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# agent-radar · 全球智能体开源应用追踪
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持续追踪全球 AI Agent 开源应用，输出**深度分析文章**（发布在 [blog.apescale.com](https://blog.apescale.com) 可巴蒂栏目），
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并**镜像源码**到 `gitinbox` 组织做代码级跟踪。
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设计原则：**每新增一个项目，边际成本递减，横向对比能力自动增强。**
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所有项目共用同一套五维 schema，因此对比矩阵、赛道图、总纲索引都能由脚本自动生成，
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人只需要做「研判与写作」这部分不可替代的工作。
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## 收录标准
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满足任一即可收录，但会标注不同 `status`：
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| status | 含义 | 判定 |
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| `active` | 持续追踪 | 有实际影响力，或技术路线有代表性，值得长期跟进 |
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| `watch` | 观察中 | 早期项目，方向有意思但尚未验证 |
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| `archived` | 归档 | 停更 / 被收购 / 路线变更 |
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**不收录**：纯模型权重、纯数据集、无公开代码的论文复现、营销型空壳仓库。
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## 目录结构
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```
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agent-radar/
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├── README.md # 本文件
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├── schema/
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│ ├── project.schema.yaml # 五维档案字段定义 + 枚举（也是脚本的骨架生成源）
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│ └── license-tiers.yaml # 许可证成色分级 → 镜像可见性规则
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├── data/
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│ ├── registry.yaml # 收录总表，驱动批量抓取
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│ ├── projects/<id>.yaml # 每项目一份五维档案
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│ └── snapshots/<id>.jsonl # 指标时间序列（追加式，一行一天）
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├── articles/
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│ ├── 00-overview.md # 总纲文源文（含矩阵占位符，由脚本回填）
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│ └── <id>.md # 项目深度文源文
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├── templates/project-article.md # 文章固定章节模板
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├── scripts/ # 抓取 / 生成 / 镜像 / 发布脚本
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└── site/index.html # 静态总览页
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```
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## 五维档案
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每个项目一份 `data/projects/<id>.yaml`，字段定义见 `schema/project.schema.yaml`：
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| 维度 | 回答的问题 |
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| `identity` | 它是谁、谁在做 |
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| `business` | 它靠什么活着、为谁活着 |
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| `scenario` | 它在什么场合被用、产出什么 |
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| `tech` | 它怎么做到的、抽象在哪一层 |
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| `ecosystem` | 它的社区动能（多数由脚本自动刷新） |
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| `risk` | 它的坑在哪、宣称与实测的落差 |
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> `risk.claim_vs_reality` 是最不该留空的字段。它逼着每篇分析去核实
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> 「项目方宣称 vs 实际状态」，防止文章退化成 README 复读。
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## 许可证分级 → 镜像可见性
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**新增项目时的第一判断项。** 规则见 `schema/license-tiers.yaml`：
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| 级 | 判定 | 成色 | 镜像可见性 |
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| L1 | MIT / Apache-2.0 / BSD / ISC / GPL / MPL | 完全开源 | `public` |
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| L2 | AGPL / SSPL / BUSL / Elastic-2.0 | 有限开源 | `public`（档案标注限制） |
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| L3 | NOASSERTION + 自定义 source-available | 源码可得、非开源 | **`private`** |
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| L4 | 无 LICENSE / proprietary | 不可得 | 不镜像，仅存链接 |
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定错级的代价：L3 项目被公开镜像，等于替对方做了一次未经授权的公开分发。
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## 新增一个项目的 SOP
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```bash
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# 1. 建档（自动抓许可证并定级 L1-L4）
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python3 scripts/new_project.py --repo owner/name
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# 2. 手工填档案五维度 —— 重点填 risk.claim_vs_reality
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$EDITOR data/projects/<id>.yaml
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# 并把它加进 data/registry.yaml
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# 3. 刷新指标
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python3 scripts/fetch_stats.py --id <id>
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# 4. 镜像源码（按许可证等级自动决定 private / public）
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bash scripts/mirror_sync.sh --id <id>
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# 5. 成文（套 templates/project-article.md）
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$EDITOR articles/<id>.md
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# 6. 发布到 emlog（可巴蒂 sid=17），emlog_id 会自动回写档案
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python3 scripts/publish_emlog.py --article <id>
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# 7. 回填总纲并更新总纲文
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python3 scripts/build_matrix.py
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python3 scripts/publish_emlog.py --article 00-overview
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# 8. 入库
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git add -A && git commit -m "track: <name>" && git push
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```
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### ⚠️ 更新总纲文时必读
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emlog 的 update 接口**不传 `--content` 就会清空正文**。
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`publish_emlog.py` 已内置保护（update 前先 `detail` 取回全文），
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但如果你手工调 emlog 脚本更新总纲，**必须先 detail 再 update**。
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## 脚本一览
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| 脚本 | 作用 | 降级行为 |
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| `new_project.py` | 建档 + 自动判许可证等级 | API 失败时生成未定级骨架，要求人工填 |
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| `fetch_stats.py` | 抓指标 + 累积时间序列快照 | 无 `GITHUB_TOKEN` 则匿名降级；当日缓存；失败沿用上次快照并标 `stale` |
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| `build_matrix.py` | 生成对比矩阵 + 赛道图 / 象限图 | 项目 <4 个出分层图，≥4 个才出象限图 |
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| `mirror_sync.sh` | 源码镜像同步 | 大仓（>300MB）提示并支持 treeless clone 降级 |
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| `publish_emlog.py` | emlog 发布 / 更新 | update 前强制取回全文防空内容 |
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## 已知约束
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- **GitHub API 限额**：无 `GITHUB_TOKEN` 时匿名限额 60 次/小时。
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项目数超过约 20 个后批量刷新会受限，建议配置 token。
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- **磁盘占用**：源码镜像是全量裸仓。10 个量级约需数 GB，
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大仓可用 `--filter=blob:none` 做 treeless 镜像。
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- **象限图阈值**：样本 <4 个时象限图没有统计意义，此阶段只出赛道分层图。
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