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# 配置基于 Archon 的软件工厂，并审查一个任务
> 依据固定版本的维护者文档，规划并审查一个 Archon 编程任务：从产品使命、运行检查到由人决定是否合并。BIG CHANGE 没有运行该工厂。
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
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no factory installation, issue delivery, code review outcome or product interface is depicted.
该 [AI Software Factory 仓库](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md)描述了从产品使命和任务，到 Archon 生成拉取请求的流程。安装和工作流检查只是起点。维护者的[首小时指南](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/docs/first-hour.md)说明，仍需完成真实的端到端验证。本指南依据工厂提交 `9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6` 及其固定的 Archon 版本 `fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8`。内容来自文档和代码阅读，并非 BIG CHANGE 安装或运行后的报告。
本流程适用于能够管理应用仓库或 PRD、GitHub 权限和模型提供商账户的团队。维护者明确说明了如何克隆工厂并安装到自己的仓库。固定版本的工厂文件树没有许可证或声明文件；本指南不确立更广泛的复用或再分发权利。Archon 的 MIT 许可证适用于独立的 Archon 源代码。不要把提供商密钥写入任务、提示词、日志或审查记录。
## 重大变化
- **变化是什么：** 此实现用固定的 Archon 工作流包连接产品范围、任务规划、编程、独立审查和运行检查。工厂提供项目输入和启动器；共享配置包负责 AI 步骤。
- **为何重要：** 团队可以从任务追溯到具体代码差异、CI 结果和正在运行的候选版本，再决定是否合并。单靠安装检查，这条证据链并不完整；维护者也指出真实集成仍需验证。
- **接下来关注：** 首个有用证明，是某个真实任务交付的版本通过有意义的用户流程与独立保留测试，同时团队能看到成本和审查记录。定时运行与部署仍是审查后的独立决定。
## 1. 核对仓库、权限和固定版本
维护者的[安装说明](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md#instructions-for-the-agent)要求 Git、Python 3.10 或更高版本、已认证的 `gh`（具有 `workflow` 权限范围）、GitHub 远程仓库、编程智能体、Bun 和 uv。Git 还必须能够推送工作流文件（`gh auth setup-git`）。启动智能体前，核对应用已有的测试、启动和 CI 命令、分支保护、GitHub 访问权限、提供商认证及模型计费。仅授予运行所需的仓库和工作流权限。
把工厂克隆到应用仓库之外，并检出指定提交。文档中的安装命令应从*应用*根目录运行：
```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
```
必要时使用 `python3`。安装程序会复制工厂和项目模板，并安装 [`pack.json`](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/pack.json) 指定的 Archon 源码。该提交的 README 与配置包都指定 `fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8`。安装程序不会认证提供商、选择模型档次或启动定时计划。在仓库中接受改动前，先检查实际文件变化。
按照已安装的 Archon 配置说明，设置所选提供商及受支持的模型标识符。在 `harness/harness.config.json` 中填入项目真实的静态检查和单元测试命令。如果 GitHub 无法返回分支保护信息，在 `required_checks` 中列出合并所需的 CI 作业。检查 `protected_paths`，确保修改产品使命、验证框架和工厂策略时需要人工介入。模板把常规检查命令和 `required_checks` 留空；仅复制模板并不能建立可用的验收关卡。
## 2. 为现有产品编写使命和检查
在 `MISSION.md` 中写明产品目的、硬性限制及合理但超出范围的请求。在 `harness/END-TO-END.md` 中描述当前应用确实能完成的两到五条用户流程，包括用户能看到的价值。如果流程依赖尚未开发的功能，会阻塞首次交付。在 `.factory/holdout/HOLDOUT.md` 中另写组合行为或边界情况测试。目录名称不会向有权访问同一工作副本的开发者隐藏这些案例；真正私密的测试应放在副本之外，仅交给验证环节。
如果仓库只有 PRD，[README](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md#instructions-for-the-agent)要求从文档中提取使命、预期用户流程和验证命令。首个拟议任务必须让产品可运行，并写明启动命令、健康状态与构建身份检查路径、测试和 CI。允许发布任务前，先审查提案。
把用户流程转换为 Archon 运行工作流所需的场景输入。依据已安装的 [`factory/RUNTIME_HOST.md`](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/RUNTIME_HOST.md)，从交付提交准备应用快照、全新状态、健康和构建身份检查，以及允许的 Python 或 Node 启动命令。文档中的运行宿主不把远程数据库、容器或云资源作为自己管理的运行资源。使用这些资源的应用，需要另行论证验证安排；本地宿主检查成功并不能证明它们已隔离。
依赖评估器前，先建立能实际验证用户价值且通过的基线；证明一个相关的故意错误会失败；确认候选版本身份不匹配时返回“无法确定”的结论。宿主指南给出了测试套件输入和准确的预期字段，包括 `expectations_passed: true` 和 `baseline_verified: true`。保留实际原生返回结果和候选版本身份作为证据。仅检查页面加载，或直接预置测试最终状态，都不足以完成这项验证。
## 3. 检查安装，再选择一个任务
从应用根目录运行：
```bash
python factory/consumer.py doctor
python factory/consumer.py list
```
`doctor` 检查固定源码、命令能力和可用工作流。`list` 显示发现的工作流。两者都不能证明提供商能完成任务、CI 会通过或应用会运行。交付前解决它们报告的问题；保持定时计划关闭。
对于现有代码库，编写一个结果明确、带验收检查的小任务。README 记录了以下命令，用于从分流、交付和审查推进到拉取请求：
```bash
python factory/consumer.py run archon-ship --input target=https://github.com/OWNER/REPO/issues/1 --input discovery_publication=preview --detach --json
```
把任务 URL 换成你能管理的任务。显式设置 `discovery_publication=preview`，可避免把审查中发现的相关问题发布为任务；固定的 `archon-ship` 工作流在未指定时默认使用 `auto`。只有运行场景和保留测试输入准备好后，才使用 `archon-lifecycle`。以 `target` 传入任务，以 `scenario` 和 `holdout` 传入相应路径，并设置 `merge_mode=approve` 和 `discovery_publication=preview`。还要提供项目批准的 `merge_method`：`merge`、`squash` 或 `rebase`。例如，仅当仓库允许时才使用 `merge_method=squash`。该流程包含运行与保留测试验证、修复和合并关卡。批准模式在合并前保留人的决定；工作流的就绪标记不等于人工决定。使用工厂运行宿主时，文档中的 `--runtime-host` 仅支持前台，不能与 `--detach` 或 `--resume` 同用。
对于 PRD，文档中的待办生成命令为：
```bash
python factory/consumer.py run archon-backlog --input 'prd=docs/PRD.md' --input publication=approve
```
将命令中带引号的 `docs/PRD.md` 换成 PRD 相对于应用工作副本的实际路径。发布前审查拟议任务及其顺序。按首个任务声明的应用启动方式和身份契约配置运行宿主，再使用准备好的用户流程与保留测试，通过 `archon-lifecycle` 处理该任务。首个任务应与后续任务一样仔细检查。
## 4. 批准前评估代码差异和实际运行结果
保存返回的运行 ID。控制程序提供 `get <run-id> --json --events` 和 `status --all --json`，用于查看进度与证据。对照 `MISSION.md` 检查任务与计划；阅读实际拉取请求差异及针对当前最新版本的独立审查；检查必需的 CI 结果和受保护路径报告。在交付版本上运行产品用户流程，检查原生运行结果和保留测试结果，包括候选版本身份。将观察到的用户结果与任务验收条件对照。审查者应把有缺陷的拉取请求退回修复；README 介绍了针对被合并队列挂起的交付运行使用 `archon-deliver --adopt <run id>`。
所有检查通过后，只能由有仓库权限的人批准合并。部署需要项目自己的部署、健康和身份命令，并在部署后回读确认版本；拉取请求合并本身不能证明已部署。完成首个任务期间保持定时计划关闭，再单独决定是否启用定期运行。
维护者的[成本说明](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md#cost)没有给出单次运行的固定价格。它建议从第一天开始计量令牌，启用循环前先观察一个小任务的模型调用。费用取决于提供商、模型和账户条款。BIG CHANGE 没有测量该工厂的支出。
活动运行还需要明确的停止决定。[控制程序代码](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/consumer.py)中的 `halt` 阻止新启动和后续推进，`cancel <run-id>` 则针对活动工作。`pause` 停止计时器发起的新运行，但允许唤醒已在执行的工作。任何命令都不能替代核对当前运行状态与远程仓库改动。
## 来源与延伸阅读
- [固定版本的工厂 README](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md)：安装步骤、命令、产品输入、工作流选择和声明的限制。这是维护者的描述，不是 BIG CHANGE 实际运行的证据。
- [固定配置包清单](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/pack.json)与[控制程序代码](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/consumer.py)：Archon 版本、提供的工作流，以及 status、halt、cancel、pause 的区别。
- [首小时指南](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/docs/first-hour.md)与[运行宿主指南](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/RUNTIME_HOST.md)：维护者关于验证的保留说明，以及绑定候选版本的运行检查要求。
- [BIG CHANGE 关于编程智能体与已完成工作的相关报道](https://bigchange.ai/articles/ai-coding-agents-review-output-study)：为检查完成结果提供背景。报道针对另一项研究，并非该工厂实现的后续进展。
## Sources
- [README.md](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/README.md) — 维护者的安装、项目文件、工作流、任务与 PRD 路径、合并策略及运行限制。
- [pack.json](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/pack.json) — 指定准确的 Archon 版本、工作流和命令行能力，与固定 README 一致。
- [first-hour.md](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/docs/first-hour.md) — 安装顺序，以及仍需真实端到端验证的明确声明。
- [consumer.py](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/consumer.py) — doctor/list、工作流调用、status、halt、pause 和 cancel 的实现。
- [RUNTIME_HOST.md](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/factory/RUNTIME_HOST.md) — 候选版本绑定、基线与故意错误校准、支持的应用形态及限制。
- [harness.config.json](https://github.com/coleam00/ai-software-factory/blob/9e2d85298b45497031009597a6ae0811b66fe6d6/template/harness/harness.config.json) — 展示留空的项目检查命令与必需检查设置，以及默认受保护路径。
- [LICENSE](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/LICENSE) — Archon 许可证条款；不能证明另一个工厂仓库也获得使用许可。
- [archon-ship.yaml](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/.archon/workflows/sdlc/ship/archon-ship.yaml) — 确认发现事项默认采用 auto 发布，preview 不发布相关发现。
- [archon-lifecycle.yaml](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/.archon/workflows/sdlc/lifecycle/archon-lifecycle.yaml) — 要求明确指定 merge、squash 或 rebase 合并方式。
- [archon-backlog.yaml](https://github.com/coleam00/Archon/blob/fad09169ea1b43512bc7ee88470d47f960a3e0f8/.archon/workflows/sdlc/backlog/archon-backlog.yaml) — PRD 以工作副本内部路径指定。
- [BIG CHANGE](https://bigchange.ai/articles/ai-coding-agents-review-output-study) — 关于核对已完成结果的相关但不同背景。
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