18trees-website-analysis

项目是什么

18trees-website-analysis 是一个跨工具的 AI skill 代码库：把一个网站「是怎么搭起来的」拆解清楚，再归档成别人能直接复用的模板。

它要解决的问题很具体——你看到一个做得很好的小站，想知道它部署在哪、花了多少钱、用什么搭的、隐私政策是怎么写的；通用做法是问 AI，而 AI 会给出一段听起来合理、却没人核实过的推测。这个 skill 把这件事变成流程：逐条抓取公开可观察的证据，按八个维度分析，把源文件按字节存下来。

「非功能」是刻意的边界：功能、内容与业务逻辑明确排除在外，它只回答「怎么搭的」，不回答「是做什么的」。它面向 Claude Code、Codex，以及任何能抓取网页、读写文件的 AI 工具。

具体结构

仓库分三层，规则只写一遍，另外两层都从它派生。

规则层。 规则只维护在 skills/website-analysis/ 一处。SKILL.md 写核心原则、分阶段流程、八个维度与边界情况；references/ 下三份文件各管一段——recon-checklist.md 是探测路径、响应头指纹与平台识别表，report-template.md 是报告骨架与深度校准，case-notes.md 是两份完整实例与对比表；agents/openai.yaml 是 Codex 的界面元数据。

封装与分发层。 scripts/build-dist.sh 把 SKILL.md 与三份 reference 拼成 dist/website-analysis.md 单文件版：零外部引用，可以整份作为指令交给不支持 skill 机制、但能执行命令的 AI 工具。同一套规则另有一组插件清单（.claude-plugin/ 与 .codex-plugin/），把它装进 Claude Code 与 Codex。

存档产出层。 无论从哪条路径装进来，运行的结果都是同一个存档目录：README.md 作索引，分析报告.md 写八个维度，source/ 逐字节保存抓到的源文件。

优秀设计

规则只有一个来源，生成物不手工维护。 skills/ 是唯一真相，dist/ 由脚本生成；改完规则重跑一次脚本，两次生成之间不应有任何差异。单文件版和拆分版因此不会各说各话。

报告章节顺序固定，存档之间可以并排对比。 report-template.md 把顺序写死——概述、部署、结构、技术栈、SEO、域名、法律、传播、成本、对比、可复用要点，再加源文件索引附录，新增章节只能追加到末尾。不同站点的存档因此可 diff、可并列。

证据先于结论。 每条结论都要能追溯到抓到的文件或响应头，属于推断的部分必须标注为「推测」；配合平台识别表——默认域名格式、特征响应头、错误页形态——即使源码闭源也能判断托管平台。

先把「用不了」写在前面。 README 明确写网页版聊天机器人跑不了这个 skill：没有工具能力的模型只能凭印象编报告，恰好违背它存在的理由。判断标准是「需不需要执行命令或访问文件系统」——同组织的写作 skill 属于纯文本变换，可以粘贴使用，这个不行。

贡献者补充证据，不能靠印象加规则。 CONTRIBUTING.md 要求新增平台指纹必须附上实际观察到的默认域名、响应头和错误页形态，只说「某某平台特征明显」的 PR 不会被合并，并且只做增量优化。

解决了什么问题

• 判断一个小站怎么搭的，不再靠一个个试：探测路径、响应头指纹与平台识别表把它变成按清单走一遍。
• 结论不再依赖模型印象——每条都能追溯到抓取到的文件或响应头，属于推断的部分被明确标注。
• 交付的不只是结论，还有 source/ 下逐字节保存的源文件，改造时动手的正是这些文件本身。
• 存档写给零上下文的陌生人：章节顺序固定，不允许「如上所述」这类依赖上下文的指代，其他 Agent 可以直接接手。
• 大文件直接下载、HTML 法律页转成 markdown、二进制资源只记录不下载，归档不会因为工具写入截断而失真。