版以一个引擎交付三种产品：原生 Rust gmeow CLI、有依据记忆 MCP
服务器，以及内容寻址、追加式 GTS ai-package；后者具备 Python、Rust、Go 与 TypeScript
引擎。自包含的规范切片可投影为 OWL、SHACL、JSON-LD、schema.org、引文与 Crossref
存储格式，并与更广泛的关联数据生态对齐。
- **[gmeow-gts](https://github.com/Blackcat-Informatics/gmeow-gts)** (Rust / Python / Go / TypeScript · MIT OR
Apache-2.0) — GTS——Graph Transport Substrate。用于 RDF 1.2
图及其引用二进制对象的单文件、内容寻址、追加式传输格式。GTS 文件是 CBOR Sequence
日志，具有确定性 fold 语义、BLAKE3 帧链、可选 COSE 签名/加密、基于 suppression 的修订，以及
Rust、Python、Go 与 TypeScript 四套引擎的互操作一致性。它是 GMEOW
的主要分发方式，但本身独立于本体，并不要求 GMEOW。
- **[coding-ethos](https://github.com/paudley/coding-ethos)** (Go · AGPL-3.0) —
AI编程代理之策略即代码执行框架。MCP服务器、CEL策略、Git钩子、SARIF及静态分析防护栏——纵代理自主运行，亦不得交付违背团队规范之代码。
- **[ai-notes](https://github.com/paudley/ai-notes)** (Shell · MIT) —
本地模型实验、值得追踪之ML论文及可复用推理管线碎片之工作笔记。公开发布，使笔记自身即为变更日志。
- **[nonlinear-semantic-graphs](https://github.com/paudley/nonlinear-semantic-graphs)** (Python · CC-BY-NC-SA-4.0) —
于高阶语义向量空间中发现涌现之知识图谱关系——以流形学习与谱分析施于LLM嵌入，揭示原始语料中未显现之结构联系。
- **[lru_cache](https://github.com/paudley/lru_cache)** (C++ · GPL-2.0) —
快速、线程安全之最近最少使用缓存，以C++模板实现，配有完备单元测试套件。初撰于2004年，至今仍堪大用——此等小型库，唯求可靠运行。
### 学术论文
- [Emergent Knowledge Graphs from High-Order Semantic Spaces](https://github.com/paudley/nonlinear-semantic-graphs) ·
*工作论文 · 黑猫信息科技（2025年）* · 2025-10-01
- **Evaluating Usability and Security with Users of All Ages** · *CHI 2007 — 可用性与安全性工作坊* ·
2007-04-30
-
[OXBench: A benchmark for evaluation of protein multiple sequence alignment accuracy](https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-4-47)
· *BMC Bioinformatics 4:47 (2003)* · 2003-10-10 ·
doi:[10.1186/1471-2105-4-47](https://doi.org/10.1186/1471-2105-4-47)
### 专利
- [Globally Aware Authentication System](https://patents.google.com/patent/US20080222706A1) · US 2008/0222706 A1 ·
已公布申请；法律状态为已放弃 · 2008-09-11
- [System and method for user polling over a network](https://patents.google.com/patent/US8510385B2) · US 8,510,385 B2
· 已授权 · 2013-08-13
### 学历
- **社会大学（互联网版）** — 少年骇客 · 1993年 ~ 1995年
### 语言
英语 (母语) · 法语 (职业工作能力) · 普通话 (学习中)
### 技能与技术
软件架构 · 数据科学 · 潜在空间动力学 · 神经符号学 · 空间分析 ·
机器学习安全运维（MLSecOps） · 云计算 · 敏捷方法论 · 软件开发 · 数据库 · 初创企业 ·
系统集成 · Web 应用 · Unix · Linux · 电子商务 · 信息安全 · 移动应用 · MySQL · SaaS ·
软件设计 · Subversion · 移动设备 · 架构 · Amazon Web Services (AWS) · Web 开发 · 可扩展性 ·
Apache · 软件工程 · OOP · 产品开发 · 创业 · 网络安全 · Web 服务 · AJAX · Scrum · 密码学 ·
LAMP · Android · 托管服务 · 数据中心 · PKI · REST · 项目管理 · STL 元编程 · 安全管理 ·
开源软件 · 加密货币 · Go · Python · C++ · Ruby · JavaScript · Perl · PHP · jQuery · XML
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## 随笔
*工作笔记、立场文章与短篇随笔。多为原本发于他处之文——交叉发布于此，使其不随任何单一平台消逝。*
作者： [Patrick Colm Audley](https://patrickaudley.com/) · 许可证： Creative Commons BY-NC-SA CAv2.5 ·
规范主页：
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### PurRDF 1.0：一个 RDF 引擎，一套行为，贯通各语言
**日期：** 2026-09-02 · **转载自：**
[LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7501321819077898240/) · **标签：** `rdf`, `rdf-1.2`,
`sparql`, `shacl`, `shex`, `semantic-web`, `knowledge-graphs`, `linked-data`, `Rust`, `python`, `webassembly`, `开源`
> PurRDF 1.0 发布：一套 RDF 1.2 工具包，以 Rust 编写一次，并逐字节移植到
Python、WebAssembly/JavaScript 与
C。带排序的全文检索、空间谓词与向量相似度，均在同一数据集上由 SPARQL
于进程内直接应答——而这三件事，过去往往迫使 RDF 项目在三元组存储旁另设一个
PostgreSQL。
**PurRDF 1.0.0 已发布。**这是一套 RDF 1.2 工具包：以从零编写的 Rust
核心实现一次，再原样移植到 Python、WebAssembly/JavaScript 与 C。
它所针对的问题，是 RDF
工具在两个维度上的割裂。跨语言方面，每个生态都有自己的解析器，各带其缺陷与各自实现的规范子集；于是一张图从
Rust 服务流向 Python 管线、再流向浏览器，其含义已在无声中被改动三次。跨时间方面，RDF
1.2——三元组项、具体化节点、基础方向字面量——是该标准的当前修订版，而既有库几乎无一支持。
因此，引擎只实现一次。每个已发布的 crate 都可编译到 `wasm32-unknown-unknown`
；整个工作区亦刻意不设任何 Cargo feature flag：承载数据者，不应有可选行为。
在实践中我认为最有用的，是它从架构中*移除*了什么。通常迫使人们在三元组存储旁常驻一个
PostgreSQL 实例的三件事——带排序的全文检索、空间谓词与向量相似度——都在 PurRDF
内部作答：同一进程、同一数据集、同一条 SPARQL
查询，无需第二个数据库，也无需同步作业。全文排序采用精确定点 BM25，该 crate
内不含任何浮点运算。GeoSPARQL 1.1 将几何读作精确有理数，并在精确的 DE-9IM
上判定每一种拓扑关系，不依赖 GEOS 与
PROJ。最近邻检索是精确检索，而非近似。三者皆为确定性的：在服务器上与在浏览器标签页中，返回相同的行、相同的顺序——这是
Postgres 技术栈跨机器时并不给出的保证。
此外还包括：九种语法的原生 codec、RDFC-1.0 规范化、支持完整 Update 的 SPARQL 1.1/1.2
及受管控执行（宁可返回经认证的部分结果，也不给出错误答案）、SHACL Core 以及 SHACL-SPARQL
与 SHACL-AF、ShEx 2.1、自 RDFS、OWL 2 RL 直至 OWL 2 直接语义 tableau
的蕴涵机制——每次闭包都附带推理报告，使不完整的答案绝不会被当作完整答案交付——以及
GTS 单文件图传输。
两点实话。其一，1.0.0 并非功能版本：它就是 0.13.0 的代码树，经由 Trusted Publishing 在全部
21 个 crate 上重新发布。改变的是承诺本身。自 1.0.0
起，破坏性变更递增主版本号，次版本号只做增量添加，修订号只修缺陷。其二，C ABI
独立编号并仍处于 0.x；工作区的 1.0.0 对其不作任何承诺。GTS 覆盖 Rust、命令行工具、Python
与 C，但 WebAssembly 包并不暴露它。
每个引擎都由其官方测试套件把关，并已冻结在仓库内：shexTest 校验用例 1,105 / 1,105、W3C
SHACL 129 / 129、SPARQL 求值用例 862 项通过、语法往返 264 / 264，以及冻结的跨语言 GTS 向量。
若想不装任何东西就试用 RDF 1.2，可用浏览器
playground；若想按图索骥，则有配套手册。代码仓库已开放：[PurRDF](https://github.com/Blackcat-Informatics/purrdf)。
欢迎在 [X](https://x.com/paudley/status/2095558962779459703) 与
[r/semanticweb](https://www.reddit.com/r/semanticweb/comments/1w6dpk3/purrdf_100_a_fromscratch_rdf_12_sparql_shacl_shex/)
参与讨论。
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### Logit Loom：把 token 边界变成可编程界面
**日期：** 2026-07-23 · **转载自：**
[LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7486090856559677452/) · **标签：** `Rust`,
`AI 工程`, `开源`, `llama.cpp`, `token 生成`, `模型引导`, `可复现推理`, `神经符号 AI`
> Logit Loom 将 token 边界变成可编程的 Rust 界面：组合有序 logit 变换、观测精确 token
字节、在明确定义的边界停止、为 llama.cpp
会话创建检查点，并保留记录已执行机制的可序列化回执。
LLM 每次生成一个
token，但我们通常以轮次为单位消费它们——这样就错过了大部分乐趣！**Logit Loom** 将 token
边界变成可编程界面。你可以摆弄 token 流、调整 logits、准确观察哪些 token
被接纳，并直接进入生成循环内部。
我已将一套 Rust 工具包开源，用于围绕 `llama.cpp` 构建精确、可检查的生成管线：组合有序
logit 变换、观测精确 token
字节、在明确定义的边界停止、为会话创建检查点，并保留记录执行内容的可序列化回执。
它可作为自定义采样与引导、受约束生成、智能体运行时、可复现推理实验，以及神经符号系统机制层的基础。它不会替你编写那些有趣的部分，但会消除编写它们时的繁琐工作。
做自己的弗兰肯斯坦博士，探索智能体伙伴们初生的心智！
代码仓库已开放：[Logit Loom](https://github.com/paudley/logit-loom)。
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### GMEOW：面向推理的数字存在超级词汇
**日期：** 2026-06-04 · **转载自：**
[LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7468346496736772097/) · **标签：**
`ontology-engineering`, `semantic-web`, `owl`, `rdf`, `linked-data`, `knowledge-graphs`, `知识表示`,
`ontology-alignment`, `local-first`, `AI 智能体`
> 一个新的本体项目：GMEOW——面向 Web 的全局元数据与实体本体，一套以推理为中心、符合
OWL 2 DL、以 gUFO 为基的超级词汇，用于刻画个人或组织的数字存在。它铸造规范术语并向
FOAF、REL、DOAP、GEDCOM、PROV-O、ORG、schema.org、vCard 与 Wikidata
对齐，将来源、置信度、时间有效性与共指视为一等关切。
我启动了一个新的本体项目：**GMEOW**——Global Metadata and Entity Ontology for the Web（面向 Web
的全局元数据与实体本体）。
设计目标是一套以推理为中心、符合 OWL 2 DL、以 gUFO
为基的超级词汇，用于刻画个人或组织的数字存在。
它源于一个实际问题：一旦着手在真实的个人或组织记忆之上构建本地优先的代理，便会迅速撞上词汇碎片化。
联系人、电子邮件、文档、项目、笔记、法律协议、家谱、著作、账户、日历与社交存在，各自都有成熟却彼此孤立的世界描述方式。FOAF、REL、DOAP、GEDCOM、PROV-O、ORG、schema.org、vCard、Wikidata
等都承载着有用的结构——但没有一个能给出完整的形状。
GMEOW
的思路是铸造规范术语并向外对齐。因此它不去改写源数据，而是建立一个连贯的上层，使各表层词汇能映射到同一模型。该本体以
gUFO 为基，依 OWL 2 DL
约束校验，并围绕一个理念构建：来源、置信度、时间有效性与共指都是一等的建模关切。
项目按切片推进。首个切片是实体与联系人。每个切片都新增规范术语、SSSOM
对齐表、夹具与覆盖率报告，使进展可对照真实数据衡量，而非一厢情愿。
工具链本身也是要义所在：校验、推理、映射、Wikidata
核对、元数据、内容协商、文档、构建产物与发布支持都须干净运行。本体也应有持续集成的纪律。
我尤其欢迎来自以下领域者的反馈：OWL/RDF、上层本体、本体对齐、语义网发布、个人数据存储、来源模型、本地优先
AI 与代理记忆。
你在何处见过个人或组织知识图谱因词汇层过于单薄而崩坏？
代码仓库已开放：[gmeow-ontology](https://github.com/Blackcat-Informatics/gmeow-ontology)。
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### Gmeow：邮箱即代理记忆，当存于本地
**日期：** 2026-05-24 · **转载自：**
[LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7464480186072285184/) · **标签：** `开源`,
`AI 智能体`, `gmail`, `mcp`, `local-first`, `semantic-search`, `knowledge-graphs`, `archives`
>
有用的个人代理反复遭遇同一难题：其所需上下文早已存在，却并不在演示所偏爱的整洁处。它在邮件之中。gmeow
以 loopback REST、MCP、PostgreSQL、语义搜索、附件
sidecar、对象存储与本地知识图谱，使此邮箱基底可在本地为代理所用。
有用的个人代理反复遭遇同一难题：其所需上下文早已存在，却并不在演示所偏爱的整洁处。
它在邮件之中。
亦不止于消息本身。它在标签里，在半被遗忘的附件里，在旧项目线程、发票、航班变更、账户通知、旁路决策、引介、一次性承诺，以及诸多“你还记得那时……”的碎片里。这些碎片使邮箱更近于机构记忆，而非寻常通信。对工作中的代理而言，Gmail
不是收件箱。它乃一层基底。
`gmeow`
是我使这层基底可在本地发挥用处的一次尝试，同时不把它变成又一个云端导入管线。
设计在该平淡之处刻意平淡：向 Gmail 认证，水合邮箱，在本地缓存有用结构，暴露 loopback
API，并给代理一个可查询的 MCP endpoint，而不把整个账户的钥匙交出去。其内里维护一份
PostgreSQL 目录，涵盖标签、线程、头部、MIME 结构、类别、图三元组、作业、同步状态与
embedding 分块；以 BLAKE3 内容寻址对象存储保存载荷；为附件构建
sidecar；并在其上叠加词法搜索、语义搜索与图遍历。
重要边界在此：`gmeow` 并非托管式邮件智能服务。
它面向受信任的单用户本地系统。默认绑定至 `127.0.0.1`
。它并不佯称自己是一款面向互联网的应用，再事后钉上一层半成品认证。若将其暴露给不受信网络，便已越出威胁模型。此约束并非不便；此即其要义。
我最关心的是面向代理的表面。一个本地编码或研究代理，应能提出如下问题：
“找出我们敲定迁移计划的那个线程。”
“给我看这个供应商发来、提到续约的附件。”
“哪些人物、项目与主题同这封消息相连？”
“概述此类别中最近未读的消息。”
“记录相关元数据后将其归档。”
这与构建邮件客户端迥然不同。邮件客户端是给坐在玻璃前的人使用的界面。`gmeow`
则是为伴随人类工作的代理铺设之管道：搜索、读取、标签、联系人、类别、附件元数据、归档状态、语义查找，以及经由
REST 与 MCP 的图探索。
图这一部分，始见其趣。邮件中满是潜在结构：人物、组织、项目、文档、义务、反复出现的运维模式。部分结构明示于头部与标签。另一些则须待文本被抽取、类别被判定、分块被嵌入、关系渐次积累之后方显。我不想要一个仅在邮箱里做关键词搜索的代理。我想让它构建一张可用的本地地图。
此中亦有档案之念。我素来不喜这样的系统：一份工作记录唯一完整副本，竟活在他人产品边界之后。`gmeow`
始终顾及原始 RFC822 路径，在缓存归档对象之上暴露只读 IMAP
服务，并将附件视作一等本地对象，而非 API 响应末端悬挂的晦暗
blob。若邮箱乃长期记忆之一部，便应能有体面地保存之。
这是我预计会在整个 Google 表面复用的模式之首。Gmail
是显然的起点，因为邮件富含上下文；但同一种 local-first 形态也应适用于
Drive、Calendar，以及代理不断需要推理的其他服务。每项服务各有小型
daemon、本地缓存、对象模型、MCP 工具，以及刻意狭窄的信任边界。
当前状态：早期、立场鲜明，且已足够有用，可以开始自用试炼。Python、PostgreSQL、近似
FastAPI 的边界、用于 embedding 分块的 pgvector、本地对象存储、可选的 SOPS-backed
secrets、服务账户委派或用户 OAuth，以及面向不需要 JSON 形式礼仪的 MCP
客户端，默认提供紧凑 TOON 响应。
若你正在构建需要对真实邮件而非玩具语料进行推理的本地代理，不妨试之。仓库已开放，粗糙边缘亦在其中：[gmeow](https://github.com/paudley/gmeow)。
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### 代理式编程需要锚定物理现实的人类签署
**日期：** 2026-05-21 · **转载自：**
[LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7463256842350022656/) · **标签：** `AI 治理`,
`软件安全`, `AI 编程`, `应用安全`, `零信任`, `DevSecOps`, `coding-ethos`
> 随着 AI
编程代理从被动自动补全工具转向可执行整条功能分支的自主贡献者，我们正冲向一个巨大的安全盲点：如何证明真实的人类确实在上线前审阅并验证了代理生成的代码？
随着 AI
编程代理从被动自动补全工具转向可执行整条功能分支的自主贡献者，我们正冲向一个巨大的安全盲点：如何证明真实的人类确实在上线前审阅并验证了代理生成的代码？这并不是一个*新*问题，但现在无疑变得更加*紧迫*。
在我的项目 [coding-ethos](https://github.com/paudley/coding-ethos) 中，我们重点构建面向 AI
代理的策略即代码护栏：使用 Common Expression Language 策略、Git hooks、沙箱以及 Model Context
Protocol 服务器，确保自主代理即使在人不在环路中时，也不能交付违反团队标准的代码。
但即使最稳健的自动化关卡也只完成了一半。纵深防御的最终层仍需要真实的人眼审阅关键代码。在完全代理化的工作流中，传统
SSH 或 GPG
提交签名已经不够，而且常常已被自动化。若代理进程或本地环境被攻破，或被复杂的提示注入转移，这些存储的凭据可能被误导。人也可能只是偷懒。
我们需要一种以密码学方式绑定物理现实的零信任开发者确认模型：
**生物识别验证：**快速、低摩擦的验证，例如 Face ID 或 Touch
ID，证明一个活着且获授权的开发者正在屏幕前。
**时间验证：**确保人类批准精确发生在提交窗口内，从而消除重放攻击。
**地理物理验证：**确认开发者的物理位置符合预期遥测与可信边界。
当自主代理提出关键架构变更时，最终关卡不应只是 CI
流水线里的绿色勾号。它需要一个不可伪造的人类断言。
我目前正在为 coding-ethos
设计这一防御层，也想向网络中的各位打开讨论：你的工程团队如何划分自动化策略执行与强制人类签署之间的边界？随着代理处理越来越大的代码库片段，我们如何防止审阅疲劳把人类验证变成自动盖章？
欢迎讨论。我正在积极把这个验证框架从设计模式推进到真实的平台集成。如果你正在构建生物识别快速身份产品，或运营企业软件供应链安全平台，并希望探索与
coding-ethos 的试点集成，[请联系我](#contact)。
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### 工程准则当为可执行之策略，非幻灯片中之陈年旧梦
**日期：** 2026-05-01 · **转载自：**
[Reddit (r/GeminiCLI)](https://www.reddit.com/r/GeminiCLI/comments/1t146xk/keep_your_agents_in_line_codingethos_turns/)
· **标签：** `AI 智能体`, `策略即代码`, `coding-ethos`, `mcp`, `静态分析`
> 阁下团队之规范若仅存于幻灯片之中，AI 代理必将悖之。coding-ethos 乃将单一 YAML
文件编译为 linter 配置、git hooks、代理提示词及 MCP
服务器之工具，使规则于人机读者之间不可漂移。
吾于多代理系统中屡见一弊：团队真正重视之工程准则——错误处理之道、shell
调用封装之时、关键路径判定之法——皆沉于无人阅读之 wiki
页面或幻灯片之中。此于人类已为难题，于 LLM 代理则乃策略违规之必然。
[coding-ethos](https://github.com/paudley/coding-ethos) 乃欧德理所持之立场：此等准则当归于单一
`coding_ethos.yml` 文件，由此一文件，构建系统生成一切需知之产物——`CLAUDE.md` / `GEMINI.md`
代理指令、Ruff / Pyright / golangci-lint 配置、编译之 Go pre-commit
hooks、代理工具使用护栏，及一可供代理运行时查询之 Model Context Protocol 服务器。
其核心不变量：生成 markdown 规则之引擎与在 git-hook 层级执行 Common Expression Language
表达式之引擎*完全相同*，二者*不可*漂移。若 hook 拒绝某操作，代理获得之乃结构化
`skill_id`
提示，而非泛化之退出码——反馈回路遂于代理自身上下文中闭合，无需落于人类屏幕之上。
此工具观点鲜明，当前侧重 Python 与 Go，仍在积极开发之中。已于 r/GeminiCLI
发布并附实例演示；阁下可[阅读原始讨论](https://www.reddit.com/r/GeminiCLI/comments/1t146xk/keep_your_agents_in_line_codingethos_turns/)以获实现详解，亦欢迎于
[repo](https://github.com/paudley/coding-ethos) 提交功能请求。
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### 标准 Graph Neural Networks 须借曲率语义流形方可致远
**日期：** 2026-04-22 · **转载自：**
[LinkedIn](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7458177770238681088/) · **标签：**
`拓扑数据分析`, `图神经网络`, `流形学习`, `知识表示`
> 标准 GNN
于映射复杂文本归因时受结构性之制约；平坦欧几里得空间中之线性聚合必致语义漂移。欧德理愿与
TDA、几何深度学习及谱图理论之研究者相交。
标准 Graph Neural Networks
于映射复杂文本归因时受结构性之制约：平坦欧几里得空间中之线性聚合必致语义漂移。欲忠实映射高维知识，须过渡至曲率语义流形，使几何本身承载关系结构。
欧德理逾三十年间构建科学分析管线——基因组学、卫星影像、跨洲高可用金融系统——其一贯之主线乃：表征必须于数学上忠于其底层几何，否则数据一旦离开开发集，可解释性即刻丧失。
吾近期开源一框架，借流形学习与谱分析，于高阶语义向量空间中发现涌现之知识图谱关系。初步证明、简要预览及
Python 代码库见于 [paudley/nonlinear-semantic-graphs](https://github.com/paudley/nonlinear-semantic-graphs)
；驱动此设计之工作论文载于[发表著作](#emergent-knowledge-graphs)。
欧德理愿与专攻 **Topological Data Analysis**、**Geometric Deep Learning** 及 **Knowledge Representation**
之研究者与应用科学家相交——尤其从事测地线聚合或谱图理论之同仁——以推动此等思想落地于稳健之企业级部署。敬请于
[LinkedIn 原帖评论](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7458177770238681088/)
，或[直接联络](#contact)。
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## 构建信息
- 生成于 2026-09-03T11:27:55-06:00
- 部署哈希: 40a26ac41bdd097852c5d40608204f0ac8c0ea8a64ad084de4ff2481b8606f60
- 生成器： BespokeIdentityHub_v2.5
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