← Все репозитории

Новый проект

QuantumByteOSS/quantumbyte

Открытый движок на Python для создания приложений по описанию задачи с независимой проверкой бизнес-требований после каждого хода агента.

Открыть GitHub
Stars
417
Forks
29
Язык
Python
Статус
В канале 1 янв. 1 г.

AI-разбор

QuantumByte преобразует пользовательское намерение в работающее приложение и затем проверяет результат на соответствие явно заданным бизнес-требованиям. Система разделяет агента-сборщика и независимый доступный только для чтения модуль проверки: после каждого хода агента он формирует вердикты SUCCESS или FAIL с подтверждающими данными, а INCONCLUSIVE фиксирует отдельно. В состав входят веб-интерфейс рабочего пространства и чата на Next.js, оркестратор координации проектов и работников на Python, а также рабочий модуль с циклом сборки, восстановлением и проверкой требований. PostgreSQL используется как основное хранилище, Redis — для блокировок проверок по проектам, minio — для хранения сгенерированных ресурсов. Текущая реализация использует Claude Agent SDK и требует Docker, Node.js 20 или новее, Python 3.11 или новее и ключ Anthropic API; проект находится на стадии публичной альфа-версии.

Кому подойдёт

Разработчики, исследователи AI-агентов и требований, технические лидеры и команды, создающие приложения с помощью языковых моделей и нуждающиеся в проверяемом соответствии результата исходному намерению.

Что внутри

  • Захват намерения пользователя в диалоге и формирование обзора продукта.
  • Генерация приложений в отдельных репозиториях проектов с восстановлением сборки после хода агента.
  • Живые предварительные просмотры приложений, проверки работоспособности и отображение в рамках устройств.
  • Независимая проверка каждого бизнес-требования без возможности изменять проверяемый репозиторий.
  • Структурированные вердикты SUCCESS, FAIL и INCONCLUSIVE с подтверждающими данными.
  • Повторная проверка только затронутых файлов и отображение результатов фоновых проверок в интерфейсе.

Где применять

  • Быстрое создание прототипов веб-приложений по описанию продукта и пользовательского намерения.
  • Проверка AI-сгенерированных приложений на выполнение критичных бизнес-требований до передачи людям.
  • Исследование методов независимой верификации программного кода, созданного агентами.
  • Разработка внутренних инструментов командами, которым нужны живой предпросмотр, восстановление сборки и история вердиктов.

Темы