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aidulibrary/skillmesh-index

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需源码安装

SkillMesh / 插台 — 能力通约网络

暂不能直接安装(需源码编译或环境不满足):缺少 main/exports/bin 入口声明;仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装。 · 最近上游提交 2026/9/19 · 已提供中文文档

SkillMesh / 插台 — 能力通约网络的开放索引层。CCP协议的开源实现,零服务器成本,个人维护,全球双语。 SkillMesh / Cha-Tai — Open index layer for capability commensurability network. CCP protocol implementation, zero server cost, bilingual, globally open.

综合分
30.8
GitHub 分
30.8
用户评分
★ Stars
1
周下载量
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add aidulibrary/skillmesh-index
缺少 main/exports/bin 入口声明;仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装,改用 GitHub 源安装
数据截至 2026/9/19(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
安装兼容性检查需源码安装

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

npm 包skillmesh @ 0.4.2
Node 引擎未声明 engines.node
dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
入口文件缺少入口声明

缺少 main/exports/bin 入口声明;仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/19 10:24:09

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README

SkillMesh / 插台 — 能力通约网络

让任何能力被任何调用方发现、评估和调用。

SkillMesh(英文正式品牌)/ 插台(中文社区昵称)是一个去中心化的能力通约网络。它不是一个“插件商店”,而是一个协议优先的公共基础设施——通过 CCP(Capability Commensurability Protocol,能力通约协议)让异构系统间的能力请求与能力执行得以对接。

为什么需要 SkillMesh

当前 AI 能力生态面临核心问题:“插件”之名遮蔽了“能力通约”之实。

- 插件被理解为“可安装的代码包”,但 Agent 需要的不是安装,而是调用能力。
- 插件声明“提供了哪些工具”,但 Agent 需要的不是工具签名,而是认知能力。
- 插件以“发布者”作为身份锚点,但 Agent 不关心能力来自谁,只关心能力是否可靠、是否可用。

SkillMesh 将这三重误认消解,将“插件”重构为“能力锚点”——一个只包含元数据、不包含代码的通约结构。

核心原则:不存储能力,只索引能力;不审核能力,只评估可信度;不拥有生态,只维护通约协议。

技术栈

| 层级     | 技术                                      | 说明                                      |
| -------- | ----------------------------------------- | ----------------------------------------- |
| 前端     | HTML5 + CSS3 + Vanilla JS                 | 纯静态,零依赖(除 transformers.js 可选) |
| 样式     | 自定义 CSS(极简风格)                    | 响应式设计,移动端优先                    |
| 语义检索 | transformers.js (Xenova/all-MiniLM-L6-v2) | 浏览器端本地推理,零服务器                |
| 托管     | Cloudflare Pages                          | 全球 CDN,零成本                          |
| 数据     | 静态 JSON(js/data.js)                   | 版本管理,社区 PR 贡献                    |

本地运行

本项目为纯静态网站,无需安装任何依赖。

1. Clone 仓库
git clone https://github.com/aidulibrary/skillmesh-index.git
cd skillmesh-index

2. 直接打开 index.html(任选一种方式)
方式 A:直接双击 index.html
方式 B:使用任意静态服务器
npx serve .        # Node.js
python -m http.server 8000   # Python 3

打开浏览器访问 http://localhost:3000(或对应端口)即可看到插台首页。

项目结构

skillmesh-index/
├── index.html              # 页面骨架(语义化 HTML5)
├── css/
│   └── style.css           # 全局样式(响应式 + 动画)
├── js/
│   ├── i18n.js             # 国际化文案(中/英)
│   ├── data.js             # 能力锚点数据(20 条真实数据)
│   └── app.js              # 应用逻辑(渲染/搜索/模态框/信任向量)
├── docs/
│   └── CCP-v0.1.md         # CCP 协议规范
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
└── README.md               # 本文件

核心特性

能力锚点网格

- 20 条真实能力锚点数据,覆盖 AI、数据处理、媒体、语言、开发工具五大类
- 卡片展示:名称、描述、调用方式图标、综合信任分星级、调用次数
- 新能力徽标:证据量 < 100 的能力自动标注

搜索与筛选

- 语义检索:集成 transformers.js 浏览器端向量检索,支持中文语义匹配
- 关键词搜索:300ms 防抖,实时过滤
- 分类筛选:全部 / AI 智能 / 数据处理 / 媒体处理 / 语言服务 / 开发工具

可信度系统

- L1 信任向量:五维信任评分(源码可验证、使用痕迹、成功率、依赖风险、时效性)
- L2 证据层:证据量 + 不确定性,区分“3 次 100%”与“1 万次 97%”
- 综合信任分排序:加权信任分 × 不确定性惩罚,零随机数

国际化

- 中英文双语切换,自动检测浏览器语言
- 所有能力锚点字段均支持中英双字段

响应式设计

- 移动端:单列卡片布局
- 平板:双列卡片布局
- 桌面:三列卡片布局
- 模态框自适应高度

无障碍

- 语义化 HTML 标签
- ARIA 属性(role、aria-label、aria-pressed、aria-modal)
- 键盘操作:Ctrl+K 聚焦搜索、Escape 关闭模态框、Enter 打开详情

CCP 协议

SkillMesh / 插台是 CCP(Capability Commensurability Protocol)协议的参考实现。

CCP 协议定义了:

- 能力锚点的元数据 Schema
- 信任向量(L1)和证据层(L2)标准
- 发现、评估、调用三大操作

详见 CCP v0.1 协议规范。

贡献

欢迎提交能力锚点、改进协议或参与代码贡献。详见 贡献指南。

快速贡献路径:

1. 搜索确认能力锚点未被收录
2. 在 GitHub Issues 中提交新能力锚点(使用模板)
3. 或直接 Fork 仓库,在 js/data.js 中添加数据后提交 PR

理论基底

SkillMesh / 插台的理论基础来自两大原创学术体系:

- 名实学(六公理·十五定律·九大悖论基元):提供“插件”之名的消解与重构框架,以及技术选型的名实一致性验证方法论。
- 道场学(道场承载结构论·道场正义):提供能力通约网络的承载结构设计和知识治理原则。

详见 SkillMesh 插台——名实学·道场学终极理论指导。

License

- 代码(index.html、js/、css/):MIT
- 协议文档(docs/CCP-v0.1.md、CONTRIBUTING.md、README.md):CC BY-SA 4.0

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