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Model-planned, low-token Factory26 software harness with auditable production traces

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Overview

Langqi Forge(琅岐铸造)是 Factory26 / ARC-Bench 参赛 Harness。它用一次真实模型工具调用把需求编译成可验证的构建契约,再用版本化能力内核或受限代码 Agent 产生可运行软件。其目标不是再包一层 Claude Code,而是让软件工厂积累经验:公开黑盒失败、最小反例、定点修复,以及公开基准与对抗复验全绿后的可证伪能力胶囊。旧胶囊只能影响路由,不能跳过新制品的构建、启动、GUI 和对抗验收。

页面区分历史生产基线与当前 v2 强化源码的证据状态。历史基线记录真实调用阿里云百炼 qwen-plus,并在 GitHub 101/101、改名对抗 101/101、Spreadsheet 102/102 上通过;当前 v2 源码在 Python 126/126、Node 22/22,双域 dry-run 制品为 304/304。v2 同版本生产证据位于独立 evidence-v2 分支,只接受由所声明源码 revision 的精确 zip 产生、并通过真实模型网关、三次顺序 GUI、v2 资格门和独立验证器的制品。上述结果只适用于已锁定哈希的公开任务,不等于隐藏题必过、Top 20 或获奖保证。

系统流程从 requirements.yaml 开始,经过确定性规格编译、一次强制工具的模型规划、闭世界覆盖门,再进入版本化领域内核、内核加语义增量 Agent 或受限代码 Agent,随后进行构建、启动、健康检查、原始 Playwright 与对抗夹具,失败时产生最小观测反例,所需 profile 全绿后生成可证伪能力胶囊,并进行运行封口、资格门与独立验证器。标准入口符合 ARC-Bench 运行合同,生成结果的 .arc/ 包含运行事件、生产轨迹、规划合同、编译计划、能力覆盖、变更影响、Harness 报告、运行封口、能力胶囊、反例、公开评测和可追溯性等文件。模型只能通过白名单工具写 frontend/ 与 backend/,不能修改 .arc/、Git、评分器或工作区外文件。

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Use Cases

  • 团队使用 Langqi Forge 将需求编译为可验证的构建契约,并通过一次强制模型工具调用进行规划。
  • 团队使用 Langqi Forge 在闭世界能力完整覆盖需求时路由到版本化领域内核。
  • 团队使用 Langqi Forge 对未知域使用受限代码 Agent,并限制其只能读写生成项目。
  • 团队使用 Langqi Forge 生成包含 GitHub 与 Spreadsheet 企业闭环的可运行制品。
  • 团队使用 Langqi Forge 复现公开验收,并将公开题包同步到本地 .cache/。
  • 团队使用 Langqi Forge 生成评委一页入口的自包含 HTML 和同源 JSON。
  • 团队使用 Langqi Forge 在本地创建虚拟环境并运行测试。
  • 团队使用 Langqi Forge 通过独立验证器检查证据包。

Features

AI assistant

Natural language interface

Workflow automation

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