لوحة تعمل بالذكاء الاصطناعي تقوم بالتسجيل المسبق لرهاناتها – تم تصنيف الرهان رقم 1 بشكل خاطئ
مجلس من الشخصيات الخبيرة التي يكون كل قرار فيها بمثابة رهان مسجل مسبقًا ومثبت بالوقت ومتدرج على الواقع. ليس روبوت الدردشة الذي يتفق معك – لوحة تسجل النتائج قبل الحقيقة. الصفحة المقصودة والمستندات: https://danilushin.github.io/asktheboard/ آلية نموذج البيانات – الإرشادات التفصيلية التي تبلغ مدتها 60 ثانية بدون مفتاح أدناه تعيد إنتاجها تمامًا. يمكن لأي شخص استنساخ “مجموعة من شخصيات الذكاء الاصطناعي” في عطلة نهاية الأسبوع، وقد فعل ذلك عشرات الأشخاص. آلية النقاش سلعة. ما يتجاهله هو الشيء الذي يجعل النصيحة جديرة بالثقة: سجل يثبت أنك كنت على حق قبل أن تصبح النتيجة معروفة. من الصعب تزوير هذا السجل – يمكنك شراء مخرجات النموذج، لكن لا يمكنك تأريخ الطابع الزمني. إنها لا تتراكم إلا بالطريقة البطيئة: من خلال استدعاء القرارات مقدمًا والسماح للواقع بتقييمها، تاريخ حل واحد في كل مرة. لذا، قم بطرح سجلات على مجلس الإدارة، لكل قرار: ما ذكرته سابقًا (ما كنت تعتقد أنه يحدث)، ناقل المعارضة لكل مقعد – موقف كل مقعد + احتماله الخاص، تنبؤ مؤرخ وقابل للتزوير، مثبت قبل أن تكون النتيجة معروفة، في تاريخ الحل، النتيجة المحققة للواقع، والتي يتم التوفيق بينها تلقائيًا في درجة بريير/معايرة لكل مقعد. دقيقة اللوحة عبارة عن ADR قابل للالتزام بـ git. سجل git الخاص بك هو الشهادة الخارجية للطابع الزمني للإرساء. إن السجل المتراكم والمصنف على أساس الواقع هو الأصل الدائم. شاهدها، احتفظ بالنتيجة (60 ثانية، لا يوجد مفتاح API) إنشاء -> حل -> النتيجة عبارة عن بيانات خالصة – لا يوجد LLM، ولا مفتاح، ولا شبكة. هذا مثال عملي على بيانات العينة: أنت تقدم النتيجة بدقة، ويحسب المحرك درجة بريير لكل مقعد (الأقل هو الأفضل). إنه يوضح الآلية، وليس سجل المسار – فالنزاهة تأتي من الطابع الزمني للإرساء الذي يشهد عليه سجل git الخاص بك، والذي لا يمكن لأي عرض توضيحي افتعاله. التحف الملتزمة تعيش في الأمثلة/. # نقطة مثبتة (بدون الريبو)؟ الصق نموذج المواصفات أدناه. استنساخ الريبو؟ # تخطى المستند المشتق واستخدم –spec tests/sample_دقيقة.json بدلاً من ذلك. cat > Sample_دقيقة.json <<'JSON' { "id": "2026-01-postgres-vs-vectordb"، "question": "اعتماد Postgres + pgvector، أو قاعدة بيانات متجهة مخصصة؟"، "prior": "الميل نحو قاعدة بيانات متجهة مخصصة لأعباء عمل التضمينات."، "decision": "ابق على Postgres + pgvector في الوقت الحالي."، "prediction": { "statement": "لن نقوم بالترحيل من Postgres للمتجهات خلال 3 أشهر."، "resolution_date": "2026-04-01"، "board_probability": 0.75 }، "seats": ( {"seat": "pragmatist"، "stance": "affirm"، "probability": 0.8، "rationale": "تقنية مملة؛ pgvector كافية على هذا المقياس."}، {"seat": "skeptic"، "stance": "dissent"، "probability": 0.35، "rationale": "سوف يعض الاستدعاء/زمن الوصول بمجرد 10x's."} )، "created_at": "2026-01-05T10:30:00" } JSON Asktheboard create --spec Sample_دقيقة.json Asktheboard Resolve --id 2026-01-postgres-vs-vectordb --outcome true Asktheboard Score Seat n mean_brier يفوز بالخسائر ---------------------------------------------- براغماتي 1 0.040 0 0 متشكك 1 0.423 0 1 إرشادات كاملة + قطع أثرية ملتزمة: أمثلة/README.md. وواحد حقيقي، لا يزال مفتوحًا: سجل الريبو هذا مسبقًا محضرًا من مجلس الإدارة حول إطلاقه - أمثلة/open-دقيقة.md، تم تثبيته في git بتاريخ 26-06-2026، وحل 24-09-2026. لا يوجد نتيجة حتى الآن. هذه هي النقطة. قد تظهر اللوحة بشكل خاطئ، والمرساة تعني أنه لا يمكن التظاهر بخلاف ذلك. الرهان المباشر رقم 1 (يتم حله خلال أيام): دعوة مجلس الإدارة بشأن تقرير الوظائف الأمريكية لشهر يونيو 2026 - أمثلة/2026-06-jobs-report.md، تم تثبيته في 27-06-2026، وحل 02-07-2026 مقابل إصدار حالة التوظيف في مكتب إحصاءات العمل. تقول اللوحة +150 ألفًا أو أكثر بنسبة 56%؛ المعارضون المتشككون بنسبة 40٪. الرهان رقم 1 على الإيقاع العام المتكرر -- عد إلى التاريخ وشاهده وهو يقارن بمصدر لا يتحكم فيه أحد. BYOK (إحضار مفتاح API الخاص بك) لا يشحن المحرك أي مزود ولا يقوم بإجراء أي مكالمات خاصة به. أنت تقوم بتوفير مفتاح LLM الخاص بك؛ عليك أن تدفع الاستدلال الخاص بك. وبالتالي، فإن تشغيل المصدر المفتوح الأساسي لا يكلف شيئًا على أي نطاق - فالتكلفة تقع على عاتق المستخدم، وليس المضيف. (الطبقة المستضافة المُدارة والمحددة - للأشخاص الذين لا يفضلون إدارة المفاتيح - هي المنتج المنفصل والمدفوع.) الطبقة المستضافة - انضم إلى قائمة الانتظار محرك OSS مجاني إلى الأبد ويعمل على مفتاحك الخاص. إذا كنت تفضل عدم إدارة المفاتيح - أو كنت ترغب في استضافة لوحة النتائج العامة القديمة والمصنفة على أرض الواقع لك - فستأتي طبقة مدفوعة مُدارة ومُحددة. هل تريد الوصول المبكر؟ أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى support@chu6a.dev مع قائمة انتظار الموضوع (سطر واحد حول ما ستقرره به يساعد، ولكنه ليس مطلوبًا). لا توجد رسائل غير مرغوب فيها - ملاحظة واحدة عند فتحها. ضمانات النزاهة (التي يتم فرضها في التعليمات البرمجية) لا يمكن تسجيل التنبؤ مسبقًا لحله في الماضي (بدون ردم استدعاء "قديم" على نتيجة معروفة). لا يمكن تقدير الدقيقة قبل تاريخ حلها - يجب ألا تكون النتيجة معروفة بعد. وهذا ما يجعل من البصيرة. يتم تجميد الطابع الزمني للإرساء والتنبؤ بمجرد إنشائهما؛ الدرجات لا تحركهم أبدًا. راجع الاختبارات/test_model.py - هذه هي اختبارات الحمل. تثبيت النقطة Asktheboard # التسجيل المسبق للقرار (مواصفات دقيقة اللوحة هي JSON - راجع "شاهد الاحتفاظ بالنتيجة" أعلاه) إنشاء Asktheboard --spec Sample_دقيقة.json # ... بعد أشهر، في/بعد تاريخ الحل، قم بتصنيفه مقابل الواقع Asktheboard Resolve --id 2026-01-postgres-vs-vectordb --outcome false # لوحة نتائج معايرة لكل مقعد، إنشاء نتيجة Asktheboard الأولى الأفضل معايرة لكليهما .json (السجل) و .md (ADR القابل للتنفيذ) في دقائق اللوحة/. قم بإنشاء تسجيلات مسبقة في الدقيقة التي كتبتها يدويًا. يدير Convenient البث المباشر لـ LLM: كل مقعد يجيب من خلال مفتاحك، واحتمالية إجماع مجلس الإدارة هي متوسط مكالمات المقاعد. لا يشحن أي مزود - أحضر نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI (HTTPLLMClient هو stdlib فقط، ولا توجد تبعيات). من اجتماع استيراد Asktheboard، المقعد، HTTPLLMClient دقيقة = عقد (id = "pgvector-scale"، question = "هل سيحتفظ pgvector بمقياسنا، أم أننا بحاجة إلى قاعدة بيانات متجهة مخصصة؟"، pre = "الميل إلى postgres لتجنب خدمة جديدة"، القرار = "البقاء على postgres + pgvector"، بيان = "pgvector يخدم p95<150ms at 50M embeddings without a dedicated DB", seats=(Seat("pragmatist", "ML researcher"), Seat("skeptic", "find the failure mode")), client=HTTPLLMClient(model="gpt-4o-mini"), # reads OPENAI_API_KEY decision_type="library", # -> أفق دقة مدته 90 يومًا ) أو من واجهة سطر الأوامر (المفتاح في OPENAI_API_KEY): Asktheboard Conference –spec Conveni.json –model gpt-4o-mini أي واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI تعمل — point –base-url (أو HTTPLLMClient(base_url=…)) على OpenRouter، أو Together، أو خادم محلي. لا يزال المحرك لا يقوم بأي مكالمات خاصة به. إنه يتحدث فقط من خلال العميل الذي تمر به. القائمة المجمعة – قم بتعيين مقعد على اللوحة بالاسم، يمكنك دائمًا كتابة المقعد (الاسم، الشخصية) يدويًا. لكن اللوحة الافتراضية المعقولة تأتي في الصندوق: مجموعة منسقة من النماذج الأولية للأدوار (المهندس المعماري، المتشكك، المشغل – الوظائف، وليس انتحال شخصيات أشخاص حقيقيين) وعدد قليل من اللوحات المسماة، لذا فإن الجلوس على واحدة هو بحث واحد. من اجتماع استيراد Asktheboard، اللوحة، المقاعد، HTTPLLMClient Minute = Conveni( id = “pgvector-scale”، question = “هل سيحتفظ pgvector بمقياسنا، أم أننا بحاجة إلى قاعدة بيانات متجهة مخصصة؟”، pre = “Leaning postgres”، القرار = “stay on postgres + pgvector”، البيان = “pgvector يخدم p95<150ms at 50M embeddings without a dedicated DB", seats=panel("tech"), # architect + skeptic + pragmatist # seats=seats(("architect", "operator", "skeptic")), # or pick your own client=HTTPLLMClient(model="gpt-4o-mini"), decision_type="library", ) From the CLI, pass --panel or --seats instead of putting seats in the spec: asktheboard roster # list seats + panels asktheboard convene --spec d.json --model gpt-4o-mini --panel tech asktheboard convene --spec d.json --model gpt-4o-mini --seats architect,skepticseat voicearchitect shape, maintenance cost, what breaks at scale, build-vs-buyskeptic forced dissent -- the most likely failure first, then the deeper objectionpragmatist simplest thing that ships; YAGNI; opportunity costresearcher what the data actually says; base rate before anecdoteoperator run cost, failure budget, who gets paged at 3amstrategist base rates, second-order effects, one-way vs reversible doorsPanels: tech (architect/skeptic/pragmatist), decision (strategist/skeptic/researcher), ops (operator/architect/skeptic), default (architect/skeptic/pragmatist/strategist). skeptic sits on every panel by design -- a board with no dissent keeps no honest score. Decision types -> آفاق افتراضية لا تكون الدقيقة استشرافاً إلا إذا كان لها تاريخ يستطيع الواقع أن يصنفها به. يختار القرار_نوع أفقًا افتراضيًا معقولًا، لذا فإن الحالة الشائعة هي بحث واحد (ويبرز أفق مدته 5 سنوات في مبادلة المكتبة على أنه غير أمين): نوع الأفق عندما تعتمد/تستبدل/تسقط المكتبة 90d ترحيل التبعية 180d تحرك مخزن البيانات أو النظام الأساسي أو بنية خط الأنابيب 365d رهان التصميم الهيكلي الذي تعيش فيه مع زمن الوصول القصير أولاً عن قصد: تحصل لوحة جديدة على سجل حافل في مكالمات المكتبة السريعة قبل أن يثق أي شخص في رهاناتها المعمارية البطيئة. قم بتمرير القرار الصريح = للتجاوز. عندما يخالف أحد المقاعد المجلس ويتضح أنه أكثر صوابًا من الإجماع، فهذا فوز مخالف – الذهب الذي تُبنى منه لوحة النتائج العامة. غير مجلس الإدارة (أو كان ينبغي له أن يغير) رأيه، وثبت الواقع لاحقاً صحة المنشق. ما تم شحنه: محرك الاستبصار (نموذج البيانات + التصنيف + ADR القابل للتنفيذ) وBYOK LLM المروحي الذي ينتج دقيقة لوحة (asktheboard.convene، خلف بروتوكول Asktheboard.llm). لم يتم تجميع أي مزود – يمكنك توصيل المفتاح الخاص بك. واجهة برمجة التطبيقات العامة هي 0.x / غير مستقرة. قد يتغير سطح LLMClient / HTTPLLMClient ومخطط JSON لدقيقة اللوحة قبل 1.0 – قم بتثبيت الإصدار إذا كنت تعتمد عليهما. بناه دان إيلوشين مع كلود (أنثروبي) في الحلقة. نرحب بالمساهمات – راجع CONTRIBUTING.md (تسجيل خروج DCO) وSECURITY.md. معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. (ج) 2026 دان إيلوشين.
تم النشر: 2026-07-02 14:29:00
مصدر: github.com
