{"repo":"CloverIris/SeekStar","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/CloverIris/SeekStar","clone":"git clone https://github.com/CloverIris/SeekStar.git","description":"寻星SeekStar-浏览器和 Chat AI 解决的是“如何回答我已经能问出的问题”。SeekStar 要解决的是“如何让我发现自己还不知道该问的问题” 寻星 是一种面向未来的浏览器 / 搜索引擎形态构想。通过AI驱动的3D 语义望远镜：把互联网万物折叠成可漫游的星空。输入关键词 → 进入三维语义空间 → 调焦、闲逛、跃迁，发现列表页永远到不了的冷门站点、商品与视频。支持 Web/VR 双模式，开源全流程。 它不再以传统的关键词匹配和线性列表作为信息探索的入口，而是以地图化 / 星图化的方式，展现知识的关联、创作者的聚集，以及那些尚未被命名的领域。 在“寻星”中， 你看到的，不是结果的排序， 而是信息的引力场； 不是冷静的检索， 而是温柔的靠近。","language":"TypeScript","stars":34,"topics":["3d-visualization","ai-search","ai-search-engine","exploratory-search","human-ai-collaboration","llm-integrations","semantic-search","transformers","umap","vector-embedding"],"license":"MIT","category":"machine-learning","readme_excerpt":"寻星 SeekStar 不是搜索引擎，不是浏览器，也不是聊天框。 SeekStar 是一个用于探索「未知的未知」的 AI 认知星图。 浏览器和 Chat AI 解决的是“如何回答我已经能问出的问题”。SeekStar 要解决的是“如何让我发现自己还不知道该问的问题” SeekStar 试图回答一个问题： 当用户还不知道该问什么时，软件应该如何帮助他们开始探索？ 传统搜索框和 Chat AI 都隐含着同一个前提：用户必须先知道自己想问什么，并且能够把问题准确表达出来。 但许多真正有价值的发现，发生在问题被命名之前。 SeekStar 的目标，是把检索行为重构为空间行为： 从「输入关键词，得到结果列表」变成「进入一片可以缩放、漫游、圈选、解释和继续扩展的认知星图」。 --- 核心理念 1. 在提问之前，先抵达未知 SeekStar 不要求用户一开始就提出精确问题。 用户可以从一个词、一段文本、一个网页、一个链接、一个圈选区域、一个每日主题，甚至一个陌生字符开始。 系统会把它转化为一个可探索的语义场。 --- 2. 搜索不是结果列表，而是方向感 传统搜索追求「命中」。 SeekStar 追求「定位」。 输入一个方向后，用户不会被直接扔进一组线性结果，而是被带到一个主题星域中： 上层是什么领域？ 同层有哪些相邻主题？ 下层有哪些具体内容？ 边缘还有哪些尚未展开的未知？ 哪些内容是来源支持的？ 哪些只是 AI 推测或待验证的雾区？ --- 3. 地图优先于聊天框 SeekStar 的中心不是聊天输入框，而是一个 2.5D 认知画布。 XY 平面表示当前层级中的语义分布。 Z 轴表示无限递归的认知深度。 缩放不是视觉特效，而是语义层级切换。 圈选、画笔、拖拽和镜头移动都是表达意图的方式。 --- 4. 任意信息粒度都可以成为新的入口 SeekStar 的理想缩放链路是： 这意味着，一个网页中的一个词，也可以重新成为一片星图的中心。 --- 5. AI 是制图师，不是神谕 SeekStar 中的 AI Agent 不应该像传统聊天机器人那样只给出最终答案。 它更像一个认知制图师： 识别父级领域、子级主题和相邻概念； 组织来源、关系和语义层级； 标记不确定区域； 解释用户圈选的局部星域； 生成学习路径、摘要、翻译、对比和下一步问题； 把探索结果导出为结构化 Markdown。 AI 生成的内容必须和真实来源区分开。 未知区域应该被标记为「雾区」，而不是伪装成事实。 大模型的价值在于 把人类尚未意识到的未知，组织成可探索的分层结构 ；但探索的主路径仍是看、移、缩放、圈选和确认来源，而不是等待一段聊天式答案。 --- 6. SeekStar，不是 SearchStar 名字本身就是在陈述产品命题。 Search（搜索） 假设你已经知道要找什么，至少知道该用什么词去命中它。 Seek（寻） 假设你可能只有一个方向、一个碎片、一种「附近似乎有关」的感觉，或一片值得靠近的区域。 SeekStar 致敬人类第一次用望远镜观察星空的那一刻：重点不是立刻得到排序好的答案，而是获得一种新的观看方式——移动、放大、对照、发现意外，并带着更好的问题再次回来。 --- 7. 存在先于认识 并非星图上的一切都该由模型「想出来」。 网页、论文 PDF、百科条目、文档和公开资料，在世界中已经存在；它们的 relevance 往往要在探索开始之后才显现。Playwright 扮演的 Scout（探测器） 负责观察这些外部对象，带回标题、URL、摘要、正文片段、链接和检索时间。 Scout 观察","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/CloverIris","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/CloverIris/SeekStar/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}