如何为ego-lite贡献第一个新站点Learnings？首个PR实战指南-创锋一号

如何为ego-lite贡献第一个新站点Learnings？首个PR实战指南

【免费下载链接】ego-liteThe fastest browser for AI agents to run browser automation, built for sharing your logged-in browser state with your AI agents, like Codex or Claude Code, without disturbing you. Zero cost, zero config.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/eg/ego-lite

ego-lite是为 AI Agent 打造的最快浏览器自动化运行环境，让 Codex、Claude Code 等 AI 助手直接复用你已登录的浏览器状态。它的Learnings（站点知识包）机制允许每个网站沉淀一份可复用的"地图"——页面结构、稳定选择器和现成工具函数。想给项目提第一个 PR？新增一个站点 Learnings 就是门槛最低、收益最高的切入点。本文带你走完整条实战流程 🧭

为什么从 Learnings 入手？

Learnings 目录完全独立于核心源码，改它不需要理解整个 TypeScript 运行时，也不会影响其他站点的行为。对新手而言：

📦改动范围小：一个站点就是一个文件夹，包含 4 类文件
🤖价值直观：你写的工具函数会被 AI Agent 直接调用，让它在对应站点上更快、更准
✅有自动校验兜底：内置校验脚本会在你提交前拦住所有格式错误

上图是官方基准测试：在真实 Web 任务中，ego-lite 不仅更快，成本也更低。而你贡献的 Learnings，正是让 AI 在这些任务上表现更好的"秘密武器"。

Learnings 目录结构速览

每个站点的知识包位于 skills/ego-browser/learnings/ 下，结构固定：

learnings/<站点名>/ ├── manifest.json # 元数据：域名匹配、工具清单与参数模式 ├── notes/*.md # 人类可读的站点笔记：页面结构、导航方式、边界情况 ├── tools/*.js # Node 侧工具（在 CLI 进程中运行） └── browser-tools/*.js # 浏览器侧工具（注入页面内运行）

可以直接对照两个成熟示例学习：

Google 示例：manifest.json、notes/overview.md、tools/search-extract.js
X (Twitter) 示例：manifest.json、notes/overview.md

官方贡献指南的 Site Learnings 章节也对此有权威说明。

实操：5 步新增一个站点 Learnings

第 1 步：克隆仓库并准备环境

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/eg/ego-lite cd ego-lite/package/ego-browser npm ci

第 2 步：仿照现有站点搭建目录

在skills/ego-browser/learnings/下新建你的站点目录，例如learnings/my-site/。目录名将成为站点的id——manifest 中的id字段必须与目录名完全一致，否则校验直接失败。

第 3 步：编写 manifest.json

manifest 是"说明书"，告诉运行时应匹配哪些域名、有哪些工具。核心字段：

字段	作用
`id`/`name`	站点标识（须等于目录名）与展示名
`domains[]`	域名匹配列表，支持`*.example.com`通配
`notes[]`	指向`notes/*.md`的笔记路径
`nodeTools{}`	Node 侧工具：路径必须是`tools/*.js`，并声明`callable`导出函数名
`browserTools{}`	浏览器侧工具：路径必须是`browser-tools/*.js`

每个工具还需声明description、args（参数名 + 类型 + 是否必填）和returns。类型仅限string / number / integer / boolean / array / object。

第 4 步：写笔记与工具函数

notes 是"地图"不是"日记"：只记录页面结构、稳定选择器（CSS / ARIA / 文本）、导航方式和边界情况。参考 x-com 的 overview.md，它清晰列出了data-testid选择器与防误点模式。

硬性红线（校验器会扫描你的所有文件）：

❌ 禁止出现像素坐标、密钥/token、任务流水账
❌ 禁止临时快照引用（如@12或ref=12这类编号），必须用稳定选择器
✅ 只捕获站点的"形状"，而非你某次任务的经过

第 5 步：本地校验

cd package/ego-browser npm run validate:site-skills

校验规则全部实现在 validate-learning-format.ts，会逐一检查：manifest 合法性、域名格式、notes 路径、工具文件是否存在、callable函数是否真实导出、是否混入临时引用。校验逻辑本身可参考 src/learning/index.ts 中工具如何被加载与调用。

提交 PR 前的自检清单

按照 CONTRIBUTING.md 的流程，你的 PR 需要满足：

分支与提交：从main拉分支，提交信息遵循 Conventional Commits，scope 用站点名，如feat(learnings/my-site): add search tool
最小验证门槛：npm test全绿；涉及 Learnings 改动时npm run validate:site-skills通过
PR 描述三件套：改了什么（一句话）、为什么改、如何验证（附运行示例或截图）
加上 release-note 标签（如feat），方便自动生成分组发布说明
注意：CI 会在每次 PR 上自动执行npm test+validate:site-skills，本地先跑过可避免往返 🚀

常见踩坑一览

报错	原因
`manifest id must match directory name`	`id`字段与文件夹名不一致
`path must be a relative tools/*.js path`	Node 工具没放在`tools/`下或路径写了绝对路径
`missing Node callable`	工具文件的导出函数名与 manifest 中`callable`不匹配
`contains temporary snapshot ref`	代码或笔记里写了`@12`这类临时引用，请换稳定选择器

结语

一个站点 Learnings 通常只有几个文件、百来行代码，却是让 ego-lite 变得更聪明的真实贡献。挑一个你天天用的网站，把"地图"画出来——你的第一个 PR，就从这里开始 🎉

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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