网页端真能搓出一台“2亿年时光机”？

GitHub 刚刷到的神仙项目，这老哥直接把哺乳动物 2 亿年演化史，硬生生怼成了一个交互网页——视觉效果跟科幻大片里的高维数据屏有一拼。

项目叫 DeepTime Mammalia（SeanWong17/Mammalia-tree），纯开源，没整任何商业化花活，就是前端技术力的纯粹炫技 + 硬核科普。 无需下载客户端，浏览器一点即开。

开场即王炸：3D 螺旋时间线序幕，高级感拉满。

交互如德芙：基于 D3.js 的动态时间树，千万年节点随拖随展。

数据硬核到爆：2 亿年演化分支全覆盖，生命之树高度还原。

前端直接抄作业：源码全公开，想学 Web3D 和数据可视化的，顶级范例摆在这儿。

：https://github.com/SeanWong17/Mammalia-tree…

SeanWong17/Mammalia-tree

Source: https://github.com/SeanWong17/Mammalia-tree

DeepTime Mammalia

交互式哺乳纲演化树 · 沉浸式科普体验

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从合弓纲的余晖，到新生代的繁盛。
跨越 2 亿年的生命史诗，尽在指尖流转。

👉 点击进入：沉浸式体验 (Live Demo) 👈

📖 简介 (Introduction)

DeepTime Mammalia 是一个运行于现代浏览器端的交互式数据可视化作品。不同于枯燥的教科书图表，本项目利用 WebGL 和 CSS3D 技术，试图重构我们对“演化时间“的感知。

项目基于最新的 Mammal Diversity Database (MDD) v2.3 分类系统，将从二叠纪末期的合弓纲祖先到现代哺乳动物的 167 个科、上千个演化节点，通过双螺旋画廊与动态演化树的形式呈现。

🌟 亮点： 本项目不仅包含科学数据，还隐藏了一个关于“祖先“的彩蛋模式，等待你去发现。

🧭 相关推荐 (Related Project)

如果你想沿着另一条羊膜动物主线继续探索，也可以查看姊妹项目 DeepTime Sauropsida：它聚焦鸟类、鳄类、龟鳖类、喙头类与有鳞类，把现生蜥形纲重新放回约 3 亿年的深时背景中。

👉 GitHub：https://github.com/SeanWong17/Sauropsida-tree

✨ 核心特性 (Features)

🌌 沉浸式 3D 序幕

• DNA 双螺旋画廊：基于 Three.js (CSS3DRenderer) 构建，象征生命的遗传密码。
• 动态星空背景：WebGL 粒子系统随鼠标与触摸流动，营造深邃的时间感。
• 平滑运镜：影院级的相机过渡动画，实现从微观（卡片）到宏观（演化树）的无缝切换。

🌿 交互式演化图谱

• D3.js 动态树：高性能渲染，支持从“纲“到“科“的逐级展开/收起。
• 全手势支持：支持鼠标滚轮缩放、双指捏合及拖拽漫游，流畅丝滑。
• 地质时间轴：底部集成动态标尺，实时显示当前视口对应的地质年代（MYA - Million Years Ago）。
• 智能检索：支持中文/拉丁学名实时搜索与高亮定位。

🌐 国际化支持

• 中英文切换：一键切换界面语言，支持中文和英文双语显示。
• 智能文本适配：节点名称、描述、UI 元素自动适配当前语言。

🥚 溯源彩蛋 (The Easter Egg)

• 这是一个致敬生命韧性的隐藏模式。
• 寻找并点击界面中的“溯源“按钮，你将看到一条穿越大灭绝的幽灵线框路径——那是我们作为“最后的合弓纲“孑遗，在这颗星球上走过的路。

⚡ 性能优化

• 响应式设计：自动适配桌面端和移动端，优化不同设备的显示效果。
• 动态资源加载：根据设备性能动态调整粒子数量和渲染质量。
• 模块化架构：代码分离清晰，便于维护和二次开发。

📸 预览 (Screenshots)

3D 螺旋画廊	演化树概览

资料卡片	溯源彩蛋

🛠️ 技术栈 (Tech Stack)

本项目采用 Vanilla JavaScript (ES6+) 开发，无复杂构建工具依赖，保持代码的纯粹与轻量。

• Core: HTML5, CSS3, JavaScript
• Visualization: D3.js (v7) - 处理复杂的树状数据结构与布局计算。
• 3D Engine: Three.js (r128) - 处理 WebGL 粒子背景与 CSS3D 变换。
• Animation: Tween.js - 处理平滑的补间动画。
• Fonts: Noto Serif SC & Playfair Display (via Google Fonts)。

📂 目录结构 (Structure)

项目采用模块化设计，便于维护和扩展。所有数据与图像资源均已通过 JS 变量预加载，无需后端环境。

Mammalia-tree-main/
├── assets/                  # 静态资源
│   └── logo.png            # 项目 Logo
├── data/                    # 数据文件
│   ├── data.js             # 演化树拓扑数据 (JSON Object)
│   └── images_data.js      # 图像资源 (Base64 encoded)
├── examples/                # 演示截图
├── src/                     # 源代码
│   ├── css/
│   │   └── style.css       # 主样式文件
│   └── js/
│       ├── config.js       # 全局配置（性能、布局等）
│       ├── i18n.js         # 国际化配置（中英文）
│       ├── utils.js        # 工具函数库
│       ├── easter_egg_data.js  # 彩蛋数据
│       └── main.js         # 核心逻辑 (Three.js + D3.js)
├── index.html               # 入口文件
├── requirements.txt         # Python 依赖（翻译脚本）
├── README.md                # 中文说明
└── README_EN.md             # English Documentation

🚀 本地运行 (How to Run)

得益于零依赖和数据内嵌的设计，本项目具有极佳的便携性：

方式一：直接打开（推荐用于快速预览）

1. 下载：Clone 或下载本项目压缩包。
2. 运行：直接双击 index.html 即可在浏览器中流畅运行。
3. 注意：无需安装 Node.js，无需配置本地服务器，开箱即用。

方式二：本地服务器（推荐用于开发）

为避免某些浏览器的 CORS 限制，建议使用本地服务器：

# 使用 Python 3
python -m http.server 8000

# 或使用 Node.js (需先安装 http-server)
npx http-server -p 8000

然后访问 http://localhost:8000

🔧 自定义配置 (Customization)

项目支持通过 src/js/config.js 进行自定义配置：

// 性能配置
performance: {
    particleCount: { desktop: 2000, mobile: 1000 },  // 粒子数量
    cardCount: { base: 30, min: 35, max: 80 }        // 卡片数量
}

// 3D 场景配置
scene3D: {
    helix: { radiusBase: 600, yStep: 30 },           // 螺旋半径和间距
    camera: { targetZDesktop: 2000 }                 // 相机位置
}

// 树形图配置
tree: {
    width: { desktop: 2000, mobile: 1200 },          // 树宽度
    nodeSpacing: 45,                                 // 节点间距
    zoom: { scaleExtent: [0.15, 3] }                 // 缩放范围
}

🤝 致谢与声明 (Credits & Disclaimer)

本项目的诞生离不开开源社区与 AI 技术的协作：

• 数据基准：分类系统参考 Mammal Diversity Database (MDD) v2.3 与 Paleobiology Database。
• AI 辅助编程：核心代码逻辑与 Shader 优化由 Google Gemini 协助完成。
• AI 图像生成：物种复原图由 AI 模型 nanobanana 生成。
  • 注：AI 生成图像旨在提供艺术化的视觉参考，可能存在解剖学上的细节偏差，请勿直接用于严谨的学术引用。

📄 开源协议 (License)

本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC-SA 4.0) 进行许可。

• ✅ 你可以自由地分享、修改本项目。
• ❌ 不可用于商业用途。
• 📝 转载或修改请注明原作者：Sean Wong。

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