1实现原理 · 为什么它能做到
核心机制是本地 CLI:`hyperframes add`(安装 block/component)与 `hyperframes catalog`(发现),SKILL.md 是 CLI 的操作手册而非独立实现;registry 源默认指向 GitHub raw 上的 registry.json。
hyperframes add data-chart # install a block hyperframes add grain-overlay # install a component hyperframes add captions # install every block tagged captions
block 与 component 是两类不同接线对象:block 是独立 sub-composition(自带尺寸/时长/时间线),经 `data-composition-src` + data-composition-id/data-start/data-track-index 挂进宿主;component 是无尺寸的效果片段,需人工把 HTML/CSS/JS 三块粘进宿主。
<div data-composition-id="data-chart" data-composition-src="compositions/data-chart.html" data-start="2" data-duration="15" data-track-index="1" data-width="1920" data-height="1080" ></div>
发现策略刻意『按意图搜索优先于浏览』:`catalog --query` 本地词汇排名为默认层,`--on-device` 需要一次同意的 33MB 模型下载才启用语义层;搜索本身『sends nothing』。
Search is local and sends nothing. By default it ranks on vocabulary shared with the item's name, title and description, so it only finds items that reuse your words; `--on-device` ranks by meaning instead, after a one-time model download.
目录缺口被设计成主动上报通道:`hyperframes feedback --search-miss` 是『唯一把查询发出去的路径』,且是独立显式命令(携带 --tier 标识词汇/语义哪层答的),报告内容不含评分、指导贡献方向。
npx hyperframes feedback --search-miss "<the query you ran>" --wanted "<the move you needed>" --tier on-device
离线/缓存语义精确:manifest 缓存 24h 内有效、revalidation 失败继续服务旧清单;但 `add` 每次安装仍必须联网取文件——SKILL 明确禁止承诺离线安装。
**`add` still needs the network, even for an item you installed yesterday.** Only manifests are cached; the item's actual files are fetched on every install.
上游贡献路径完整内建:idea → scaffold → build → validate → preview → PR 全流程在 references/contributing.md,starter 模板(caption/VFX/component/registry-item.json)在 templates.md。
To author a NEW registry item (caption style, VFX block, transition, lower third, or a reusable component) and ship it as an upstream PR — not install an existing one — follow the full idea → scaffold → build → validate → preview → ship workflow in [contributing.md](./references/contributing.md).
2核心能力
3外部依赖
| 类型 | 依赖 |
|---|---|
| cli | hyperframes CLI(add/catalog/feedback/init;经 npx 或项目内安装) |
| network | registry 源 |
| network | CLI 不可达时的 raw manifest 回退 |
| network | catalog 语义层模型下载(--on-device,一次性、需同意,约 33MB) |
| network | feedback --search-miss 上报(唯一发送查询的命令) |
| network | CDN 依赖(component/demo 模板引 gsap;contributing 流程示例) |
4风险提醒 风险提醒:黄色 · 留意使用
- registry 条目 HTML/JS 并入宿主执行——远程内容信任面 — 每次 add 从 GitHub raw 拉文件并写入 compositions/,宿主渲染/预览时其脚本会在浏览器上下文运行;默认源官方维护但仍应按供应链对待。
- feedback --search-miss 会把用户意图文本外发 — 命令显式、单条、无评分;SKILL 鼓励 agent 每次搜索落空都上报,频繁使用会产生可关联的创作意图数据流。
- 用户自定义 registry 源无内置警告 — hyperframes.json 的 registry 字段可指向任意 URL;指向不可信源等于把不可信 HTML 接进渲染链,宿主需自行把关。
5第二遍独立确认
- [ok] registry 端点与回退 curl 行存在 — SKILL.md registry 配置 JSON(第 36 行附近)与 curl 回退命令原文复核一致。
- [ok] 『搜索零外发』与『feedback 外发』并存无矛盾 — 两段原文同页复核:搜索本地词汇排名不发数据;唯一外发被明示为 feedback 命令。
- [ok] on-device 模型下载规模与同意门槛 — 原文 'it needs a consented 33 MB download, so an agent run is on `words` unless it explicitly opted in' 复核一致。
- [ok] SKILL.md 是否自带可执行脚本(隐藏代码面) — find 实测本技能目录仅 SKILL.md + references/(9) + examples/(2),零 .mjs/.py——纯文档技能,能力全部来自 hyperframes CLI。
- [discrepancy] 供应链面(远程 HTML 并入宿主执行)是否如实定级 — 首轮草稿曾倾向 blue(仅『本地 CLI』视角);第二遍重审发现 registry 条目的 HTML/JS 会被安装后并入宿主 composition 执行,且 add 每次联网取文件,属有外发的远程内容信任面,按统一分档『有网络外发按对象分级』定为 yellow 并在 injection_surface 显式说明。
6结论
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