基于 SHA-256 的本地 prompt pack 验证工具，为 Champion 对齐包生成确定性哈希、不可篡改账本及可移植锚点片段，确保 AI 工作流产物的可验证性与溯源性。
说明：
## 核心用法
LYGO-MINT Verifier 是一套面向 AI 对齐工作流的本地验证工具链，核心目标是将 Champion pack、summon prompt 或 workflow pack 转化为**可验证、可寻址的数字产物**。完整工作流包含五个环节：首先对 pack 内容进行规范化（canonicalize）处理，消除格式噪声；随后生成基于 SHA-256 的确定性哈希，确保内容完整性；接着将哈希记录写入两种账本——追加式日志（append-only）与去重后的规范账本（canonical）；最终输出可粘贴至任意平台（Moltbook、Moltx、X、Discord、4claw）的 Anchor Snippet，并支持后续回填锚点 ID 完成闭环。
用户通过三个独立脚本完成操作：：`mint_pack_local.py` 执行完整的 mint 与验证流程；`make_anchor_snippet.py` 基于已有哈希生成锚点片段；`backfill_anchors.py` 则将发布后的帖子 ID 或链接回填至账本，形成可追溯的发布记录。
## 显著优点
**纯本地架构**是该技能最突出的安全特性。所有操作均在用户工作空间内完成，无网络传输、无云端依赖，从根本上杜绝了数据泄露风险。仅依赖 Python 标准库（argparse、json、subprocess、pathlib 等），零外部 pip 依赖，彻底消除了供应链攻击面。
**确定性哈希机制**确保了跨平台、跨时间的内容一致性验证。同一 pack 在任何环境下生成的 SHA-256 哈希完全一致，为 AI 对齐产物的版本管理、来源验证和学术引用提供了技术基础。
**双账本设计**兼顾了审计友好性与查询效率。追加式日志满足不可篡改的审计需求，规范账本则便于快速检索与去重管理。Anchor Snippet 的标准化输出格式，使得验证信息可以无缝嵌入社交媒体、文档或代码仓库。
## 潜在缺点与局限性
**依赖工具链的透明度不足**是首要局限。核心功能实际由 `tools/lygo_mint/*.py` 实现，但 SKILL.md 未展示这些文件的源码，用户需自行审查其安全性。这种”黑盒依赖”增加了使用前的尽职调查成本。
**纯本地设计也带来协作限制**。无网络同步能力意味着多设备场景下需手动迁移 ledger 文件，团队共享时需借助外部版本控制工具。此外，当前实现缺乏图形界面，对非技术用户存在一定门槛。
**输入验证可进一步强化**。虽然路径遍历已通过 `Path.resolve()()` 防护，但文件类型校验（如强制限定 .md 扩展名）尚未实现，存在误操作处理非预期文件格式的可能。
## 适合的目标群体
该技能精准服务于三类用户：**AI 对齐研究者与 Champion 系统开发者**，需要为其 prompt pack 建立可验证的发布记录；**开源 AI 工作流维护者**，希望为社区贡献提供哈希寻址的确定性版本；**内容创作者与数字策展人**，追求在社交媒体发布可溯源、可验证的 AI 产物。
技术门槛要求用户具备基础的命令行操作能力与 Python 环境配置经验，适合开发者、研究员及高阶 AI 用户，暂不适合纯业务场景的无代码用户。
## 使用风险
**依赖工具审查风险**：`tools/lygo_mint//` 目录下的工具源码未在文档中披露，若这些文件被篡改或包含恶意逻辑，可能破坏验证流程的完整性。建议首次使用前进行完整代码审计。
**敏感信息处理风险**：虽然脚本声明不读取 secrets，但哈希计算会暴露文件内容的特征信息。处理包含 API 密钥、内部策略等敏感信息的 pack 时，哈希值本身可能成为信息泄露的侧信道。
**账本数据持久化风险**：ledger 文件默认写入 `state//` 目录，若该路径遭遇误删除、磁盘故障或权限变更，将导致验证历史丢失。建议建立定期备份机制。
**子进程调用风险**：脚本通过 `subprocess.run()()` 调用本地 Python 文件，虽目标路径固定，但若 `tools/lygo_mint//` 目录被恶意替换，仍存在间接代码执行风险。
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