GCW — 网站复制工具（Gao Copy Website）

研究一个公开网站的实际运作方式，复现其中重要的部分，并在真实浏览器中验证结果。优先依赖真实的源代码和可观察的运行时证据，而非看似合理的 AI 猜测。

牢记三条规则：

在实现之前找到证据。
在重构之前让它能运行。
在优化之前进行对比。

边界

仅当目标由用户拥有、已获得预期复用的许可或明确授权时才进行操作。仅在授权不明确时进行询问。
将经过身份验证、仅需密码以及私有内容视为超出范围，除非明确授权。
不要绕过访问控制，也不要恢复、交付或提交凭据。
在公开复用之前，分别检查代码、字体、图像、模型和品牌的权限。
将不确定的技术声明标记为 SOURCE（来源）、PARTIAL（部分）或 GUESS（猜测）。
不要将已部署的打包产物呈现为原始创作源码。

1. 先选择目标，再选择工具

阅读 references/clone-modes.md 并选择一种主要模式：

TEARDOWN（拆解分析）：理解真实的设计与实现，无需承诺重建。
FAITHFUL_CLONE（忠实克隆）：尽可能根据证据复现可观察到的站点。
CREATIVE_REBUILD（创意重建）：保留选定的结构、节奏或交互思路，同时替换品牌和内容。
PRODUCTION_RECOVERY（生产恢复）：在无法获得可维护源码时，恢复已拥有但已部署的站点。

记录一份简短的预检：

- 目标：
- 站点类型：
- 源码可用性：
- 复用边界：
- 高置信度范围：
- 近似或排除范围：
- 推荐路径：

不要让每个项目都承担生产恢复的成本。使用能够支持所选目标的最轻量级的证据和验证方式。

2. 首先寻找真实实现

在抓取或重建之前：

搜索站点名称、产品名称、域名所有者和部署标识，查找官方公开仓库。
检查源码映射、框架元数据和公开部署产物。
验证仓库和资源许可证；公开可用不等于允许重新部署。
将原始源码、已部署产物和你可编辑的实现清晰分离。
使用最终的规范 HTTP(S) URL。GCW 拒绝携带凭据的 URL 以及重定向到已配置源之外的内容。

当存在官方可复用的源码时，从该源码开始。如果没有，则继续进行运行时侦察，并说明哪些仍然未知。

3. 初始化项目记录

阅读工作区中的 AGENTS.md。如果此机器尚未验证，请在 GCW 仓库中运行 npm install、npm run install:browser 和 npm run check。

创建一个非破坏性的项目记录：

python scripts/init_reconstruction.py <workspace> --url <canonical-url> --authorization <owned|licensed|authorized>

使用 .gcw/ 目录存放清单、截图、报告和已知缺口。不要静默覆盖现有证据。

4. 侦察站点并分类其表面

当 Node.js 和 Playwright 可用时运行清单：

node scripts/site_inventory.mjs --url <canonical-url> --out <workspace>/.gcw/evidence/network/site-inventory.json

然后验证自动化无法可靠推断的内容：

路由、页面族、深层链接和响应式断点
DOM 根节点、固定覆盖层和内滚动容器
悬停、点击、拖拽、滚动、时间、大小调整、主题和存储状态
Canvas、WebGL、WebGPU、工作线程、iframe、视频、音频和懒加载资源
加载状态与稳定应用状态
需要本地模拟数据的公共 API 和数据依赖

对于 Canvas/WebGL/WebGPU 的所有权、着色器和渲染管线，使用 web-shader-extractor。当目标是保留排版、间距、调色板、布局、动效或视觉语言而非字节级产物时，使用 design-dna。

5. 选择实现路径

根据证据和站点类型选择路径：

证据或站点类型	默认路径
官方可复用源码	在其许可证范围内运行并适配源码
简单的静态站点	保留公开文件和 URL 路径，然后移除跟踪并替换内容
内容丰富的 React/Vue/Next 站点	重建页面模板并使用公开或本地模拟数据
多页面营销站点	在构建共享模板之前，先映射路由和页面族
交互密集型站点	先捕获状态，再复现状态转换
WebGL/Canvas 站点	在项目化之前恢复渲染/输入/输出模型
仅视觉灵感	提取设计 DNA 并构建原始实现
失去源码的生产站点	阅读 `references/recovery-tiers.md` 和 `references/gates.md`，然后建立经过验证的回放（oracle）机制

不要归档或复制所选模式不需要的第三方资源。

6. 构建一个可运行的本地项目

在编辑新项目时，保留一个稳定的参考或证据记录。
恢复所有范围内的路由，而不仅仅是首页。
在所选主机上保留导航和深层链接行为。
用明确的模拟数据或安全的回退方案替代不可用的服务器行为。
验证生产构建和静态预览，而不仅仅是开发服务器。

在适用时运行路由检查：

python scripts/route_smoke.py --base-url <preview-url> --route / --route /example

7. 在真实浏览器中验证

阅读 references/qa-scenarios.md 和 references/tooling.md。

定义来源和候选场景，然后捕获匹配状态：

node scripts/capture_compare.mjs --config <capture-scenarios.json> --output <results-dir>
python scripts/batch_image_diff.py <results-dir> --diff-dir <results-dir>/diff

匹配视口、DPR、路由、指针、滚动、随机种子、就绪状态和时间阶段。检查截图和差异图像；单一的全局分数无法解释交互或合成器失败。

不要通过调整颜色、偏移或动画速度来隐藏缺失的接线。将有相位依赖的区域与确定性失败分离。

8. 交付学习成果，而不仅仅是克隆产物

仅输出所选模式要求的文档：

TEARDOWN.md：真实实现、证据级别和可转移的技术
DESIGN_DNA.json：用于创意重建的设计系统、视觉语言和效果
REPLACE_GUIDE.md：替换文本、媒体、颜色、字体、模型和数据的位置
CLONE_REPORT.md：来源与本地版本的对比、权衡和已知缺口
可运行的项目、构建命令和部署说明

对于高级资产情况，例如烘焙在 GLTF/GLB 几何体中的文本，请阅读 references/special-cases.md 而非扩展主工作流。

9. 仅在需要时加固

对于维护的项目或生产恢复，安装截图回归运行器：

python scripts/install_ci.py <project-root> --source-url <canonical-url>

对于一次性的拆解分析或学习练习，CI 是可选的。如果安装了，即使阈值失败，也必须上传截图、差异和报告。

10. 诚实地收尾

重新运行构建以及预检中承诺的 QA 场景。
记录已知缺口和下一步需要的证据；永远不要编造成功的交互。
在发布改编版本之前，移除跟踪和原始品牌残留。
留下干净的 Git 检查点；未经用户授权，切勿推送。
区分原始创意、已获许可复用的资产、观察到的行为以及你自己的实现。

GCW — 网站复制工具