【免费下载链接】SemIfSemantic ifs from open models, on a 3090 at home. Independent; not affiliated with Jev or TypeSafe.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/SemIf点击查看免费下载导读AGENTS.md 是 SemIf前身 OpenJev开源仓库的顶层操作指令它定义了开发者在本仓库中安装环境、验证改动、运行 Benchmark、维护结果声明与发布静态 Demo 的全部硬性规则。本文以 AGENTS.md 为骨架逐条拆解其背后的源码实现与测试佐证帮助贡献者、复现者与审查者理解每条声明都必须有行级证据这一核心契约并掌握可落地的验证命令链。一、AGENTS.md 定位一份证据链契约而非普通开发说明SemIf 是一个在消费级 GPU如单张 RTX 3090上复现运行时定义语义决策接口模式的开源研究项目其核心思路是不让模型生成答案文本而是直接从模型输出层读取声明选项的概率见 README.md。由于仓库沉淀了大量可复现的性能与质量数据AGENTS.md 的定位因此非常特殊它不是为了描述如何开发新功能而是为了保证任何改动都不会悄悄破坏已发布结果的可验证性。全文只有 6 条规则但每一条都指向一个具体的技术约束命令必须在仓库根目录、隔离环境中执行并安装.[test]可选依赖提交前必须通过pytest -q、SHA-256 校验、verify_published.py三重验证Benchmark 输出是 create-only只创建、不覆盖且每个评分进程只能暴露一张 CUDA GPU修改头号声明或results/phase1-summary.json必须连带提交行级证据、重生成原始报告、更新校验和与文档模型与数据源修订版本必须固定禁止提交模型权重、缓存与第三方原始记录webgpu-demo/是纯静态目录无构建步骤必须保留_headers、运行时版本锁定与概率限制说明。下文将逐条展开并结合仓库源码说明这些规则为什么存在、在哪里落地、如何验证。二、开发环境与安装约束为什么必须pip install -e .[test]AGENTS.md 第一条要求在仓库根目录的隔离环境中运行命令并安装pip install -e .[test]。这背后对应 pyproject.toml 中完整的工程配置requires-python 3.10Python 版本下限核心依赖全部锁版本torch2.10.0、transformers5.17.0、accelerate1.12.0、safetensors0.8.0、huggingface-hub1.31.0、tokenizers0.23.2、numpy2.2.6、sentencepiece0.2.1、protobuf7.36.1控制台入口semif-score semif_phase1.cli:main对应 src/semif_phase1/cli.py 的main()可选依赖组testpytest8.4.2、mlx仅 macOS arm64 生效的 MLX 后端、llamacppllama-cpp-python0.3.35。-eeditable安装的意义在于贡献者修改src/semif_phase1/下的代码后semif-score命令立即反映最新改动无需重装。.[test]则保证pytest可用。测试发现路径在 pyproject.toml 中被固定为[tests, webgpu-demo]也就是说WebGPU Demo 的测试也属于仓库级验证的一部分见 webgpu-demo/test_demo.py。仓库还提供了两种可选硬件路径均不影响上述根目录执行规则Apple Silicon 用户可加装pip install -e .[test,mlx]并使用--backend mlx详见 docs/MLX.md 与 docs/APPLE_SILICON.md纯 CPU 用户可加装.[test,llamacpp]并用--backend llamacpp --gguf ...加载本地 GGUF详见 README.md 的 Quick start 段落。三、提交前验证三连pytest、SHA-256、verify_publishedAGENTS.md 第二条给出了三条验证命令它们构成层层递进的防线1.pytest -q行为级回归pytest覆盖了核心模块、CLI 路由、MLX/llama.cpp 后端、重排序器、校准等多个维度例如tests/test_core.py 验证直接模式 prompt 不会泄漏额外字段label、provenance等不得进入模型输入、softmax 输出有限且归一化、重复选项被拒绝、结构化 JSON 状态可被渲染、非有限数值状态被拒绝tests/test_cli.py 用 Mock 后端验证 CLI 参数组合合法性如--mlx-bits必须搭配--backend mlx、MLX 不支持 reranker 模式、reranker 强制 CUDA 且拒绝 MPS 等并验证已存在的输出文件绝不被覆盖。2.(cd results/raw sha256sum -c SHA256SUMS)原始证据不可篡改results/raw/SHA256SUMS 锁定了所有已发布原始报告与行级预测文件的 SHA-256 值包括quality-comparison.json、perturbation-comparison.json、shape777-direct.json、shape777-reranker.json、decision-vs-compact-array.json、校准文件等。任何对已发布证据的事后编辑都会让该校验立刻失败。3.python benchmarks/verify_published.py摘要 ↔ 证据的一致性校验这是最具 SemIf 特色的验证把机器可读摘要 results/phase1-summary.json 与原始证据文件逐字段比对。查看 benchmarks/verify_published.py 的源码可以确认其逻辑加载quality-comparison.json、perturbation-comparison.json、shape777-direct.json、shape777-reranker.json、decision-vs-compact-array.json将摘要中的semantic_quality、perturbations_36、shape777、decision_vs_compact_generation21各组数值与原始文件逐项比对容差 5e-10对于 reranker 的argmax_flips_vs_batch1它会从行级预测文件shape777-reranker.predictions.jsonl重新计算翻转数全部通过后输出{verified_summary_claims: N, status: ok}其中 N 是实际核验的声明数量。也就是说README 里的每一个性能与质量数字都能被脚本追溯到原始 JSON 与行级预测文件。这正是 AGENTS.md 第四条修改声明必须连带证据的可执行版本。四、Benchmark 输出纪律create-only 与单卡约束AGENTS.md 第三条包含两个硬性要求Benchmark 输出必须是 create-only且每个评分进程只能暴露一张 CUDA GPU。create-only 在源码中的落地src/semif_phase1/cli.py 从两层保证了只创建、不覆盖解析阶段第 36-37 行if args.output.exists() or args.max_tokens 1: parser.error(Output must be new and max-tokens must be positive)——输出路径已存在则直接拒绝启动写入阶段第 88-89 行args.output.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue)后使用args.output.open(x)独占创建模式打开文件即使并发运行也不会互相覆盖。tests/test_cli.py 的test_existing_output_is_not_overwritten专门验证了这一行为预先写入bexisting benchmark evidence\n后再次运行 CLI必须报错退出code 2且原文件字节内容保持不变、模型加载完全不被触发。单卡约束的意图每个 scorer 进程只暴露一张 CUDA GPU意味着复现者应使用CUDA_VISIBLE_DEVICES0之类的方式限定可见卡。从源码结构看其意图有二一是保证 Benchmark 计时不受多卡调度噪声干扰使wall_seconds等指标可比二是与 benchmarks/README.md 中所有复现命令的写法一致——该文档中的每条评分命令都带CUDA_VISIBLE_DEVICES0前缀。五、声明变更协议改数字必须连坐证据AGENTS.md 第四条是整份文档中最严格的规则不得随意更改头号声明或results/phase1-summary.json除非同时提交支撑该声明的行级证据如results/raw/predictions/下的预测文件重生成相关的原始报告如quality-comparison.json、shape777-direct.json更新 results/raw/SHA256SUMS同步更新方法/结果文档docs/METHOD.md、docs/RESULTS.md。这套连坐机制的设计目的是把声明和证据绑定为不可分割的整体摘要只是索引原始报告与行级预测才是本体。verify_published.py会在任何一步缺失时校验失败从工程上杜绝只改结论、不改数据的不可复现行为。六、模型与源修订固定fetch_sources 只做可再分发输入AGENTS.md 第五条要求保持模型与数据源的精确修订版本fetch_sources.py仅用于其列出的可再分发输入不提交模型权重、缓存或第三方原始记录。查看 benchmarks/fetch_sources.py 的源码可以看到它在实现层面的三重保护白名单固定仅下载三个明确列出的源——WANLI 测试集、Every 实验 JSON、Every 源压缩包每个条目都带固定 URL 与期望 SHA-256例如 WANLI 测试集期望哈希为4276e0af...拒写保护目标文件已存在时直接raise ValueError(fRefusing to replace ...)与 create-only 原则一致大小与完整性校验下载读取上限 64 MiB超限即报错下载后计算实际 SHA-256与期望值不符即判定源已变更并拒绝落盘。README 中也明确声明模型权重与第三方原始记录不包含在仓库内上游模型保留各自许可证项目代码以 LICENSE 的 MIT 协议发布。对 WANLI 这类 CC-BY-4.0 数据只保留构建脚本benchmarks/build_wanli.py与选择清单benchmarks/manifests/source-selection.jsonl复现者按 benchmarks/README.md 的步骤自行拉取并校验即可。七、WebGPU Demo 的静态站点约束AGENTS.md 第六条针对 webgpu-demo/纯静态、无构建步骤。具体约束包括必须保留 _headers其中固定了Referrer-Policy: no-referrer、Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin、Cross-Origin-Embedder-Policy: require-corp——这是浏览器端 WebGPU 推理需要隔离上下文与跨源隔离得以工作的关键响应头运行时版本必须锁定页面内的模型工件版本固定如 Qwen3-0.6B Q8_0、MiniCPM5-2B Q4_K_M、Qwen3.5-4B Q4_K_M 等浏览器构建见 README.md 的 Browser model ladder 表推理严格限定在浏览器端且必须保留显式的概率限制说明量化 GGUF 与原生 BF16 得分存在差异结果仅供演示。同时pytest的 testpaths 包含webgpu-demo说明静态 Demo 也有对应的自动化冒烟测试webgpu-demo/test_demo.py任何破坏_headers或运行时约定的改动都会在提交前被捕获。八、对贡献者与复现者的实践清单综合 AGENTS.md 全文一次符合规范的贡献或复现流程可以归纳为# 1. 隔离环境安装仓库根目录 python -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install -e .[test] # 2. 修改前后跑全量回归 pytest -q # 3. 若生成新的 Benchmark 输出使用全新输出路径 单卡 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 semif-score \ --mode direct \ --model Qwen/Qwen3.5-4B \ --revision 851bf6e806efd8d0a36b00ddf55e13ccb7b8cd0a \ --input examples/decisions.jsonl \ --output results.jsonl # 4. 若触碰任何已发布声明更新行级证据、重生成报告、 # 更新 results/raw/SHA256SUMS并同步 docs/METHOD.md 与 docs/RESULTS.md # 5. 提交前三重验证 (cd results/raw sha256sum -c SHA256SUMS) python benchmarks/verify_published.py九、总结AGENTS.md 虽然只有六条规则却是 SemIf 整个可复现研究体系的操作入口。它把工程实践固化为三条铁律环境可复现锁版本、editable 安装、证据可追溯SHA-256 verify_published.py逐字段核验、输出不可变create-only、修订固定、静态 Demo 无构建。任何贡献者都可以借助 benchmarks/README.md 的完整复现命令与 docs/REPRODUCE.md 的精确环境说明验证仓库中每一个数字的真实来源——这正是研究型开源项目最值得借鉴的工程范式。赞分享【免费下载链接】SemIfSemantic ifs from open models, on a 3090 at home. Independent; not affiliated with Jev or TypeSafe.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/SemIf点击查看免费下载相关推荐sccache 仓库的 AI Agent 协作规范从 AGENTS.md 看开源项目的可验证开发流程sccache 仓库的 AI Agent 协作规范从 AGENTS.md 看开源项目的可验证开发流程 sccache 是一个 ccache 风格的编译缓存工具开发工具构建工具GetQzonehistory3步把QQ空间历史说说一键备份到本地GetQzonehistory3步把QQ空间历史说说一键备份到本地 你上一次翻到 2016 年的说说是什么时候QQ空间的历史消息列表藏在后台一次改版、一网页爬虫数据分析Screenpipe 仓库 AI Agent 协作开发规范全解读懂 AGENTS.md 的工程纪律与约束Screenpipe 仓库 AI Agent 协作开发规范全解读懂 AGENTS.md 的工程纪律与约束 导读 screenpipe 是一个本地优先的开源计AI 应用大模型本地部署AI AgentMCP 服务屏幕录制语音创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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Independent; not affiliated with Jev or TypeSafe.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/SemIf点击查看免费下载导读AGENTS.md 是 SemIf前身 OpenJev开源仓库的顶层操作指令它定义了开发者在本仓库中安装环境、验证改动、运行 Benchmark、维护结果声明与发布静态 Demo 的全部硬性规则。本文以 AGENTS.md 为骨架逐条拆解其背后的源码实现与测试佐证帮助贡献者、复现者与审查者理解每条声明都必须有行级证据这一核心契约并掌握可落地的验证命令链。一、AGENTS.md 定位一份证据链契约而非普通开发说明SemIf 是一个在消费级 GPU如单张 RTX 3090上复现运行时定义语义决策接口模式的开源研究项目其核心思路是不让模型生成答案文本而是直接从模型输出层读取声明选项的概率见 README.md。由于仓库沉淀了大量可复现的性能与质量数据AGENTS.md 的定位因此非常特殊它不是为了描述如何开发新功能而是为了保证任何改动都不会悄悄破坏已发布结果的可验证性。全文只有 6 条规则但每一条都指向一个具体的技术约束命令必须在仓库根目录、隔离环境中执行并安装.[test]可选依赖提交前必须通过pytest -q、SHA-256 校验、verify_published.py三重验证Benchmark 输出是 create-only只创建、不覆盖且每个评分进程只能暴露一张 CUDA GPU修改头号声明或results/phase1-summary.json必须连带提交行级证据、重生成原始报告、更新校验和与文档模型与数据源修订版本必须固定禁止提交模型权重、缓存与第三方原始记录webgpu-demo/是纯静态目录无构建步骤必须保留_headers、运行时版本锁定与概率限制说明。下文将逐条展开并结合仓库源码说明这些规则为什么存在、在哪里落地、如何验证。二、开发环境与安装约束为什么必须pip install -e .[test]AGENTS.md 第一条要求在仓库根目录的隔离环境中运行命令并安装pip install -e .[test]。这背后对应 pyproject.toml 中完整的工程配置requires-python 3.10Python 版本下限核心依赖全部锁版本torch2.10.0、transformers5.17.0、accelerate1.12.0、safetensors0.8.0、huggingface-hub1.31.0、tokenizers0.23.2、numpy2.2.6、sentencepiece0.2.1、protobuf7.36.1控制台入口semif-score semif_phase1.cli:main对应 src/semif_phase1/cli.py 的main()可选依赖组testpytest8.4.2、mlx仅 macOS arm64 生效的 MLX 后端、llamacppllama-cpp-python0.3.35。-eeditable安装的意义在于贡献者修改src/semif_phase1/下的代码后semif-score命令立即反映最新改动无需重装。.[test]则保证pytest可用。测试发现路径在 pyproject.toml 中被固定为[tests, webgpu-demo]也就是说WebGPU Demo 的测试也属于仓库级验证的一部分见 webgpu-demo/test_demo.py。仓库还提供了两种可选硬件路径均不影响上述根目录执行规则Apple Silicon 用户可加装pip install -e .[test,mlx]并使用--backend mlx详见 docs/MLX.md 与 docs/APPLE_SILICON.md纯 CPU 用户可加装.[test,llamacpp]并用--backend llamacpp --gguf ...加载本地 GGUF详见 README.md 的 Quick start 段落。三、提交前验证三连pytest、SHA-256、verify_publishedAGENTS.md 第二条给出了三条验证命令它们构成层层递进的防线1.pytest -q行为级回归pytest覆盖了核心模块、CLI 路由、MLX/llama.cpp 后端、重排序器、校准等多个维度例如tests/test_core.py 验证直接模式 prompt 不会泄漏额外字段label、provenance等不得进入模型输入、softmax 输出有限且归一化、重复选项被拒绝、结构化 JSON 状态可被渲染、非有限数值状态被拒绝tests/test_cli.py 用 Mock 后端验证 CLI 参数组合合法性如--mlx-bits必须搭配--backend mlx、MLX 不支持 reranker 模式、reranker 强制 CUDA 且拒绝 MPS 等并验证已存在的输出文件绝不被覆盖。2.(cd results/raw sha256sum -c SHA256SUMS)原始证据不可篡改results/raw/SHA256SUMS 锁定了所有已发布原始报告与行级预测文件的 SHA-256 值包括quality-comparison.json、perturbation-comparison.json、shape777-direct.json、shape777-reranker.json、decision-vs-compact-array.json、校准文件等。任何对已发布证据的事后编辑都会让该校验立刻失败。3.python benchmarks/verify_published.py摘要 ↔ 证据的一致性校验这是最具 SemIf 特色的验证把机器可读摘要 results/phase1-summary.json 与原始证据文件逐字段比对。查看 benchmarks/verify_published.py 的源码可以确认其逻辑加载quality-comparison.json、perturbation-comparison.json、shape777-direct.json、shape777-reranker.json、decision-vs-compact-array.json将摘要中的semantic_quality、perturbations_36、shape777、decision_vs_compact_generation21各组数值与原始文件逐项比对容差 5e-10对于 reranker 的argmax_flips_vs_batch1它会从行级预测文件shape777-reranker.predictions.jsonl重新计算翻转数全部通过后输出{verified_summary_claims: N, status: ok}其中 N 是实际核验的声明数量。也就是说README 里的每一个性能与质量数字都能被脚本追溯到原始 JSON 与行级预测文件。这正是 AGENTS.md 第四条修改声明必须连带证据的可执行版本。四、Benchmark 输出纪律create-only 与单卡约束AGENTS.md 第三条包含两个硬性要求Benchmark 输出必须是 create-only且每个评分进程只能暴露一张 CUDA GPU。create-only 在源码中的落地src/semif_phase1/cli.py 从两层保证了只创建、不覆盖解析阶段第 36-37 行if args.output.exists() or args.max_tokens 1: parser.error(Output must be new and max-tokens must be positive)——输出路径已存在则直接拒绝启动写入阶段第 88-89 行args.output.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue)后使用args.output.open(x)独占创建模式打开文件即使并发运行也不会互相覆盖。tests/test_cli.py 的test_existing_output_is_not_overwritten专门验证了这一行为预先写入bexisting benchmark evidence\n后再次运行 CLI必须报错退出code 2且原文件字节内容保持不变、模型加载完全不被触发。单卡约束的意图每个 scorer 进程只暴露一张 CUDA GPU意味着复现者应使用CUDA_VISIBLE_DEVICES0之类的方式限定可见卡。从源码结构看其意图有二一是保证 Benchmark 计时不受多卡调度噪声干扰使wall_seconds等指标可比二是与 benchmarks/README.md 中所有复现命令的写法一致——该文档中的每条评分命令都带CUDA_VISIBLE_DEVICES0前缀。五、声明变更协议改数字必须连坐证据AGENTS.md 第四条是整份文档中最严格的规则不得随意更改头号声明或results/phase1-summary.json除非同时提交支撑该声明的行级证据如results/raw/predictions/下的预测文件重生成相关的原始报告如quality-comparison.json、shape777-direct.json更新 results/raw/SHA256SUMS同步更新方法/结果文档docs/METHOD.md、docs/RESULTS.md。这套连坐机制的设计目的是把声明和证据绑定为不可分割的整体摘要只是索引原始报告与行级预测才是本体。verify_published.py会在任何一步缺失时校验失败从工程上杜绝只改结论、不改数据的不可复现行为。六、模型与源修订固定fetch_sources 只做可再分发输入AGENTS.md 第五条要求保持模型与数据源的精确修订版本fetch_sources.py仅用于其列出的可再分发输入不提交模型权重、缓存或第三方原始记录。查看 benchmarks/fetch_sources.py 的源码可以看到它在实现层面的三重保护白名单固定仅下载三个明确列出的源——WANLI 测试集、Every 实验 JSON、Every 源压缩包每个条目都带固定 URL 与期望 SHA-256例如 WANLI 测试集期望哈希为4276e0af...拒写保护目标文件已存在时直接raise ValueError(fRefusing to replace ...)与 create-only 原则一致大小与完整性校验下载读取上限 64 MiB超限即报错下载后计算实际 SHA-256与期望值不符即判定源已变更并拒绝落盘。README 中也明确声明模型权重与第三方原始记录不包含在仓库内上游模型保留各自许可证项目代码以 LICENSE 的 MIT 协议发布。对 WANLI 这类 CC-BY-4.0 数据只保留构建脚本benchmarks/build_wanli.py与选择清单benchmarks/manifests/source-selection.jsonl复现者按 benchmarks/README.md 的步骤自行拉取并校验即可。七、WebGPU Demo 的静态站点约束AGENTS.md 第六条针对 webgpu-demo/纯静态、无构建步骤。具体约束包括必须保留 _headers其中固定了Referrer-Policy: no-referrer、Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin、Cross-Origin-Embedder-Policy: require-corp——这是浏览器端 WebGPU 推理需要隔离上下文与跨源隔离得以工作的关键响应头运行时版本必须锁定页面内的模型工件版本固定如 Qwen3-0.6B Q8_0、MiniCPM5-2B Q4_K_M、Qwen3.5-4B Q4_K_M 等浏览器构建见 README.md 的 Browser model ladder 表推理严格限定在浏览器端且必须保留显式的概率限制说明量化 GGUF 与原生 BF16 得分存在差异结果仅供演示。同时pytest的 testpaths 包含webgpu-demo说明静态 Demo 也有对应的自动化冒烟测试webgpu-demo/test_demo.py任何破坏_headers或运行时约定的改动都会在提交前被捕获。八、对贡献者与复现者的实践清单综合 AGENTS.md 全文一次符合规范的贡献或复现流程可以归纳为# 1. 隔离环境安装仓库根目录 python -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install -e .[test] # 2. 修改前后跑全量回归 pytest -q # 3. 若生成新的 Benchmark 输出使用全新输出路径 单卡 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 semif-score \ --mode direct \ --model Qwen/Qwen3.5-4B \ --revision 851bf6e806efd8d0a36b00ddf55e13ccb7b8cd0a \ --input examples/decisions.jsonl \ --output results.jsonl # 4. 若触碰任何已发布声明更新行级证据、重生成报告、 # 更新 results/raw/SHA256SUMS并同步 docs/METHOD.md 与 docs/RESULTS.md # 5. 提交前三重验证 (cd results/raw sha256sum -c SHA256SUMS) python benchmarks/verify_published.py九、总结AGENTS.md 虽然只有六条规则却是 SemIf 整个可复现研究体系的操作入口。它把工程实践固化为三条铁律环境可复现锁版本、editable 安装、证据可追溯SHA-256 verify_published.py逐字段核验、输出不可变create-only、修订固定、静态 Demo 无构建。任何贡献者都可以借助 benchmarks/README.md 的完整复现命令与 docs/REPRODUCE.md 的精确环境说明验证仓库中每一个数字的真实来源——这正是研究型开源项目最值得借鉴的工程范式。赞分享【免费下载链接】SemIfSemantic ifs from open models, on a 3090 at home. 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