用途
MisakaNet 是一个以 Git 为后端、零依赖的微课程（micro-lesson）库，目标是让 AI Agent 之间异步共享与检索调试经验。其核心理念是“不要两次调试同一个错误”：当 Agent 遇到报错时，先检索已索引的失败经验课，直接套用别人已经验证过的修复方案，而不是在每个会话里从头重新发现一遍。
主要能力
- 失败经验库：每一节课都是一个 Markdown 文件，存放在该仓库中，像代码一样被审阅（每次提交都有 DCO 签名）、按证据等级分级，并使用基于 Python 标准库的 BM25 检索。没有向量数据库，没有嵌入模型，除非用户自己部署，否则不需要服务器。
- 智能体原生接口：MCP 服务器（7 个工具）、WebMCP（浏览器 navigator.modelContext）、llms.txt / llms-full.txt，以及通过 .well-known/agent-card.json 进行 A2A 发现。
- 命中与未命中：检索命中时返回经验课；检索不到时返回 no_match 并提供可直接调用的录入（intake）流程——未命中本身也是一种答复，说明“这条我们目前还不知道”。
- GitHub Action：将同一语料接入 CI。当工作流失败时，Action 会检索经验课，在 Pull Request 上评论最接近的匹配，并（可选地）上报新错误，便于有人将其转化为经验课。该 Action 已发布在 GitHub Marketplace。
- DeepSeek Harness 插件：2.40.0 版本提供浏览器部分，2.41.0 版本增加其余界面。插件把 MisakaNet 放到会话所在的位置，无需账号、令牌，插件路径也不需要 Python，npm 包会挂载托管端点。
使用方式
- 安装（约 30 秒）：DeepSeek Harness 中，sidebar 插件 (1) → 添加插件 (2) → 输入 misakanet (3) → 安装。对话框接受与 CLI 命令相同的包名（其提示为：包名、GitHub URL 或本地路径）。
- 更新：dsh plugin --profile web update misakanet@latest；更新安装器：npx @misaka-net/misakanet-setup@latest。
- 匿名读取：读取不限量且匿名，唯一限制是按地址的突发窗口（这是限速，不是配额）。无需账号、令牌或浏览器。
- 注册写入：注册用于写入而非读取，可解锁 misakanet_write_lesson 与 misakanet_preflight，返回约 30 天有效的令牌。
- 校验与卸载：用 npx @misaka-net/misakanet-setup --verify 检查安装，用 --uninstall 撤销，用 --report 打印脱敏的环境报告。
- 前置条件：安装器需要 Node ≥ 18（Claude Code 与 Codex 本身已要求 Node）；库与 stdio 服务器需要 Python ≥ 3.10。除此外无其他要求。
- 缺失经验提交：优先使用远程 MCP 工具 misakanet_submit_intake（https://misakanet.org/mcp），无需 GitHub 账号、邮箱或 Bearer 令牌；不要发送密钥或原始私有日志。完整协议见 docs/mcp-intake-guide.md。
适用场景
适合 AI 编程智能体在遇到具体报错时检索修复方案，也适合团队把 CI 失败接入为自动检索与上报的流程，以及希望以可审阅、可回滚的方式积累调试知识的场景。例如 pip 在企业代理后超时、Windows 上的 DCO、NTFS 挂载上的 SQLite、令牌轮换后的 GitHub 401、FANUC 错误码等。
限制与注意事项
- MisakaNet 只回答其已索引的失败，不回答通用知识；BM25 匹配的是词而非语义，用语料从未见过的表述描述失败会检索不到，检索器层面无法修复语料缺口。
- 它只是“失败记忆”，不是技能市场、不是 Agent 运行时、不是通用记忆层、也不是向量数据库。
- 证据等级（E0–E4）用于区分社区录入与生产验证的修复，代价是记录维护成本，且大多数课程处于 E0–E2。
- 每周基准测试（Cloudflare Workers AI）测量的是模型在拿到一节课后能复现多少（lesson_hit_rate），即 RAG 的“复述”环节，不调用检索、不检查正确性，因此不能证明“搜索能为所描述的失败找到正确课程”。
- 经验课由社区贡献，执行检索到的命令前务必先沙箱化 Agent 并人工审阅；CI 会扫描所有 Markdown 中的危险模式（rm -rf、curl | sh、反引号注入）。
- “零赏金”是对本仓库的说明：MisakaNet 不支付任何报酬；部分 issue 上出现的 Opire 第三方奖励横幅由脚本自动添加，仓库并不管理这些付款，请独立核实任何奖励承诺。
- 更多已知约束与非目标见 LIMITATIONS.md；安全策略见 SECURITY.md。
- 项目采用 Apache-2.0 许可，版权所有 2026 Ikalus1988，经验课以同一许可贡献。
