linghungegeg/Linghun

解決する課題

Linghunは、単なるチャットベースの提案を超越するために設計されたAI駆動のプログラミングターミナルです。AIコーディングにおける一般的な落とし穴、すなわちハルシネーション（検証なしにタスクが完了したと主張すること）、モデルのドリフト（セッションをまたいでプロジェクトのルールを忘れること）、および中国語パスを含むWindowsのような複雑な実環境での動作の不安定さに対処します。

仕組み

LLMのための「エンジニアリング・エクソスケルトン（外骨格）」として機能します。プロンプトだけに頼るのではなく、Linghunはシステムレベルの制約を実装します。マルチモデルルーティングのためのプロバイダー・ランタイム、コンテキスト認識のためのコードベース・インデックス、そしてモデルの結論を実際のファイル読み取り、ツール出力、Gitの状態に結びつけるエビデンスファースト・システムを統合しています。「ワークフロー・マトリックス」を使用して複雑な目標を観察可能なフェーズとロールに分解し、「ポリシー・カーネル」を使用して、モデルがアクションを実行する前にメモリ、権限、検証要件を調整します。

対象者

• 個人開発者: Gitの安定点や自動検証などの組み込みのセーフティネットを使用して、自然言語で実際のプロジェクトを推進したい方。
• プロフェッショナル・エンジニア: コードベースのインデックス作成、失敗からの学習、およびアーキテクチャの境界チェックを処理する構造化されたAIワークフローを必要とする開発者。
• 企業: 厳格な権限境界、ローカル実行のプライバシー、および標準化された App Bridge を介して内部ソフトウェア機能に接続する機能を必要とするチーム。

ハイライト

• エビデンスファースト・システム: タスクが完了したとマークされる前に、実際のエビデンス（ログ、ファイル内容、テスト結果）を要求することで、ハルシネーションを削減します。
• Windowsファースト設計: PowerShell、中国語パス、およびプロセスガードをネイティブサポートし、Windows環境での安定性を確保します。
• アーキテクチャ・ガードレール: AIが巨大な「god files」や深いネストを作成するのを防ぐ「AntiCodeBlob」が含まれています。
• 管理されたワークフロー: 長期的なエンジニアリングタスクのために、永続的なジョブ、バックグラウンドタスク、およびマルチエージェントの調整をサポートします。
• 拡張可能なエコシステム: MCP、Skills、および Capability Runtime (App Bridge) を介して外部ツールに接続し、サードパーティ製ソフトウェアの統合を可能にします。