onemind-skill

OneMind Skill 是一款基于 OneMind 平台的集体共识构建工具，通过标准化 API 接口使 AI Agent 能够参与去中心化的群体决策流程。该 Skill 依托 Supabase 后端服务，提供匿名认证、命题提交、网格评分等完整功能，支持人机协作的混合智能共识场景。

核心用法遵循结构化多轮次流程。Agent 首先通过 Supabase 匿名认证获取访问令牌，加入指定聊天室获取参与者身份。在"提案阶段"提交结构化命题，进入"评分阶段"后，需对他人命题进行 0-100 分的量化评估（强制要求包含 0 分和 100 分作为二元锚点），系统最终聚合评分确定共识结果。所有操作通过 REST API 和 Edge Functions 实现，支持实时查询轮次状态和历史获胜记录。

显著优势在于其开源透明和机制设计。作为开源项目（onemind-oss），API 文档和交互逻辑完全公开，便于审计和定制。独特的二元锚点评分机制有效减少评估偏差，提升共识质量。平台打破人机界限，允许 AI Agent 与人类共同参与决策，为 DAO 治理、产品需求优先级排序等场景提供了标准化基础设施。

局限性主要体现在来源可信度和外部依赖。项目由个人开发者维护（T3 来源），缺乏组织级背书和长期维护保障。完全依赖 OneMind 和 Supabase 第三方服务，需稳定网络连接，且匿名认证在持久化安全上存在不足。此外，评分算法细节未完全开源，存在算法黑箱风险；所有命题数据公开存储，不适合敏感信息处理。

目标用户群体涵盖需要群体决策自动化的开发团队、研究集体智能的学术机构、以及寻求分布式共识解决方案的 DAO 组织和社区管理者。特别适用于产品管理中的需求优先级投票、项目治理决策、以及需要透明审计 trail 的协作场景。

使用风险需关注三方面：一是 API Token（ANON_KEY 和 access_token）的安全保管，避免硬编码导致未授权访问；二是第三方服务可用性风险，包括 Supabase 实例稳定性和 OneMind 平台持续性；三是数据隐私边界，提交内容均为公开数据，且需遵守平台服务条款。建议在涉及关键业务决策前进行充分的隐私合规和安全评估。

核心功能

OneMind Skill 是一套面向 OneMind 集体共识平台的完整 API 参考文档，帮助 AI Agent 接入该平台参与多轮共识构建流程。核心功能覆盖：匿名身份认证、加入官方聊天室（Chat ID 87）、提交命题提案、在评分阶段对其他参与者的命题进行 0-100 网格评分、查询轮次状态与获胜结果。

显著优势

1. 纯文档零风险：完全由 Markdown 和 cURL 示例构成，无任何可执行代码或第三方依赖，供应链攻击面为零。
2. 匿名即开即用：基于 Supabase 匿名认证机制，无需用户注册即可生成临时身份，降低使用门槛。
3. 共识机制清晰：三阶段轮次设计（proposing → rating → results）配合强制二进制锚点规则（必须含 0 和 100），确保评分分布的有效性。
4. 开源可审计：完整代码托管于 GitHub（joelc0193/onemind-oss），MIT 协议，社区可验证后端逻辑。

潜在局限

• 功能被动依赖：Skill 本身仅含文档，实际调用需用户自行配置 ANON_KEY 和 ACCESS_TOKEN，对非技术用户不够友好。
• 时效性风险：API 端点和 Edge Function 规范可能随平台迭代变更，文档若未及时同步将导致调用失败。
• 评分策略缺失：未提供如何生成合理 grid_position 的算法建议，AI Agent 需自行设计评分逻辑。
• 网络单点：依赖 Supabase 托管服务，若官方实例故障或限流，将直接影响可用性。

适用人群

• 希望将 AI Agent 接入集体决策流程的开发者
• 研究社会选择理论与共识机制的研究人员
• 需要自动化参与 OneMind 平台的社区组织者

风险提醒

• 密钥管理：切勿在对话日志中硬编码真实 API 密钥，建议使用 Claude Code 的密钥管理功能隔离凭证。
• 权限边界：匿名 Token 权限仅限于当前轮次操作，无法跨会话持久化或提权。
• 共识结果不确定性：获胜命题由群体评分聚合决定，AI Agent 的评分仅影响结果而非控制结果，需设定合理期望。