摘要 ：记录 SkillLite 仓库里和实现强相关的几件事：Cargo workspace 里 crate 怎么切、skilllite 和 skilllite-sandbox 两个二进制差在哪、安装到运行三条防线怎么串、skilllite-evolution 写哪些文件以及产物为何仍走扫描与沙箱、MCP / JSON-RPC / agent-rpc 各管哪一段、artifact 与 Python SDK、Tauri 桌面为何单独 manifest。图表用 Mermaid，贴到 CSDN 时请在支持 Mermaid 的编辑器里预览。
仓库：https://github.com/EXboys/skilllite。
1. Skill 执行要拆成几条硬步骤
Skill = 不可信脚本/解释执行 + SKILL.md + 依赖声明。只拦运行时不够：安装阶段就要扫、执行前要让人或策略点头、跑起来还要 OS 级隔离和资源上限。仓库里 benchmark/security_vs.py、security_detailed_vs.py 把对比项固定成表，README 里那组 20 项对比数据从这里出。
安全相关逻辑分布在 skilllite-core（路径校验、协议）、skilllite-sandbox（runner、各 OS 后端、security/ 规则）等处，不是「沙箱里随便加一段」就完事。
否
是
否
是
Skill 目录 / 安装请求
Layer1 安装时
静态规则扫描
可疑路径 LLM 辅助分析
供应链审计 PyPI OSV 等
通过?
拒绝安装或标记风险
Layer2 执行前
两阶段确认
完整性哈希校验
允许执行?
不进入 runner
Layer3 运行时
Seatbelt / bwrap seccomp 等
进程白名单 资源上限 FS 网络 IPC
受控执行结束
2. Workspace：两层产品、依赖从上往下长
官方说明见 https://github.com/EXboys/skilllite/blob/main/docs/zh/ARCHITECTURE.md。下面这张图只画「谁依赖谁」的粗关系，细粒度以源码 Cargo.toml 为准。
制品
进化
Core 引擎
上层 Agent 产品
skilllite-agent
skilllite-executor
skilllite-commands
skilllite-core
skilllite-fs
skilllite-sandbox
skilllite-evolution
skilllite-artifact
skilllite 主 crate 把 CLI、MCP、stdio_rpc、对 skilllite-commands 的分发拼起来；skilllite-agent 是 Core 的第一个完整客户，也是默认「开箱聊天」那条链路的实现。
入口与 crate 对照表：https://github.com/EXboys/skilllite/blob/main/docs/zh/ENTRYPOINTS-AND-DOMAINS.md。
3. 两个二进制：全功能与只留沙箱
skilllite/ 里默认产物是 skilllite；另有一个 skilllite-sandbox 入口（src/bin/skilllite-sandbox.rs），用 feature 砍掉 Agent、进化等大块，只保留「Core + 能跑沙箱执行」那条线。集成方只想换执行引擎、不想拖全家桶时，用这个更小的二进制；README 里的体积和 RSS 对比也是按这两个入口分别量的。
聊天 进化 CLI 全家桶
只换安全执行层 MCP 等
集成方要什么?
skilllite 二进制
skilllite-sandbox 二进制
agent executor evolution commands ...
core sandbox fs 等裁剪组合
4. 沙箱 crate 里平台怎么分
skilllite-sandbox：runner.rs 里统一 SandboxLevel、SandboxConfig、ResourceLimits；macos.rs、linux.rs、windows.rs 各写一套落地。macOS 走 Seatbelt；Linux 走 namespace + seccomp，配合 bubblewrap / firejail；Windows 文档里写清楚是 WSL2 桥接，和 Linux 不是同一套假设。
另外还有 bash 校验、move 保护、network_proxy 等横切模块：起进程前拦一层，起来以后再拦一层，不是单次 exec 了事。
SandboxRunner 抽象
macOS Seatbelt
Linux namespace seccomp bwrap firejail
Windows WSL2 桥接
bash_validator move_protection
network_proxy 可选
5. 进化：skilllite-evolution 动哪些盘、产物去哪
二进制不自我改写；会改的是 prompts、memory、skills 等目录下的文件。新写出来的内容和手工装的 skill 一样过安装扫描、执行前确认、运行时沙箱，没有「进化绿色通道」。调度阈值、cooldown、evolution_log 审计、backlog 状态机等细节直接看 https://github.com/EXboys/skilllite/blob/main/docs/zh/ENV_REFERENCE.md 和 CHANGELOG（A9 调度、shallow preflight、memory 分卷 rollup、evolution_run_outcome 等条目）。
输入
用户反馈 工具结果 任务记录
信号与决策 backlog
skilllite-evolution run
写 prompts 片段
写 memory evolution 分卷等
写或更新 skills
走与手动安装相同的扫描与沙箱路径
6. 对外协议：MCP、stdio JSON-RPC、agent-rpc
- MCP：
skilllite/src/mcp/，给 Cursor、OpenCode 这类宿主挂工具用。 stdio_rpc.rs：stdio 上的 JSON-RPC，偏 skill 执行管线。- agent-rpc：
skilllite-agent里 JSON Lines 事件流，桌面或子进程 UI 跟一轮对话的状态用。
三条线协议形状不同，维护成本在 CHANGELOG 里能看出来（流式事件、去重、可见 assistant 文本等修过多次）。
宿主
Cursor OpenCode 等
Python SDK 子进程
Tauri 桌面
MCP Server skilllite
skilllite 子进程 API
Tauri invoke
agent-rpc JSON Lines
stdio JSON-RPC 可选路径
同一套 core sandbox commands
7. Artifact：skilllite-artifact 与 HTTP 默认
crate 用 feature 拆 local / server / client：本地目录存储、可选 Axum HTTP、run_artifact_http_server。大文件走 artifact 引用，不硬塞进模型上下文。CLI artifact-serve 和库侧对「无 token 绑非 loopback」一类情况偏拒绝，具体规则见 CHANGELOG 0.1.22、0.1.27 附近。Python 里 artifact_put / artifact_get 用标准库 HTTP 对齐 docs/openapi/artifact-store-http-v1.yaml，逻辑仍在 Rust 二进制。
skilllite-artifact features
local LocalDirArtifactStore
server Axum run_artifact_http_server
client HTTP 客户端
skilllite 或嵌入方
python-sdk urllib
8. Python SDK
python-sdk/ 代码量不大，统一通过子进程调仓库里的 skilllite 可执行文件，导出 scan_code、execute_code、chat、run_skill、get_binary 以及 artifact 相关函数。调试时多一层进程边界，换的是零额外 Python 依赖、和 CLI 同版本同行为。LangChain 封装在 langchain-skilllite/，与核心 SDK 分开装。
9. 桌面：skilllite-assistant
Tauri 2 + 前端在 crates/skilllite-assistant/。根 workspace 故意不收这个 crate（GUI 工具链、各平台 CI 矩阵），用 src-tauri/Cargo.toml 单独 cargo build --manifest-path ...。Rust 侧 path 依赖 core、fs、sandbox、agent、evolution，和 CLI 共用一套业务代码；差异主要在 Tauri command 和 WebView（例如 0.1.25 去掉带 lookbehind 的依赖以兼容旧 WKWebView）。
skilllite-assistant
React UI
Tauri commands
skilllite-agent
skilllite-evolution
skilllite-sandbox
skilllite-core
10. tasks/ 目录在干什么
大改动会落在 tasks/TASK-*：背景、约束、cargo test / cargo deny 等怎么跑、superseded 是否作废。例如加过 skilllite-services 又整段回滚（TASK-2026-045），决策和反决策都留在 git 里，而不是只留在聊天窗口。
合并
回滚
想法或重构 PR
TASK 目录写清约束与验证
Code
REVIEW.md
合并或回滚
主分支
保留 superseded 任务供以后查
11. 版本与链接
- 版本号以根目录
Cargo.toml里[workspace.package]为准（本文编写时文档与 workspace 为 v0.1.28，以后以仓库为准）。 - 架构：https://github.com/EXboys/skilllite/blob/main/docs/zh/ARCHITECTURE.md
- 选型：https://github.com/EXboys/skilllite/blob/main/docs/zh/START_PATHS.md
- PyPI：https://pypi.org/project/skilllite/（
pip install skilllite）
行为以源码和对应 tag 的 release 说明为准。