飞控 × AI 的 Skill / MCP 交流分享平台，专注于 PX4 无人机日志的智能分析。
本项目采用 BSD-3-Clause 许可证。
这是一个面向 PX4 和 ArduPilot 无人机开发者和飞控工程师的开源平台，提供两大核心能力：
- Skill（技能）：面向 AI 编程助手（如 Claude、Cursor）的提示词卡片，让 AI 更懂飞控开发。
- MCP（Model Context Protocol 服务）：让 AI 能够直接调用飞控工具和数据源的标准化接口。
按「感知 → 决策 → 控制 → 工具链」分类组织，方便检索和复用。
支持 PX4 .ulg 和 ArduPilot .bin 两种飞控日志格式，平台在浏览器本地完成全部分析，输出中文报告：
- 原始日志不出浏览器 —— 隐私安全有保障
- 规则引擎做数值判断 —— PX4：31 条检查规则覆盖 16 个维度；ArduPilot：43 条规则（阈值 draft）
- LLM 只做中文解释 —— AI 接收的是脱敏后的结构化结论，不接触原始数据
在线体验：已上线 Skill Hub，支持 GitHub / 邮箱登录。
| 术语 | 说明 |
|---|---|
| PX4 | 开源的无人机飞控固件，广泛用于多旋翼、固定翼等无人系统 |
| ArduPilot | 开源的无人机 / 无人车 / 无人船自动驾驶系统 |
| .ulg | PX4 的标准飞行日志格式，记录飞行过程中的传感器、状态、控制量等数据 |
| .bin | ArduPilot 的数据闪存日志格式，自带 FMT 声明 |
| Skill | 面向 AI 的技能卡片，告诉 AI "怎么帮你做某件事" |
| MCP | Model Context Protocol，Anthropic 推出的 AI 工具调用标准协议 |
| GJB-841 | 中国军用标准《军用飞机飞行数据记录设备通用规范》 |
.
├── CLAUDE.md # 项目说明（定位、架构、路线图、决策依据）
├── LICENSE # BSD-3-Clause 许可证
├── README.md
├── package.json # 根级转发：pnpm -C web dev/build，这里不装依赖
├── docs/ # 文档
│ ├── guide/ # 面向用户的指南（发布到站内 /guide）
│ └── develop/ # 面向开发与运维
├── knowledge/ # 经验与引擎的唯一真源（改经验只改这里）
│ ├── engine/ # 确定性分析引擎源码（engine.py / loader.py / operators.py）
│ │ ├── providers/ # 日志格式适配器（PX4 .ulg / ArduPilot .bin）
│ │ └── tests/ # 引擎单测（单测跟着被测模块走）
│ ├── px4/ # PX4：rules/*.yaml（31 条）+ fault-kb.yaml + meta/ + plot/
│ ├── ardupilot/ # ArduPilot：rules/*.yaml（43 条）+ docs/ + facts.yaml
│ ├── llm/ # LLM 提示词（GJB-841 system prompt 等）
│ └── rules-template.yml / plot-template.yml / rules-editor-schema.generated.json
├── server/ # 本地 MCP 服务（stdio，全部只读工具）
│ └── nextpilot_mcp/ # 日志侧 analyze_log 等 + 知识侧 get_rule 等
├── tools/ # 人手动跑的开发与校验工具（构建脚本在 web/scripts/，不在这里）
│ ├── ci/ # 编排层：check_all.py + checklist.yml（唯一入口）
│ ├── engine/ # 引擎守卫与回归（纯净性、provider 契约、字段引用、冻结基线）
│ ├── common/ # 仓库级检查（密钥扫描、工具链自查、校验机制卫生）
│ ├── dev/ # 给人用：下载日志、抓上游字典、探查字段 / 阈值、本地工作台
│ ├── setup/ # 装开发环境（uv / pnpm / git hook）
│ └── testdata/ # logs/（真实 .ulg，含 GPS 不入库）+ baseline/（冻结基线）
└── web/ # Next.js 站点 + Pages Functions（独立项目，有自己的 package.json）
├── content/ # 站点内容唯一真源（guide/skills/mcp，入库）
├── app/ # 页面与 /api/auth 路由
├── components/ # React 组件
├── functions/ # EdgeOne 边缘函数（KV、配额、DeepSeek 转发）
├── lib/ # 工具库
├── scripts/ # 构建脚本（build-knowledge.mjs）
└── workers/ # Pyodide Web Worker + 构建生成的引擎产物（*.generated.*，勿手改）
经验法则：日志分析的规则、阈值与提示词只在
knowledge/下维护。 改完后在根目录运行pnpm web:build:kb --check验证一致性。详见 knowledge/README.md。
# 1. 安装所有依赖（monorepo，pnpm workspace 会自动处理 web/）
pnpm install
# 2. 配置环境变量
cp web/.env.example web/.env.local
# 编辑 web/.env.local，填入你的 DEEPSEEK_API_KEY
# 3. 启动开发服务器
pnpm web:dev打开 http://localhost:3000，可以访问以下页面：
| 路由 | 功能 |
|---|---|
/ |
首页与精选 Skill |
/guide |
Skill / MCP 帮助文档与提交指南 |
/skills |
Skill 技能库（支持 Fuse.js 客户端搜索） |
/mcp |
收录的 MCP 服务 |
/analyze |
PX4 / ArduPilot 日志分析（Pyodide 浏览器端解析） |
/login |
登录（GitHub / 邮箱验证码） |
/me |
个人中心与历史报告 |
/tools |
开发工具与资源 |
整个日志分析在用户浏览器中完成，流程如下：
用户选择 .ulg / .bin 文件（全程留在浏览器，不上传原始文件）
│
▼
第一层 · 解析引擎
Pyodide（WASM 中的 Python）本地解析日志
PX4：pyulog；ArduPilot：自研解析器（无 pymavlink）
│
▼
第二层 · 规则检查
PX4：31 条 YAML 规则（16 个维度）
ArduPilot：43 条 YAML 规则（来自 ardupilot-mcp 的 16 项检查）
构建期编译为 Python → 内联到 Worker
│
▼
第三层 · LLM 解读
仅上传脱敏后的结构化结论（不含原始轨迹数据）
→ /api/explain（EdgeOne Pages Function，持有 DeepSeek Key）
→ 输出中文 Markdown 报告
关键原则：AI 只接收结论，不能编造数值（system prompt 对此有严格约束）。
在 web/content/skills/<slug>/ 下创建目录，放入三份文件：
| 文件 | 用途 |
|---|---|
SKILL.md |
给 AI 看的技能定义 |
README.md |
给人看的展示页 |
CHANGELOG.md |
版本历史 |
字段约束见 knowledge/README.md，完成后运行 pnpm web:check:skills 校验。
在 web/content/mcp/<slug>/ 下创建目录，走 MCP Registry 规范：
- 使用反向 DNS 命名（与 Skill 的 kebab 命名不同）
- 需要提供
server.json - 完成后运行
pnpm web:check:mcp校验
在 web/content/guide/ 下添加 Markdown 文件即可。
注意：站点内容（guide/skills/mcp）的真源全部在
web/content/下、直接入库， 没有构建期拷贝这一步。如果改完页面没变化，刷新一次即可（dev 模式下内容是运行期读盘的）。
所有校验项统一入口：tools/ci/checklist.yml。CI、pre-push hook、本地运行共用的都是同一份清单，加一项校验只改这一个文件即可。
# 本地快速检查（秒级，pre-push hook 跑的也是这个）
python tools/ci/check_all.py --stage push
# 云端 CI 级别检查（含产物比对、守卫自测、依赖审计）
python tools/ci/check_all.py --stage ci
# CI 级别 + Next.js 构建（本地跑比较慢）
python tools/ci/check_all.py --stage build,ci
# 查看所有阶段说明
python tools/ci/check_all.py --list-stages按是否需要真实 .ulg 日志文件分为两组：
| 分组 | 检查内容 | 运行位置 |
|---|---|---|
| 不需要日志 | ruff 风格检查、web:build:kb --check 产物一致性、tsc --noEmit、next build 等 |
云端 CI + 本地 |
| 需要日志 | 6 条冻结基线逐字段比对、适配器契约测试、数据层自查、字段引用检查 | 仅本地（日志含 GPS 轨迹，不入库） |
项目提供了三个 Git Hook，位于 .githooks/ 目录：
| Hook | 触发时机 | 作用 |
|---|---|---|
pre-commit |
git commit 前 |
Python 代码风格与 lint 检查（ruff） |
commit-msg |
保存 commit message 时 | 校验提交信息格式 |
pre-push |
git push 前 |
运行 check_all.py --stage push 快速检查 |
启用方式（每台机器执行一次，不随仓库同步）：
git config core.hooksPath .githooks重要提醒：CI 全绿不等于回归通过。修改规则、算子或引擎后，必须在本地跑一次"需要日志"那组检查，这是真正的回归门槛，云端 CI 覆盖不到。
校验项设计与原理详见
tools/ci/check_all.py的模块文档。
项目同时托管在 Gitee 和 GitHub，两者互为镜像：
origin → https://gitee.com/nextpilot/nextpilot-skill-mcp.git # Gitee（主）
github → git@github.com/nextpilot/nextpilot-skill-mcp.git # GitHub（镜像）推送时两个远程都必须推到。详细开发流程见 CLAUDE.md §6.9.2。