AI导哈

AI代码一致性研究平台

一个基于TypeScript/Bun技术栈的AI代码生成一致性研究平台，专注于Haskell代码生成分析。

  • by zhifengzhang-sz
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 zhifengzhang-sz/mcp-server

使用说明

人工智能代码生成一致性研究

一个复杂的AI一致性研究平台，使用TypeScript/Bun堆栈来衡量不同模型之间的AI代码生成一致性，重点是Haskell代码生成。

🎯 项目概述

本研究实施了 四层函数式编程架构 用于测量AI代码生成一致性：

  1. 接口 -纯类型定义和契约✅ 完成
  2. 核心 -数学基础（结果，QiError）✅ 完成
  3. 组件 -QiPrompt（即时工程）+QiAgent（人工智能提供商）✅ 完成
  4. 应用 -研究编排和分析✅ 完成

📚 文档架构

所有文档现在都组织在 /docs 遵循正确的命名约定：

docs/
├── contracts/         # Component interface contracts  
├── arch/             # System architecture and design
├── guides/           # User and developer guides
└── impl/             # Implementation analysis and alignment

👉 从开始: docs/readme.md 获取完整的文档索引

文件状态：✅ 完成并准备实施

图层 状态 覆盖范围 质量
目标 ✅ 完成 定义了4个阶段 战略清晰
建筑 ✅ 完整 完整的系统架构 模式一致性
设计 ✅ 完成 指定所有组件 语言无关
实施 ✅ 完整 生产就绪规格 类型安全，可扩展

✨ 主要特点

  • 🚀 现代技术栈：Bun运行时（比Node.js快3倍），Biome linter（比ESLint+Prettier快10-100倍）
  • 🤖 人工智能集成：Claude Code CLI/SDK集成，支持多提供商
  • 📐 数学基础：具有Result monad和QiError系统的QiCore v4.0基本组件
  • 📊 学习平台：使用质量指标进行全面的代码生成分析
  • 🔧 基于包：遵循QiCore v4 TypeScript规范和经过验证的库

🚀 快速开始

先决条件

  • 包子 1.2.0+（JavaScript运行时）
  • TypeScript 5.3.0+
  • 克劳德代码CLI （用于AI集成）

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-org/ai-consistency-study.git
cd ai-consistency-study

# Install dependencies with Bun
bun install

# Run development server
bun dev

开发命令

# Run tests
bun test

# Run linting
bun run lint

# Generate study results
bun src/generators/run-study.ts

# Start analysis dashboard
bun src/dashboard/server.ts

🏗️ 建筑亮点

核心组件（第一阶段）

  • 🔌 插件系统：具有发现、组合和生命周期管理的可扩展插件架构
  • 📋 上下文组装：具有基于插件的增强功能的不可变上下文管理
  • 🛠️ 工具注册表：带有安全和性能适配器的功能工具注册表
  • 📊 会话管理：具有不可变状态的事件源会话管理
  • 🤖 LLM集成：与提供程序无关的LLM接口，具有流水线处理功能
  • ⚙️ 配置：具有验证功能的分层配置管理

关键架构模式

  • 函数式编程：不可变的数据结构、纯函数、组合模式
  • 插件架构：可通过具有明确扩展点的适配器模式进行扩展
  • 事件溯源：通过事件流进行会话状态管理
  • 语言无关：设计规范使用数学符号，而不是代码语法
  • 类型安全：全程完成类型注释和验证

📖 文档深度学习

对于开发者

建筑师

面向产品经理

🔍 质量保证

文档验证框架

我们保持 全面的文档一致性 通过自动和手动验证：

  • 语言无关合规性：设计规范中没有代码语法
  • 跨层一致性：从目标到实施的完全可追溯性
  • 接口完整性：跨所有文档层的一致接口
  • 扩展点连续性：在所有阶段都保留了插件的可扩展性

验证工具

# Run all verification checks
./scripts/verify_all.sh

# Check specific consistency layers
./scripts/verify_language_agnostic.sh
./scripts/verify_interface_consistency.sh
./scripts/verify_cross_references.sh

文件质量门

  • ✅ 100%实施覆盖率：所有设计组件都有实施规范
  • ✅ 完全可追溯性：目标→ 建筑→ 设计→ 实施
  • ✅ 接口一致性：所有层都有相同的签名
  • ✅ 生产就绪：类型安全、错误处理、性能优化

🛣️ 路线图

第一阶段：插件就绪基础✅ 完成

  • [x] 具有发现和组合功能的插件系统
  • [x] 具有增强功能的上下文组装
  • [x] 具有安全和性能层的工具注册表
  • [x] 事件源会话管理
  • [x] MCP协议集成
  • [x] 完整的文档框架

第二阶段：RAG集成🔄 下一个

  • []矢量存储集成
  • []知识库管理
  • []上下文增强管道
  • []信息检索系统

第三阶段：代理协调🔄 计划

  • []多代理协调
  • []代理通信协议
  • []任务委派和编排
  • []代理发现和注册

第四阶段：自主能力🔄 计划

  • []自主决策
  • []学习和适应
  • []目标导向行为
  • []自我监控和调整

🤝 贡献

我们欢迎捐款！请查看我们的 贡献指南 了解详情。

开发工作流程

  1. 文件优先：所有更改都从文档更新开始
  2. 一致性验证：提交前运行验证脚本
  3. 跨层审查：确保变更保持所有层的可追溯性
  4. 扩展点：在所有修改中保持插件的可扩展性

代码质量标准

  • 类型安全：需要完整的类型注释
  • 功能模式：不可变的数据结构和纯函数
  • 插件可扩展性：所有组件都必须支持插件扩展
  • 文档：更改必须更新所有相关文档层

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

  • qicore-v4：数学框架和验证方法
  • MCP协议：模型上下文协议规范和社区
  • 函数式编程社区：模式和最佳做法

状态：第一阶段完成-实施准备就绪🚀
文档：完整的4层架构和验证框架
下一步：第2阶段RAG集成规划和实施

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