荣哥技能卷轴收藏馆

Ronge's Adaptive Skill Cockpit（沉浸式体验版）

不是「最大的技能库」，而是「最懂你此刻该用哪个技能的驾驶舱」——本地、可解释、会记住效果。

技能面板：卷轴馆 tab，6,399 条 GitHub 公开 SKILL.md 索引
_{会话右侧的「技能」抽屉：6,399 条公开 SKILL.md 索引、上下文推荐、正在使用、经验与自进化都在这里。}

30 秒开始

# 1) 安装（在任意 DSH 会话里让 Agent 执行；npm 发布前建议用 GitHub tag）
plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive.git#v2.1.1
# 2) 打开任意会话 → 右上角「技能」→ 右侧抽屉
# 3) 顶部切换「计划模式 / 沉浸模式」，然后正常发任务

为什么是「驾驶舱」而不是「货架」

大多数 skill 工具回答的是「有哪些 skill、怎么装」。这个插件回答三个更贴近当下任务的问题：

现在这个项目、这句话，适合用哪个 skill？ —— 结合会话最近内容 + 项目文件名，给出 Top 4 和匹配理由。
我现在到底在用哪些 skill？ —— 从真实的 skill 工具调用里读，不靠猜。
哪些做法真的有效？ —— 任务完成后写入经验，你的 👍/👎 会反过来教推荐器。

它不替代 Agent 自己的 skill catalog，只是把「该用哪个」变成一眼可见，并让系统随使用变准。

和同类项目比

口径：竞品信息来自其公开文档/README（2026-10 整理），可能随版本变化；本行只比较与本插件重叠的维度。它们在生态规模、跨宿主、企业治理上远超本插件——那是它们的主场，不是我们的。这是单宿主（DeepSeek Harness）的深度插件，不是通用技能市场。

维度	本插件	skills.sh 生态	Claude Code plugins	DSH 内技能管理插件
主形态	DSH 右侧抽屉，单宿主深做	跨 agent 市场 + CLI	官方插件市场 + skills	目录 / 搜索 / 启停 / 安装
推荐 + 理由	会话上下文 → Top 4，附名称/关键词/类别/经验/手感理由	按安装量排行，无用户可见理由	模型按 `description` 自动加载，无用户可见排序	以列表、搜索为主
正在使用	真实 `skill` 工具调用，实时显示	—	`/skill-doctor` 历史频次、Last used	部分有使用记录
Plan / Immersive	skill 编排级双模式：先问 = 计划，不问 = 沉浸	—	Plan 属权限模式，不针对 skill 选择	—
经验 → 自进化	经验记忆 + 👍/👎 归因 + 本地权重学习 + 探索配额	安装量统计	skill-creator 面向作者做评估	少数有使用记录，无权重学习
安装前安全	本地启发式扫描 + 信任分级 + 许可证	合作方审计（Vercel 公布）	市场分层 + 来源校验 + sha256	部分有 trust score
更新 / 回滚	内容 diff + 更新前备份 + 一键回滚	lockfile + update	市场内更新	部分有更新检查，回滚少见
数据 / 遥测	全本地，无遥测	安装遥测默认开启（可关）	使用数据不回传作者	本地
规模口径	6,399 条 GitHub 公开 `SKILL.md` 可复核快照（2026-10-28）	官方博客称 69,000+；站点另有 1.5M 级数字，口径未注明	官方 marketplace 精选，未公布总量	各家不同

「四项同时具备」的判断来自我们对 28 个相关项目的公开资料梳理（自报口径，欢迎 issue 指正）；如果你发现有项目已做到，告诉我们，我们会更新这张表。

核心功能

上下文推荐（带理由）

读取当前会话最近 8 条用户消息和项目根最多 80 个文件名，对技能的 name + description + whenToUse 做本地打分：中英文 token 重叠 + 技能名命中 + 类别线索 + 经验/手感加权，只返回得分 > 0 的 Top 4。每条都带结构化理由：命中的名称、关键词、类别、经验次数、「手感」或「探索」。面板打开时每 10 秒静默刷新，不打断输入。

正在使用 / 最近使用

从会话真实的 skill 工具调用读取当前 turn 正在用的技能；空闲时显示最近使用。不是分析推测，是工具调用事实。

计划模式 / 沉浸模式

模式	行为
计划模式（默认）	下一次任务开始前先给方案和 1–3 个推荐 skill，先问你确认，确认后再执行
沉浸模式	不询问，按上下文自动匹配并组合 1–3 个 skill 执行，结束时说明用了哪些、为什么

两种模式都是 prompt 级默认行为，不是硬编码固定管线（诚实边界，见文末）。

经验记忆 + 反馈

主会话任务完成、且用了至少一个 skill 时，自动写入一条经验：任务、Skills、结果摘要、耗时、会话。人读的写在 experience.md，机读的写在 experience.json。推荐分里会加 min(4, uses × 0.8)，好评再加、差评再减——用得越稳的 skill 越容易被优先想到。支持跨会话成功率、平均耗时、连续失败，以及经验 JSON 导出/导入。

自进化：10% 探索 + 权重学习

推荐权重不是写死的常数，而是可学习参数：反馈会被归因到「产生这条推荐的 top 理由类型」，然后以小步长、有上下界地微调。探索配额保证系统不会「越推荐越窄」：默认 10% 的推荐位给平时很少被推荐的技能；如果探索长期没人采用会自动调低，采用率高会自动调高（可调范围 0–30%）。完整参数见下一节。

安装前安全扫描

预览/安装任何第三方 SKILL.md 前，在本机跑一遍启发式静态扫描：shell 执行、curl | bash、动态解码（eval/base64）、提示注入语句、网络访问、凭据路径、文件写入、过宽 allowed-tools。输出低/中/高风险与命中行号，并展示来源信任级别（official / verified / community / local / unknown）和 license 字段。只读文本，不联网、不上传、不执行。

更新 diff / 更新全部 / 回滚

skills-lock.json 记录每个已安装 skill 的来源、repo、SHA-256、信任、许可证与时间戳。检查更新时返回内容 diff（新增/删除/改动行）；支持单条更新、一键全部更新，更新前自动备份到 backups/<skill>/<timestamp>.md，随时回滚到上一版。

6,399 条卷轴馆

GitHub 公开、可检索的 SKILL.md 元数据快照（2026-10-28）：6,399 条，其中 5,398 条带描述，14 个分类（AI 2,070 / 编程 789 / 设计 663 / 数据 512 / 其他 1,662 / 视频 163 / 写作 155 / 效率 122 / 办公 86 / 营销 53 / 安全 48 / 研究 41 / 商业 24 / 教育 11）。按分类、最低评分、关键词筛选，预览全文后安装。口径写清楚：这不是「全网所有 skill」，只覆盖 GitHub 上公开可检索到的 SKILL.md，且不存正文。

MCP 目录 + 小功能

「工具」页浏览 MCP 官方 registry 的服务器（只发现，不自动安装/配置）。另有中英双语技能简介、主任务完成提示音（子智能体/fork 不响）、新建 Skill 到 ~/.dsh/skills/。

越用越好用：机制与参数

你的反馈（复制 /skill = adopt，👍 / 👎）──归因到理由类型──► 权重微调 ──► 下一次排序更准
        ▲                                                        │
        └──────────── 经验记忆 + 10% 探索配额持续采样 ◄───────────┘

信号	记录位置	影响
复制 `/skill`（采用）	`rec-feedback.json` + `kindBySkill`	归因到产生该推荐的 top 理由类型
👍 / 👎	同上，另加类别与技能「手感」	同类理由、类别权重、该技能亲和度一起学习
经验条目 👍 / 👎	`evolution.json`	通过上次推荐归因，不污染无关技能

评估节奏：每累计 10 条反馈评估一次；任一理由类型样本 ≥ 8 才调整，冷启动完全不动。
权重默认值：名称 8 / 关键词 1 / 经验 1 / 类别 0.6 / 完成度 1；命中率 ≥ 70% 时 ×1.1、≤ 40% 时 ×0.9（步长 10%），带上下界（如名称 4–14、类别 0.2–1.5）。
类别权重：视频、办公、Harness、通用四类，范围 0.5–2，按你的真实好评/差评调整。
探索配额：默认 10%，范围 0–30%。命中时把推荐末位换成一条用得少的候选（标记「探索」）；累计 20 次探索后，若采用率 < 5% 则降 5%，≥ 30% 则升 5%。
护栏：全部本地、无网络、无模型调用；变更历史最多 50 条，可查看、回滚、重置；不自动删数据。

安装

前置

DeepSeek Harness（Desktop / Web profile）
macOS（提示音用系统 afplay；Linux 可改为 paplay）
安装插件需要 danger-full-access 或审批

三种方式（profile 级，所有会话生效）

方式	命令	适合
GitHub tag	`plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive.git#v2.1.1`	现在就能用、固定版本、可审源码
npm	`plugin_manager install_bundle target=ronge-adaptive-skill-archive@2.1.1`	v2.1.0 发布到 npm 后可用（未发布时会 404，请先用上一种）
本地目录	`plugin_manager install_bundle target="/absolute/path/to/ronge-adaptive-skill-archive"`	开发、改代码、离线

升级（v1.x / v2.0.0 → v2.1.0）

已装 v2.0.0：直接覆盖安装 v2.1.0，数据目录、经验与权重沿用。
从 v1.x 升级：v1.x 与 v2.x 的包名、路由前缀不同，同一 profile 不能同时启用——先移除旧 bundle，再装 v2.1.0；旧数据目录会在首次启动时自动复制（旧目录保留，不删除）。

重命名细节见 v2.0.0 发布说明，v2.1.0 的变更见 CHANGELOG。

数据在哪

路径	内容
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/config.json`	模式（plan / immersive）
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/experience.md` / `.json`	经验（人读 / 机读）
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/evolution.json`	权重、探索配额、变更历史
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/rec-feedback.json`	推荐反馈
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/skills-lock.json`	安装来源 / SHA-256 / 信任 / 许可证
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/backups/<skill>/<timestamp>.md`	更新前备份
`~/.dsh/skills/<name>/SKILL.md`	已安装 / 新建的技能

技能来源（优先级从高到低）：项目 .dsh/skills → 项目 .agents/skills → profile 目录 → ~/.dsh/skills → 用户 agents 目录 → 预设包，并合并会话 ctx.skills 注册表。

插件市场索引（可选）

docs/plugin-market.json 是 DSH format 1 市场索引，可托管到 https URL 后在 DSH 的自定义插件市场里被发现。发版后运行 npm run build:market-index 更新版本。

隐私与安全边界

推荐、扫描、自进化全部在本机完成，不调用外部模型或网络；不上传、不写日志、无遥测。
推荐只读取当前会话最近的消息和项目根目录文件名；面板显示来自真实工具调用的数据。
安装前扫描是本地启发式提示，不是安全保证（静态扫描无法覆盖全部攻击面）；安装前仍应预览全文。
只允许从 raw.githubusercontent.com/**/SKILL.md 拉取，最大 256 KiB，不自动拉脚本/资源，不覆盖已有 skill。
新建技能只写入 ~/.dsh/skills/<kebab-case-name>/SKILL.md，名称白名单拒绝 /、.. 和绝对路径。
MCP 目录只做发现，不自动安装配置；提示音失败不影响任务。
换提示音：export DSH_TASK_CHIME_SOUND=/System/Library/Sounds/Ping.aiff

架构

┌─ DeepSeek Harness ──────────────────────────────────────────┐
│  session header ──[技能]──► 右侧抽屉（client.js，无构建）    │
│        │                          │                         │
│  session events              HTTP（仅 loopback，无新端口）   │
│        └───────────┬──────────────┘                         │
│                    ▼                                        │
│        Host（index.js，仅 Node 内置模块）                    │
│  catalog · 推荐 · 经验 · 自进化 · 安全扫描 · lock/diff/回滚  │
│  MCP 目录 · 卷轴馆索引 · 提示音 · system prompt 注入         │
│                    │                                        │
│   ~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/  ← 配置/经验/权重     │
│   ~/.dsh/skills/                        ← 安装/新建的 skill  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Host 只依赖 Node 内置模块；Client 是 plain JS，经 window.__ModuleLoader__.load 注册，无需构建、无 JSX。路由只监听 loopback，由 webServer 注册。

路线图

以下是接下来想补的方向（计划，不是承诺；欢迎 PR 认领）：

输入框推荐 chips：面板内 Top 2 chips 已有一键复制 /skill，下一步接进 composer。
按项目置顶：每个 workspace 记住常用 skill，打开面板先显示 pinned。
本地语义搜索：词典/本地 embedding 混合，搜「帮我做张海报」也能命中图片类技能。
推荐理由三段式：任务类型 / 项目指纹 / 经验值分组展示，并扩大离线金标集。
原生右侧栏 tab 与快捷键：不再用抽屉，Cmd+Shift+S 打开面板。
健康报告迭代：frontmatter 缺失、重名、断链一次标出。

贡献

见 CONTRIBUTING.md。无构建步骤、无运行时依赖；改完跑：

npm run check            # 校验 client factory id 与包名一致
npm test                 # 单元 + 路由 + 迁移测试（不联网）
npm run eval:recommend   # 离线推荐金标集 Recall@K
node --check index.js && node --check client.js

欢迎从 Issues 里的「推荐不准」「某个 skill 该降权」开始——这类反馈比 star 更有用。

License

MIT。见 LICENSE。

如果这个面板帮你少翻一次目录、少装错一个 skill，欢迎点一个 Star。
也欢迎把「我这里推荐不准」发到 Issues——那是最有价值的反馈。

English

Ronge's Adaptive Skill Cockpit (Immersive Edition) is a context-aware, self-evolving skill cockpit for DeepSeek Harness. A single bundle adds a right-side drawer that answers three questions most skill tools ignore: which skill fits this task now, which skills am I actually using, and which ones actually work for me.

Contextual recommendations with reasons — recent session messages + project file names → Top 4, with name / keyword / category / experience / affinity reasons. Local heuristic, no model calls.
Now using — read from real skill tool calls, not inferred.
Plan / Immersive modes — ask-first skill orchestration, or no-ask auto-composition of 1–3 skills.
Experience memory + feedback — experience.md/json, cross-session success rate, export/import.
Self-evolution — feedback-attributed, bounded weight tuning plus a 10% exploration quota; fully local, logged, and rollback-able.
Pre-install safety scan — local heuristic scan (shell exec, pipe-to-shell, dynamic eval, prompt injection, credentials, over-broad allowed-tools), trust level and license.
Update center — content diff, update-all, backup before overwrite, one-click rollback.
6,399-skill index — snapshot of public GitHub SKILL.md files (14 categories, 1–5 rating), plus a browsable MCP registry and completion chime.

Install (in a DSH session):

plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive.git#v2.1.1
# then open any session → 「技能」in the header → switch Plan / Immersive

Privacy: everything (recommendations, scans, learning) runs locally; no telemetry, no uploads. The safety scan is a heuristic hint, not a security guarantee. MIT licensed — see LICENSE and CONTRIBUTING.md.

荣哥技能卷轴收藏馆

Ronge's Adaptive Skill Cockpit（沉浸式体验版）

不是「最大的技能库」，而是「最懂你此刻该用哪个技能的驾驶舱」——本地、可解释、会记住效果。

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30 秒开始

# 1) 安装（在任意 DSH 会话里让 Agent 执行；npm 发布前建议用 GitHub tag）
plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive.git#v2.1.1
# 2) 打开任意会话 → 右上角「技能」→ 右侧抽屉
# 3) 顶部切换「计划模式 / 沉浸模式」，然后正常发任务

为什么是「驾驶舱」而不是「货架」

大多数 skill 工具回答的是「有哪些 skill、怎么装」。这个插件回答三个更贴近当下任务的问题：

现在这个项目、这句话，适合用哪个 skill？ —— 结合会话最近内容 + 项目文件名，给出 Top 4 和匹配理由。
我现在到底在用哪些 skill？ —— 从真实的 skill 工具调用里读，不靠猜。
哪些做法真的有效？ —— 任务完成后写入经验，你的 👍/👎 会反过来教推荐器。

它不替代 Agent 自己的 skill catalog，只是把「该用哪个」变成一眼可见，并让系统随使用变准。

和同类项目比

口径：竞品信息来自其公开文档/README（2026-10 整理），可能随版本变化；本行只比较与本插件重叠的维度。它们在生态规模、跨宿主、企业治理上远超本插件——那是它们的主场，不是我们的。这是单宿主（DeepSeek Harness）的深度插件，不是通用技能市场。

维度	本插件	skills.sh 生态	Claude Code plugins	DSH 内技能管理插件
主形态	DSH 右侧抽屉，单宿主深做	跨 agent 市场 + CLI	官方插件市场 + skills	目录 / 搜索 / 启停 / 安装
推荐 + 理由	会话上下文 → Top 4，附名称/关键词/类别/经验/手感理由	按安装量排行，无用户可见理由	模型按 `description` 自动加载，无用户可见排序	以列表、搜索为主
正在使用	真实 `skill` 工具调用，实时显示	—	`/skill-doctor` 历史频次、Last used	部分有使用记录
Plan / Immersive	skill 编排级双模式：先问 = 计划，不问 = 沉浸	—	Plan 属权限模式，不针对 skill 选择	—
经验 → 自进化	经验记忆 + 👍/👎 归因 + 本地权重学习 + 探索配额	安装量统计	skill-creator 面向作者做评估	少数有使用记录，无权重学习
安装前安全	本地启发式扫描 + 信任分级 + 许可证	合作方审计（Vercel 公布）	市场分层 + 来源校验 + sha256	部分有 trust score
更新 / 回滚	内容 diff + 更新前备份 + 一键回滚	lockfile + update	市场内更新	部分有更新检查，回滚少见
数据 / 遥测	全本地，无遥测	安装遥测默认开启（可关）	使用数据不回传作者	本地
规模口径	6,399 条 GitHub 公开 `SKILL.md` 可复核快照（2026-10-28）	官方博客称 69,000+；站点另有 1.5M 级数字，口径未注明	官方 marketplace 精选，未公布总量	各家不同

「四项同时具备」的判断来自我们对 28 个相关项目的公开资料梳理（自报口径，欢迎 issue 指正）；如果你发现有项目已做到，告诉我们，我们会更新这张表。

核心功能

上下文推荐（带理由）

正在使用 / 最近使用

从会话真实的 skill 工具调用读取当前 turn 正在用的技能；空闲时显示最近使用。不是分析推测，是工具调用事实。

计划模式 / 沉浸模式

模式	行为
计划模式（默认）	下一次任务开始前先给方案和 1–3 个推荐 skill，先问你确认，确认后再执行
沉浸模式	不询问，按上下文自动匹配并组合 1–3 个 skill 执行，结束时说明用了哪些、为什么

两种模式都是 prompt 级默认行为，不是硬编码固定管线（诚实边界，见文末）。

经验记忆 + 反馈

自进化：10% 探索 + 权重学习

安装前安全扫描

更新 diff / 更新全部 / 回滚

6,399 条卷轴馆

MCP 目录 + 小功能

越用越好用：机制与参数

你的反馈（复制 /skill = adopt，👍 / 👎）──归因到理由类型──► 权重微调 ──► 下一次排序更准
        ▲                                                        │
        └──────────── 经验记忆 + 10% 探索配额持续采样 ◄───────────┘

信号	记录位置	影响
复制 `/skill`（采用）	`rec-feedback.json` + `kindBySkill`	归因到产生该推荐的 top 理由类型
👍 / 👎	同上，另加类别与技能「手感」	同类理由、类别权重、该技能亲和度一起学习
经验条目 👍 / 👎	`evolution.json`	通过上次推荐归因，不污染无关技能

评估节奏：每累计 10 条反馈评估一次；任一理由类型样本 ≥ 8 才调整，冷启动完全不动。
权重默认值：名称 8 / 关键词 1 / 经验 1 / 类别 0.6 / 完成度 1；命中率 ≥ 70% 时 ×1.1、≤ 40% 时 ×0.9（步长 10%），带上下界（如名称 4–14、类别 0.2–1.5）。
类别权重：视频、办公、Harness、通用四类，范围 0.5–2，按你的真实好评/差评调整。
探索配额：默认 10%，范围 0–30%。命中时把推荐末位换成一条用得少的候选（标记「探索」）；累计 20 次探索后，若采用率 < 5% 则降 5%，≥ 30% 则升 5%。
护栏：全部本地、无网络、无模型调用；变更历史最多 50 条，可查看、回滚、重置；不自动删数据。

安装

前置

DeepSeek Harness（Desktop / Web profile）
macOS（提示音用系统 afplay；Linux 可改为 paplay）
安装插件需要 danger-full-access 或审批

三种方式（profile 级，所有会话生效）

方式	命令	适合
GitHub tag	`plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive.git#v2.1.1`	现在就能用、固定版本、可审源码
npm	`plugin_manager install_bundle target=ronge-adaptive-skill-archive@2.1.1`	v2.1.0 发布到 npm 后可用（未发布时会 404，请先用上一种）
本地目录	`plugin_manager install_bundle target="/absolute/path/to/ronge-adaptive-skill-archive"`	开发、改代码、离线

升级（v1.x / v2.0.0 → v2.1.0）

已装 v2.0.0：直接覆盖安装 v2.1.0，数据目录、经验与权重沿用。
从 v1.x 升级：v1.x 与 v2.x 的包名、路由前缀不同，同一 profile 不能同时启用——先移除旧 bundle，再装 v2.1.0；旧数据目录会在首次启动时自动复制（旧目录保留，不删除）。

重命名细节见 v2.0.0 发布说明，v2.1.0 的变更见 CHANGELOG。

数据在哪

路径	内容
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/config.json`	模式（plan / immersive）
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/experience.md` / `.json`	经验（人读 / 机读）
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/evolution.json`	权重、探索配额、变更历史
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/rec-feedback.json`	推荐反馈
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/skills-lock.json`	安装来源 / SHA-256 / 信任 / 许可证
`~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/backups/<skill>/<timestamp>.md`	更新前备份
`~/.dsh/skills/<name>/SKILL.md`	已安装 / 新建的技能

插件市场索引（可选）

docs/plugin-market.json 是 DSH format 1 市场索引，可托管到 https URL 后在 DSH 的自定义插件市场里被发现。发版后运行 npm run build:market-index 更新版本。

隐私与安全边界

推荐、扫描、自进化全部在本机完成，不调用外部模型或网络；不上传、不写日志、无遥测。
推荐只读取当前会话最近的消息和项目根目录文件名；面板显示来自真实工具调用的数据。
安装前扫描是本地启发式提示，不是安全保证（静态扫描无法覆盖全部攻击面）；安装前仍应预览全文。
只允许从 raw.githubusercontent.com/**/SKILL.md 拉取，最大 256 KiB，不自动拉脚本/资源，不覆盖已有 skill。
新建技能只写入 ~/.dsh/skills/<kebab-case-name>/SKILL.md，名称白名单拒绝 /、.. 和绝对路径。
MCP 目录只做发现，不自动安装配置；提示音失败不影响任务。
换提示音：export DSH_TASK_CHIME_SOUND=/System/Library/Sounds/Ping.aiff

架构

┌─ DeepSeek Harness ──────────────────────────────────────────┐
│  session header ──[技能]──► 右侧抽屉（client.js，无构建）    │
│        │                          │                         │
│  session events              HTTP（仅 loopback，无新端口）   │
│        └───────────┬──────────────┘                         │
│                    ▼                                        │
│        Host（index.js，仅 Node 内置模块）                    │
│  catalog · 推荐 · 经验 · 自进化 · 安全扫描 · lock/diff/回滚  │
│  MCP 目录 · 卷轴馆索引 · 提示音 · system prompt 注入         │
│                    │                                        │
│   ~/.dsh/ronge-adaptive-skill-archive/  ← 配置/经验/权重     │
│   ~/.dsh/skills/                        ← 安装/新建的 skill  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Host 只依赖 Node 内置模块；Client 是 plain JS，经 window.__ModuleLoader__.load 注册，无需构建、无 JSX。路由只监听 loopback，由 webServer 注册。

路线图

以下是接下来想补的方向（计划，不是承诺；欢迎 PR 认领）：

输入框推荐 chips：面板内 Top 2 chips 已有一键复制 /skill，下一步接进 composer。
按项目置顶：每个 workspace 记住常用 skill，打开面板先显示 pinned。
本地语义搜索：词典/本地 embedding 混合，搜「帮我做张海报」也能命中图片类技能。
推荐理由三段式：任务类型 / 项目指纹 / 经验值分组展示，并扩大离线金标集。
原生右侧栏 tab 与快捷键：不再用抽屉，Cmd+Shift+S 打开面板。
健康报告迭代：frontmatter 缺失、重名、断链一次标出。

贡献

见 CONTRIBUTING.md。无构建步骤、无运行时依赖；改完跑：

npm run check            # 校验 client factory id 与包名一致
npm test                 # 单元 + 路由 + 迁移测试（不联网）
npm run eval:recommend   # 离线推荐金标集 Recall@K
node --check index.js && node --check client.js

欢迎从 Issues 里的「推荐不准」「某个 skill 该降权」开始——这类反馈比 star 更有用。

License

MIT。见 LICENSE。

如果这个面板帮你少翻一次目录、少装错一个 skill，欢迎点一个 Star。
也欢迎把「我这里推荐不准」发到 Issues——那是最有价值的反馈。

English

Contextual recommendations with reasons — recent session messages + project file names → Top 4, with name / keyword / category / experience / affinity reasons. Local heuristic, no model calls.
Now using — read from real skill tool calls, not inferred.
Plan / Immersive modes — ask-first skill orchestration, or no-ask auto-composition of 1–3 skills.
Experience memory + feedback — experience.md/json, cross-session success rate, export/import.
Self-evolution — feedback-attributed, bounded weight tuning plus a 10% exploration quota; fully local, logged, and rollback-able.
Pre-install safety scan — local heuristic scan (shell exec, pipe-to-shell, dynamic eval, prompt injection, credentials, over-broad allowed-tools), trust level and license.
Update center — content diff, update-all, backup before overwrite, one-click rollback.
6,399-skill index — snapshot of public GitHub SKILL.md files (14 categories, 1–5 rating), plus a browsable MCP registry and completion chime.

Install (in a DSH session):

plugin_manager install_bundle target=git+https://github.com/bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive.git#v2.1.1
# then open any session → 「技能」in the header → switch Plan / Immersive

bugtakue/ronge-adaptive-skill-archive

荣哥技能卷轴收藏馆

Ronge's Adaptive Skill Cockpit（沉浸式体验版）

30 秒开始

为什么是「驾驶舱」而不是「货架」

和同类项目比

核心功能

上下文推荐（带理由）

正在使用 / 最近使用

计划模式 / 沉浸模式

经验记忆 + 反馈

自进化：10% 探索 + 权重学习

安装前安全扫描

更新 diff / 更新全部 / 回滚

6,399 条卷轴馆

MCP 目录 + 小功能

越用越好用：机制与参数

安装

前置

三种方式（profile 级，所有会话生效）

升级（v1.x / v2.0.0 → v2.1.0）

数据在哪

插件市场索引（可选）

隐私与安全边界

架构

路线图

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