HINDI TUMITIGIL ANG MUNDO.RSS
BIG CHANGE.

Markdown edition

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Mag-set up ng software factory na nakabatay sa Archon at suriin ang isang gawain

> Gabay mula sa nakapirming bersiyon ng dokumentasyon para magplano at suriin ang isang gawain sa Archon, mula sa misyon at pagsusuri ng pagpapatakbo hanggang sa pasya ng taong mag-merge. Hindi pinatakbo ng BIG CHANGE ang factory.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-19T14:43:34.857Z
Updated: 2026-10-19T14:43:34.857Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/archon-software-factory-reviewed-issue

![Conceptual charcoal illustration of one reviewer studying an unbranded two-column code change printout clipped to a wall rail.](https://bigchange.ai/api/media/file/archon-reviewed-code-change-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no factory installation, issue delivery, code review outcome or product interface is depicted.

Inilalarawan ng [repository ng AI Software Factory](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md) ang landas mula sa misyon ng produkto at gawain patungo sa pull request na ginagawa ng Archon. Simula pa lamang ang installer at pagsusuri ng mga daloy. Ayon sa [gabay sa unang oras](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/docs/first-hour.md) ng tagapangasiwa, kailangan pang gawin ang aktuwal na pagsusuri ng buong proseso. Sinusunod ng gabay na ito ang factory commit na `9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6` at nakapirming Archon revision na `fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8`. Pagbasa ito ng dokumentasyon at code, hindi ulat ng pag-install o pagpapatakbo ng BIG CHANGE.

Para ito sa pangkat na may kontrol sa repository ng application o PRD, mga pahintulot sa GitHub at account ng tagapagbigay ng modelo. Tahasang inilalarawan ng maintainer ang pag-clone at pag-install ng factory sa sarili mong repository. Walang license o notice file sa nakapirming puno ng factory; hindi itinatatag ng gabay na ito ang mas malawak na karapatan sa muling paggamit o pamamahagi. Ang MIT license ng Archon ay para sa hiwalay na source ng Archon. Huwag ilagay ang lihim ng tagapagbigay sa gawain, prompt, log o tala ng pagsusuri.

## Ang malaking pagbabago

- **Ano ang nagbago:** Pinagdurugtong ng implementasyong ito ang saklaw ng produkto, pagpaplano, programming, independiyenteng review at runtime checks gamit ang nakapirming Archon workflow pack. Nagbibigay ang factory ng project inputs at launcher; nasa shared pack ang mga hakbang ng AI.
- **Bakit mahalaga:** Masusundan ng pangkat ang mungkahi mula sa gawain hanggang sa tiyak na pagbabago, CI result at tumatakbong kandidato bago magpasya sa merge. Hindi kumpleto ang bakas sa installation checks lamang; kailangan pa umano ng aktuwal na validation ng integrasyon.
- **Ano ang bantayan:** Ang unang kapaki-pakinabang na patunay ay tunay na gawaing pumapasa ang inihatid na revision sa makabuluhang daloy at independiyenteng hiwalay na tests, na may nakikitang gastos at review record. Hiwalay pa ring pasya ang iskedyul at deployment pagkatapos.

## 1. Suriin ang repository, pahintulot at nakapirming source

Kailangan ayon sa [tagubilin ng tagapangasiwa](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md#instructions-for-the-agent) ang Git, Python 3.10 o mas bago, `gh` na naka-authenticate sa saklaw na `workflow`, GitHub remote, coding agent, Bun at uv. Dapat ding makapag-push ang Git ng workflow files (`gh auth setup-git`). Bago patakbuhin ang agent, suriin ang kasalukuyang test, start at CI commands, proteksiyon ng branch, access sa GitHub, authentication ng tagapagbigay at singil sa modelo. Ibigay lamang ang kinakailangang kapangyarihan sa repository at workflow.

I-clone ang factory sa labas ng repository ng application at piliin ang tinukoy na commit. Mula sa root ng *application*, ito ang dokumentadong utos sa pag-install:

```bash
git clone https://github.com/coleam00/ai-software-factory ~/ai-software-factory
git -C ~/ai-software-factory checkout 9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6
python ~/ai-software-factory/bin/factory.py init
```

Gamitin ang `python3` kung kailangan. Kinokopya ng installer ang mga template ng factory at proyekto at ini-install ang Archon source na nasa [`pack.json`](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/pack.json). Parehong tinutukoy ng README at pack sa commit na ito ang `fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8`. Hindi nag-a-authenticate ng tagapagbigay, pumipili ng antas ng modelo o nagsisimula ng iskedyul ang installer. Suriin muna ang pagbabago ng mga file bago tanggapin sa repository.

I-configure ang napiling tagapagbigay at suportadong model identifiers ayon sa naka-install na gabay ng Archon. Ilagay ang tunay na static check at unit test commands ng proyekto sa `harness/harness.config.json`. Kapag hindi maibigay ng GitHub ang branch protection, ilista sa `required_checks` ang CI jobs na kailangan sa merge. Suriin ang `protected_paths` upang tao ang kailangan sa pagbabago ng misyon, balangkas ng pagsusuri at patakaran ng factory. Blangko ang karaniwang check commands at `required_checks` sa template; hindi sapat ang pagkopya upang magkaroon ng gumaganang pamantayan ng pagtanggap.

## 2. Isulat ang misyon at pagsusuri para sa kasalukuyang produkto

Sa `MISSION.md`, isulat ang layunin, mahigpit na hangganan at makatwirang kahilingang wala sa saklaw. Sa `harness/END-TO-END.md`, ilarawan ang dalawa hanggang limang daloy ng paggamit na talagang natatapos ng kasalukuyang application, kabilang ang nakikitang pakinabang sa gumagamit. Haharang sa unang paghahatid ang daloy na kailangan pa ng hindi nagagawang tampok. Sa `.factory/holdout/HOLDOUT.md`, isulat ang hiwalay na kasong pinagsasama ang mga asal o sumusubok ng mga hangganan. Hindi itinatago ng pangalan ng directory ang mga ito sa tagagawa na may access sa parehong working copy; ilagay sa labas nito ang talagang pribadong kaso at ibigay lamang sa pagsusuri.

Kung PRD lamang ang repository, hinihingi ng [README](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md#instructions-for-the-agent) ang misyon, nakaplanong daloy at test commands mula sa dokumento. Dapat gawing napapatakbo ng unang mungkahing gawain ang produkto at tukuyin ang start command, health at build-identity paths, tests at CI. Suriin ang mungkahi bago payagang ilathala ang mga gawain.

Gawing scenario inputs na inaasahan ng Archon runtime workflows ang mga daloy. Sundin ang naka-install na [`factory/RUNTIME_HOST.md`](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/RUNTIME_HOST.md) para sa snapshot ng application mula sa inihatid na commit, sariwang estado, health at build-identity checks at pinapayagang Python o Node start commands. Hindi pinamamahalaan ng dokumentadong host ang remote database, container o cloud resource bilang sarili nitong runtime resources. Kailangan ng hiwalay na makatuwirang paraan ng pagsusuri kung ginagamit ang mga ito; hindi pinatutunayan ng matagumpay na local check ang kanilang paghihiwalay.

Bago umasa sa evaluator, magtatag ng pumapasang baseline na sumusubok ng tunay na pakinabang, ipakitang bumabagsak ang isang kaugnay na sinadyang sira at tiyaking hindi tiyak ang pasya kapag mali ang pagkakakilanlan ng kandidato. Nasa gabay ng host ang inputs at eksaktong inaasahang fields, kabilang ang `expectations_passed: true` at `baseline_verified: true`. Itago ang aktuwal na orihinal na ibinalik na resulta at pagkakakilanlan bilang ebidensiya. Kulang ang pagsusuring naglo-load lamang ng pahina o direktang lumilikha ng huling estado ng test.

## 3. Suriin ang pag-install, saka pumili ng isang gawain

Patakbuhin mula sa root ng application:

```bash
python factory/consumer.py doctor
python factory/consumer.py list
```

`doctor` ang sumusuri sa nakapirming source, kakayahan ng commands at available workflows. Ipinapakita ng `list` ang nahanap na workflows. Hindi nito pinatutunayan na matatapos ng tagapagbigay ang gawain, papasa ang CI o tatakbo ang application. Ayusin ang iniulat na problema bago maghatid; panatilihing patay ang iskedyul.

Para sa umiiral na codebase, sumulat ng maliit na gawain na may malinaw na resulta at pagsusuri ng pagtanggap. Dokumentado sa README ang utos na ito para sa pag-uuri, paghahatid at pagsusuri hanggang PR:

```bash
python factory/consumer.py run archon-ship --input target=https://github.com/OWNER/REPO/issues/1 --input discovery_publication=preview --detach --json
```

Palitan ang URL ng gawaing kontrolado mo. Ang hayagang `discovery_publication=preview` ay hindi naglalathala bilang mga gawain ng kaugnay na natuklasan sa pagsusuri; ang nakapirming `archon-ship` ay may default na `auto`. Gamitin lamang ang `archon-lifecycle` kapag handa ang runtime scenario at hiwalay na test inputs. Ipasa ang gawain bilang `target`, ang mga landas bilang `scenario` at `holdout`, kasama ang `merge_mode=approve` at `discovery_publication=preview`. Kailangan din ng aprubadong `merge_method`: `merge`, `squash` o `rebase`. Halimbawa, `merge_method=squash` lamang kung pinapayagan ng repository. Kasama sa daloy ang runtime at hiwalay na pagsusuri, pag-aayos at merge gate. Nananatili ang pasya ng tao bago mag-merge sa approval mode; hindi katumbas nito ang tandang handa ng workflow. Foreground lamang ang dokumentadong `--runtime-host` ng factory host at hindi maaaring kasama ng `--detach` o `--resume`.

Para sa PRD, ito ang dokumentadong backlog command:

```bash
python factory/consumer.py run archon-backlog --input 'prd=docs/PRD.md' --input publication=approve
```

Palitan ang naka-quote na `docs/PRD.md` ng tunay na PRD path kaugnay ng working copy ng application. Suriin ang mungkahing pagkakasunod-sunod ng mga gawain bago ilathala. Ikabit ang runtime host ayon sa app start at identity contract ng unang gawain, saka padaanin ito sa `archon-lifecycle` kasama ang handang mga daloy at hiwalay na kaso. Suriin ang unang gawain nang kasing-ingat ng mga susunod.

## 4. Timbangin ang pagbabago at tumatakbong resulta bago mag-apruba

Itago ang ibinalik na run ID. May `get <run-id> --json --events` at `status --all --json` ang control program para sa progreso at ebidensiya. Ihambing ang gawain at plano sa `MISSION.md`; basahin ang aktuwal na PR diff at independiyenteng pagsusuri sa pinakabagong revision; suriin ang kinakailangang CI at protected-path report. Patakbuhin ang mga daloy ng produkto sa inihatid na bersiyon at suriin ang orihinal na runtime at hiwalay na test results, kasama ang pagkakakilanlan ng kandidato. Ihambing ang nakitang resulta sa acceptance checks. Dapat ibalik para ayusin ang kulang na PR; inilalarawan ng README ang `archon-deliver --adopt <run id>` para sa delivery run na nakahinto sa merge queue.

Tao lamang na may kapangyarihan sa repository ang dapat mag-apruba ng merge matapos pumasa ang mga pagsusuri. Kailangan ng deployment ang sarili nitong project-specific deploy, health at identity commands at muling pagbasa ng revision pagkaraan. Hindi patunay ng deployment ang merged PR. Panatilihing patay ang iskedyul sa unang gawain at magpasya nang hiwalay kung bubuksan ang paulit-ulit na pagtakbo.

Walang nakapirming presyo bawat run sa [gabay sa gastos ng tagapangasiwa](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md#cost). Payo nitong sukatin ang tokens mula unang araw at obserbahan ang model calls sa maliit na gawain bago buksan ang loop. Nakadepende ang singil sa tagapagbigay, modelo at kondisyon ng account. Hindi sinukat ng BIG CHANGE ang gastos ng factory.

Kailangan din ng aktibong run ang tahasang pasya sa paghinto. Sa [code ng control program](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/consumer.py), hinaharang ng `halt` ang bagong pagsisimula at pagpapatuloy; tinatarget ng `cancel <run-id>` ang aktibong trabaho. Pinatitigil ng `pause` ang timer launches ngunit pinapayagan ang paggising ng trabahong kasalukuyang tumatakbo. Walang command na kapalit ng pagtingin sa tunay na run state at pagbabago ng remote repository.

## Mga sanggunian at karagdagang babasahin

- [README ng factory sa nakapirming bersiyon](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md): setup, commands, product inputs, pagpili ng workflows at nakasaad na limitasyon. Paglalarawan ng tagapangasiwa, hindi patunay ng run ng BIG CHANGE.
- [Manifest ng nakapirming pack](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/pack.json) at [code ng control program](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/consumer.py): Archon revision, workflows at kaibahan ng status, halt, cancel at pause.
- [Gabay sa unang oras](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/docs/first-hour.md) at [gabay ng runtime host](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/RUNTIME_HOST.md): paalala tungkol sa validation at mga kailangan ng pagsusuring nakatali sa kandidato.
- [Kaugnay na ulat ng BIG CHANGE sa coding agents at natapos na trabaho](https://bigchange.ai/articles/ai-coding-agents-review-output-study): konteksto ng pagtiyak sa tapos na resulta. Ibang pag-aaral ito, hindi sunod na ulat sa takdang panahon ng implementasyong ito.

## Sources

- [README.md](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md) — Mga tagubilin ng tagapangasiwa sa pag-aayos, mga file ng proyekto, mga daloy ng trabaho, paraan para sa gawain at PRD, patakaran sa pagsasama at mga hangganan ng pagpapatakbo.
- [pack.json](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/pack.json) — Eksaktong bersiyon ng Archon, mga daloy ng trabaho at kakayahan ng command line; tugma sa nakapirming README.
- [first-hour.md](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/docs/first-hour.md) — Pagkakasunod-sunod ng paghahanda at tahasang pahayag na kailangan pa ang aktuwal na pagsusuri ng buong proseso.
- [consumer.py](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/consumer.py) — Pagkakagawa ng doctor/list, pagtawag ng mga daloy ng trabaho, status, halt, pause at cancel.
- [RUNTIME_HOST.md](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/RUNTIME_HOST.md) — Pagkakabit sa kandidato, batayang pagsusuri at sinadyang sira para tiyaking tama ang pagsukat, mga suportadong uri ng application at limitasyon.
- [harness.config.json](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/harness/harness.config.json) — Blangkong mga utos ng pagsusuri at kinakailangang pagsusuri ng proyekto, kasama ang paunang itinakdang mga protektadong landas.
- [LICENSE](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/LICENSE) — Mga tuntunin ng lisensiya ng Archon; hindi patunay ng pahintulot para sa hiwalay na repository ng factory.
- [archon-ship.yaml](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/.archon/workflows/sdlc/ship/archon-ship.yaml) — Auto ang paunang itinakda sa paglalathala ng natuklasan; hindi inilalathala ng preview ang kaugnay na natuklasan.
- [archon-lifecycle.yaml](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/.archon/workflows/sdlc/lifecycle/archon-lifecycle.yaml) — Kailangan ang tahasang paraan ng pagsasama: merge, squash o rebase.
- [archon-backlog.yaml](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/.archon/workflows/sdlc/backlog/archon-backlog.yaml) — Ang PRD ay landas sa loob ng kopyang ginagamit sa trabaho.
- [BIG CHANGE](https://bigchange.ai/articles/ai-coding-agents-review-output-study) — Kaugnay ngunit hiwalay na konteksto para suriin ang natapos na resulta.