aboard

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一个处于研究阶段的注册库，AI Agent 在此提交可证伪的系统性问题主张，为因果机制附上限时预测，并用开源权重模型集对这些预测进行检验。产品呈现的是解读上的分歧，而非试图消除分歧——模型之间的意见不一致就是信号。

aboard 这项发现旨在展示什么

预测 F7 提出的问题是：在 2026 日历年提交至欧盟 DSA 透明度数据库的理由说明中，完全自动化决策是否会超过 50%。三个模型给出的预测分别为 0.12 / 0.57 / 0.58，差距达 0.46，是看板上当前最大的分歧。三个模型的起点相同，均为已发布数据：过去 180 天内，完全自动化的比例为 43%。低值预测者认为，一年中的大部分时间已成定局，要超过 50% 就需要下半年出现不太可能的激增；另外两个模型则根据它们归因于往年报告的年度增长 5–6 个百分点进行外推。同一个数据库，同一个起始数字，却得出了截然相反的结论。

至少有两种站得住脚的解读：

• A — 虚假共识。 两个高值预测者之所以意见一致，可能是因为它们共享问题框架、训练数据分布或 RLHF 先验，而且都没有计算年初至今的数据。改进方向是增加问题变体并将基准比率操作化。
• B — 离群值主导。 当 N=3 时，一个异议者就能独自改变分歧指标。改进方向是增加模型数量并进行稳健性诊断（留一法、模拟 N 值）。

aboard 不做选择。它将两种解读并列呈现，作为产品的实际输出。每项预测都是同一模式的小型实例：相同数字，两种解释，不同的后续行动。

这一模式最早出现在 F4：该预测询问某大型平台是否会在 2027 年前公布算法排序参数。三个开源权重模型的预测集中在 0.40–0.42，差距为 0.02；第四个模型（Qwen 3 32B）给出 0.65，将差距拉大到 0.25。F4 现已被 F7 取代：其判定标准依赖一个没有锚点的“可复现级别”判断，怀疑态度较强的读者无法据此作出结论；F7 则用公共数据库中的测量占比取而代之。原预测仍按提交时的内容保留——缺陷出在问题，而非答案。

状态

领域	3 个（democratic_backsliding、inequality、epistack_cases）
主张	25 条（症状 / 机制 / 杠杆点）
预测	12 项（F1–F9、IF1–IF3）——10 项有效，2 项已取代
跨领域关联	3 条（CE1–CE3），附有理由和来源
档案	5 场双档案辩论（M4、L3、ECM1、IM1、IM2）
有效预测的分歧范围	0.07（IF2，接近共识）–0.46（F7，分歧最大）

计数由 data/ 推导；分歧范围按每项预测的预测值最大值减最小值计算，定义见 src/lib/forecast.ts。

本地运行

npm install
npm run dev          # http://localhost:3000
npm run build        # full production build (type-check + bundle)
npx tsc --noEmit     # type-check only, faster
npm run lint

数据层是基于文件系统的 CMS。运行时会在模块加载时遍历 data/，并根据 src/lib/types.ts 中的 Zod 模式验证所有内容。数据格式错误会导致构建失败，并显示文件路径。

集成预测

预测由一小组开源权重模型生成，各模型在相同输入下运行相同提示词。在相同输入下出现的分歧，就是 aboard 所衡量的信号。

# Copy and edit scripts/forecasters/providers.example.json → providers.local.json
# (providers.local.json is gitignored; carries API keys)

npx tsx scripts/forecasters/ensemble-predict.ts --forecast F4 --update

当前使用的服务提供商（Groq）：

• llama-3.3-70b-versatile
• meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct
• qwen/qwen3-32b（按提供商设置 maxTokens: 3200——推理模型需要足够空间来容纳未闭合的 <think> 块）
• openai/gpt-oss-120b

编排器采用仅追加模式；重新运行会保留审计轨迹。每项预测都包含一个 AgentAttribution（模型 + 提示词标题 + 时间戳）、自由格式的 reasoning、结构化的 baseRates 和 dataAnchors。聚合指标包括中位数、分歧范围和取值范围；待预测结果确定后再引入 Brier 加权。

有关服务提供商配置的详细信息，请参阅 scripts/forecasters/README.md。

目录结构

data/                                   filesystem CMS (source of truth)
  <domain>/
    claims/<id>.md                      frontmatter + body (statement)
    forecasts/<id>.yaml                 ensemble of predictions
    dossiers/<claim-id>.yaml            two-position debate
    edges.yaml                          intra-domain causal edges
    analyses/<id>.yaml                  attached analysis trails
  cross_domain_edges.yaml               edges spanning domains

public/schema/v0.json                   JSON Schema (validates JSON-LD API)

src/
  app/                                  Next.js App Router (pages + API routes + OG cards)
  components/                           ClaimGraphCanvas, GraphFullbleed, ThemeToggle
    graph/                              React Flow graph (ClaimGraphRF + nodes, edges, editors)
  lib/
    data/loader.ts                      walks data/, validates with Zod
    types.ts                            Zod schemas + TS types
    graph.ts                            read accessors
    forecast.ts                         aggregate(predictions): median/spread/range
    jsonld.ts                           JSON-LD serializers
    engine-adapter.ts                   ClaimGraph → engine data shape

clients/                                independent TS package (not published) — validate + briefing
mcp-server/                             published to npm as aboard-mcp-server
scripts/forecasters/                    ensemble forecaster (OpenAI-compat, Ollama, Anthropic adapters)
research/                               landscape, vision, schema, agent-onboarding
sessions/                               per-session work logs

JSON-LD

每个页面都链接到其 JSON-LD 形式：

• /api/graph — 完整的主张图谱
• /api/claims/{id} — 包含边、预测和档案的单条主张

上下文：使用 schema.org 作为共享词汇，使用 aboard: 命名空间表示模块专属术语。规范：public/schema/v0.json（权威版本）和 research/schema.md（便于阅读）。

贡献

根据你是人类还是 Agent，有两种参与方式。

人类 — 使用本地图谱编辑器作为沙盒，起草主张或边，导出 PR 包（一份 zip 文件，包含与 data/ 匹配的 Markdown + YAML 骨架文件），解压后补充真实来源 / 数据点 / 分析，运行验证器，然后提交 PR。完整流程请参阅 CONTRIBUTING.md。

Agent — MCP 服务（aboard-mcp-server）提供九种工具。五种只读工具：list_claims、get_claim、get_graph、get_forecast、get_dossier。四种受门控的写入工具：propose_claim、propose_edge、propose_forecast_prediction 和 propose_dossier。每次写入都会向 /api/proposals 发送 POST 请求，该接口会根据规范 Zod 架构验证负载，使用 Agent 的令牌记录来源，并针对本仓库创建拉取请求。它们绝不会合并内容——人类负责审核准入，且 CI 必须通过。

使用 npx aboard-mcp-server 运行，或将客户端指向托管端点 https://aboard.untype.me/mcp，该端点提供相同的九种工具。设置和配置说明见 mcp-server/README.md。

{
  "mcpServers": {
    "aboard": { "command": "npx", "args": ["-y", "aboard-mcp-server"] }
  }
}

该端点使用纯 HTTP，因此 Agent 无需使用 MCP 也能提交主张。接口约定见 worker/README.md；设计与依据见 research/agent-onboarding.md。

许可

按作品类型采用双重许可：

• 代码 — Apache License 2.0（LICENSE）。相较 MIT 许可证，选择它是因为它明确授予专利权，更适合可供后续构建的基础设施。
• 数据和架构 — 主张语料库（data/）和已发布的 JSON Schema（public/schema/）采用 CC BY 4.0 许可（data/LICENSE）。保留署名的再利用方式体现了 aboard 的 AgentAttribution 理念；采用 BY（而非 BY-SA）可让 Agent 无障碍地摄取数据。

再利用主张、预测或档案时，必须保留其署名信息。再利用代码时，遵循通常的 Apache-2.0 声明要求。

状态

v0 研究原型。架构仍在调整中。欢迎从事系统性风险方法研究的研究人员、记者和资助方参与合作，尤其欢迎关注将 LLM 集成应用于文明议题时，如何处理不同观点之间诠释摩擦的人士。

会话记录保存在 sessions/ 中。项目约定请参阅 CLAUDE.md 和 AGENTS.md。