作品与探索

Case Study

问题： 同时使用多个网站身份时，浏览器拥有的 Cookie、Storage、Service Worker、权限和历史记录容易混在默认 Profile 中；许多工具又会把“环境隔离”夸大成设备伪装或不可检测，令真实能力边界变得模糊。

设计： 桌面端为每个 Silo 使用独立的 `--user-data-dir` 启动 Chrome 或 Edge，并以本地加密保险库保存 VeriSilo 自己的元数据与种子；可选 Companion 只在用户触发时观察和解释当前环境，报告默认在本机保存并对高敏感信号做脱敏。

• 每个 Silo 对应独立浏览器数据目录，使浏览器拥有的 Cookie、存储、缓存、Service Worker、权限和历史记录自然分离。
• 用 capability state 区分可靠控制、尽力观察和明确做不到的能力，不用匿名分数掩盖证据边界。
• Native Messaging、页面消息与报告导出均采用显式校验、用户触发和本地脱敏策略。

Case Study

问题： 多数饮食记录工具只能记下一顿吃了什么，却很难让人真正收获更好的下一次判断：照片、体感、趋势和用户纠错彼此分散，结果是每次分析都像重新猜一遍，复盘留不下能继承的经验。

设计： 以本地优先工作台组织餐食照片、原材料、每日问答、营养库和用户更正；由 Web UI 与 CLI 提供录入、待办和回顾入口，再用 JSON Schema 校验 Agent 结果，并以追加历史而非静默覆盖的方式保留修正。

• 把今日建议、今日状态、食物照片、原材料分析、食品营养库与记录记忆放进同一条本地反馈链路里。
• 每日状态支持逐题作答、单题草稿、跳过和版本历史，避免把缺失信息伪装成结论。
• Agent 工作流通过 CLI 待办、上下文导出、schema 校验和结果提交串起来，而不是后台自动分析。

Case Study

问题： 同时运行多个 coding agents 时，运行、等待、权限请求、完成与失败状态分散在不同终端和工具中。开发者很难在不读取完整工作内容的前提下，快速判断哪个任务需要注意。

设计： Crewlight 采用本地优先、只读的事件汇总模型。它通过经过白名单约束的适配器接收状态事件，在 Desktop、浮动 Companion、浏览器 Dashboard 与 CLI 中组织当前会话，同时避免保存 prompt、transcript、tool I/O 或完整平台载荷。

• 默认只在本机 loopback 上运行，不依赖云服务，也不控制 agent 或自动批准权限。
• 对事件大小、超时、重复通知、异常输入、SSH 主机验证和 notifier 失败设置了明确的安全边界。
• 会话只保存在内存中，默认最多保留最新 1,000 个；稳定事件在保留期内精确去重。
• 现有适配器经过数据最小化和协议校正；MiMo、Pi Agent、OpenClaw、Reasonix 的不可靠自动 setup 暂时禁用。

Case Study

问题： 初学者往往还没来得及观察 HDFS 或 YARN，就先被下载、端口、配置和不透明的 daemon 故障消耗掉整节课。

设计： 一套生命周期 CLI 包住单节点首次运行模式与三节点角色模式；预检、明确的健康证据、命名空间化实验、安全重置和脱敏诊断让环境始终可理解、可恢复。

• 一套生命周期 CLI 覆盖单节点 first-run 与三节点角色模式，让学习从第一次运行自然进入节点故障与恢复。
• 预检、明确的健康证据、命名空间化实验、安全重置和脱敏诊断让环境始终可理解、可恢复。
• 将 `doctor`、健康的 `status` 服务图、WordCount 结果及其课程检查作为可复核的学习证据，而不是只以“容器启动了”判断成功。