用户端调试——尤其是手机上的内嵌 WebView——是排障的老大难：让用户开 vConsole、截图、复制日志，来回折腾半天；AI 更难介入。
silkpulse 的做法：页面里插一个 script 标签，console、网络、报错实时上报到网页控制台——你人工看，或直接让 AI 排查。
对比对象：vConsole · PageSpy · chii
- 嵌的是官方 DevTools —— 同类只能看 DOM 树，silkpulse 直接嵌官方 vue/react-devtools 面板，生产构建照样看组件树 / state / hooks
- 给 AI 留了 HTTP 接口 —— 自带 skill：读快照、日志、网络（含响应体），还能在远程页面执行 JS 做验证，定位→验证一次会话走完
- 看 —— 页面快照、console、网络请求、报错堆栈（自动 sourcemap 还原真实位置）
- 动 —— 远程执行 JS、点击、填表单、滚动、模拟按键
- 多设备 —— 多设备同时接入，标签区分、错误高亮、断线重连历史不丢
- 打开控制台，登录页点「游客进阶 → 创建我的项目 Key」——免费免注册，生成一个只属于你的临时项目（5 天有效，Key 只展示一次，立即保存）
- 用 Key 登录 → 点「➕ 接入新设备」，选一种接入代码贴到你的页面上（script 标签 / bookmarklet / 油猴脚本，都不用改源码）
- 回到控制台，设备、console、网络请求、组件树都出现了
🔒 上报的是页面完整现场（console / 网络请求含响应体 / DOM / 组件 state）。想随便看看可用「游客访问 Playground」公共项目——但公共数据全员可见，别拿有登录态或敏感信息的页面去接。长期使用建议自己部署。
要求：Node ≥ 22、pnpm ≥ 11
pnpm install
pnpm build # 构建全部包
pnpm start # 启动，默认端口 8080浏览器打开 http://localhost:8080 即是控制台，http://localhost:8080/demo 是已接入 SDK 的测试页。
官方镜像 llej0/silkpulse（amd64）：
docker run -d --name silkpulse -p 8080:8080 \
-v ./data:/app/data \
-e SILKPULSE_ADMIN_KEY=<你的密钥> \
llej0/silkpulse:latest或用仓库根的 docker-compose.yml：SILKPULSE_ADMIN_KEY=<你的密钥> docker compose up -d。
自行构建：bash scripts/docker-build.sh [版本号]（会先 pnpm build，native 文件与构建机架构/Node ABI 需一致，镜像基底为 node:24-slim）。
构建产物自包含，无需 node_modules（dist/ 里含平台相关的 native 文件，目标机架构需与构建机一致）：
rsync -avz --delete packages/server/dist/ root@<server>:/app/silkpulse/dist/
rsync -avz --delete packages/server/public/ root@<server>:/app/silkpulse/public/
SILKPULSE_ADMIN_KEY=<你的密钥> node /app/silkpulse/dist/bin/silkpulse.mjs --port 8080不设置 SILKPULSE_ADMIN_KEY 则鉴权关闭（启动日志会警告），生产环境务必设置。
Nginx 反代时记得放行 WebSocket 升级（Upgrade / Connection 头）。
AI agent 通过 silkpulse skill 一句话排查问题：
node tools/skill/scripts/silkpulse.mjs devices # 在线设备
node tools/skill/scripts/silkpulse.mjs inspect <id> # 一键诊断聚合（AI 最高效入口）
node tools/skill/scripts/silkpulse.mjs exec <id> "return location.href" # 在远程页面执行 JS完整用法见 tools/skill/SKILL.md。
- 架构与实现细节：SILKPULSE_KNOWLEDGE.md
- 项目结构：
packages/（server、sdk、renderer、feature-detect、shared）+apps/console（控制台 UI）+tools/skill（AI skill）
感谢 LINUX DO 社区佬友们的支持与反馈 🙏
MIT