docs: add OpenSpace first-time analysis entry

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@ -230,6 +230,7 @@ With the same frozen Hy3 backbone, OpenSpace improves from a 65.2% Cold run to a
## 📋 Table of Contents
- [⚡ Quick Start](#-quick-start)
- [🚀 OpenSpace新手向分析稿](./docs/analysis/openspace.md)
- [🤖 Path A: For Your Agent](#-path-a-for-your-agent)
- [👤 Path B: Command Line](#-path-b-command-line)
- [📊 Local Dashboard](#-local-dashboard)

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# OpenSpace子代理C速读
## 一句话目标
OpenSpace 是给 AI Agent 用的“技能仓库+训练场”:它不只让 Agent 记住技能Skill更要让 Agent 记住哪些技能在真实任务里真的有效。
## 核心模块(怎么理解)
- `openspace/application.py`:对外入口。
- 你调用 OpenSpace 时,先经过这里,像门面一样把配置和运行参数整理好。
- `openspace/runtime/`:任务运行核心。
- 负责会话、状态、执行生命周期,保证 CLI、MCP、Dashboard 共用一套执行逻辑。
- `openspace/skill_engine/`:技能记忆与进化脑。
- `registry.py`:建技能目录,发现本地和云端技能。
- `analyzer.py`:任务后分析,判断技能是否起效。
- `evolver.py`:生成 FIX / DERIVED / CAPTURED 版本。
- `store.py`:把技能版本、谱系、质量分数持久化。
- `skill_ranker.py`:按质量+匹配度给技能排序。
- `openspace/grounding/`:能力执行层。
- 统一不同后端shell、gui、mcp、web、meta执行工具。
- `openspace/agents/`Agent 主体。
- 负责与大模型协作、工具调度和任务循环。
- `openspace/cloud/`:技能社区连接层。
- 上传、下载、搜索公开/私有技能,做质量证据上链。
- `openspace/communication/`:多渠道对接。
- 支持 WhatsApp、Feishu 等消息入口。
- `openspace/recording/``openspace/persistence/`:证据仓库。
- 记录执行日志、截图、对话、指标,用于质量判断。
- `apps/`:可视化界面。
- Dashboard 和 TUI把“哪些技能在变好/变差”展示给人看。
## 给第一次看的人(超简版)
想象你有一个助理AI Agent平时它会不断尝试很多“操作小剧本”Skill
OpenSpace 的作用:
1. 让助理先选对剧本。
2. 把每次执行结果都记录下来:是成功、失败还是临时放弃。
3. 把这些记录变成“质量信号”,给更可靠的技能更高优先级。
4. 允许自动改进,但用“先试用后验证再信任”的方式,避免乱改。
5. 最后把能用得更好、来源更清楚的技能按包package共享出去。
你可以把它想成:
- 一个会“记账”的技能库(有证据)
- 一个会“练习”的进化系统(按结果改进)
- 一个“本地执行、云端发现”的协作平台
## 一个使用流程(从 0 到 1
- 你发任务
- Agent 从本地/云端找到候选 Skill
- 选中一个 Skill 去执行(可能调用 shell、MCP、浏览器等
- 执行结束后写入证据记录
- 记录决定该 Skill 是否值得继续重用
- 触发演化时,产生新版本并做验证
- 通过质量和审核规则后,推送到更高信任状态
## 我最先看的入口(建议)
- 先读:
- `README.md` 的 “Quick Start”和“Framework”
- `README.md` 的 “Code Structure” 代码树
- `openspace/host_skills/README.md`(想让 Agent 接入 MCP 时)
- 本文档:`docs/analysis/openspace.md`