Plain Ballot

谁在参选，他们的立场是什么？选出你关心的议题，为每个议题设置倾向，然后输入地址。Plain Ballot 会查看你的选票，告诉你哪些候选人与你契合、原因是什么，以及依据来自哪里。在你主动查看前，政党标签都会隐藏。没有广告、无需账号，也不会存储你的地址。

覆盖加州的所有选举，以及美国 50 个州的众议院和参议院选举，适用于 2026 年 11 月 3 日。

两个项目，均免费且开源：

• Plain Ballot（本仓库）：选民指南。
• Open Election Data：背后的研究数据。每位候选人都针对相同的 18 个议题进行研究，每个立场都附有准确引文及其来源，由必须达成一致的 AI Agent 研究。采用开放数据库许可证，免费使用，包括商业用途，并提供免费 API。

必须展示依据的 AI

聊天机器人会把投票信息弄错。Plain Ballot 的设计原则是，任何单个模型的说法都不会直接传达给选民。

• Agent 必须达成一致。 每位候选人都由使用不同模型（Claude Code、Codex、GPT-5.6 Luna）的独立 Agent 进行研究，每个 Agent 都会独立搜索和阅读。只有达成一致时才会发布某个立场：没有冲突时，3 个 Agent 中至少 2 个同意；若存在分歧，则须在 10 个 Agent 中形成明确多数。
• 每条引文都经过核实。 每项主张都附有准确引文，系统会从其来源获取引文并逐字核对，否则就会将其舍弃。每晚都会重新核查所有已发布的引文。
• 不猜测。 Agent 找不到来源，绝不算作一票。若未形成多数，该议题就会留空，选票也会明确说明。
• 匹配不是 AI。 匹配是在浏览器中进行的简单、确定性运算（lib/match.ts）。相同的答案和选票，每次都会得到相同结果。
• 选民可以提出异议。 对任何主张点击“有误？”，即可提交公开问题，并由新的 Agent 重新开展研究。所有更正都会公开。
• 每项更改都会经过偏见检查。 来自不同公司的 3 个模型会审查每个拉取请求，检查诱导性措辞和片面逻辑；测试还会确保匹配对每个倾向刻度的两端一视同仁。
• 所有内容都公开。 倾向刻度的措辞、一致性规则以及每项研究所得的立场都存放在 Open Election Data 中；匹配功能则存放在此处。

使用数据

研究数据属于独立项目：Open Election Data。该项目提供免费的静态 API，无需密钥：

curl -s https://n8peace.github.io/open-election-data/v1/divisions/ca/cd-10.json

你可以在任何用途（包括商业产品）中使用这些数据，但须遵守开放数据库许可证：注明来源，并以相同条款分享对数据所做的改进。

向你的 Agent 发送请求

Plain Ballot 无需浏览器即可运行。将任何支持 MCP 的 AI Agent（Claude、ChatGPT、Cursor 等）指向：

https://plainballot.com/mcp

它提供三个只读工具：

• list_issues：列出 18 个议题，以及各方的表述方式。
• get_ballot：查询街道地址对应的所有已研究选举，每个选项的立场、原文引述和来源。
• score_fit：根据选民给出的优先事项，计算各选项与之匹配的程度，使用与网站相同的算法。不涉及模型。

Agent 会遵循与网站相同的规则：保持非党派立场、引用并链接来源、绝不补全缺失的立场，只根据选民明确陈述的优先事项评分。地址不会被存储。

更喜欢纯 JSON？GET https://plainballot.com/api/ballot?address=... 会返回相同的选票；研究数据本身也是一个免费静态 API。

已有哪些资源，以及我们为何仍要创建这个项目

优质来源已经不少，Plain Ballot 也从中汲取信息：

• Ballotpedia 是最完整的参选者记录，研究 Agent 会查阅它。其批量数据是付费产品，网页内容也不能由我们重新发布。
• BallotReady 通过面向组织的付费 API 提供候选人的议题立场。
• Vote Smart 通过候选人填写的 Political Courage Test 调查收集立场，同时还收集投票记录和评级。
• Google Civic 和 Democracy Works 提供选票上的参选者信息和投票方式。

我们找不到的是这样一个免费的开放数据集：记录候选人的立场，为每个立场附上可核查的引文，让所有候选人都围绕相同议题呈现以便比较，并且任何人都可以免费复用。因此，我们创建了一个：Open Election Data。每条主张仍然都来自候选人本人的话：Agent 会从摘要追溯到候选人网站、投票记录或采访，并引用原文。

研究你所在的州

研究工作使用你自己的 Claude 或 ChatGPT 方案运行，因此任何人都可以添加覆盖内容，无需支付 API 积分。研究在 Open Election Data 中进行，其中每个州都有一个开放的“研究你所在的州”议题。

在本地运行

npm install
cp .env.example .env.local
npm run dev                        # http://localhost:3000

没有密钥时，程序会使用虚构的样例选票运行，调节控件也仍然可用。已研究的选举数据来自开放数据的 API（将 ELECTION_DATA_DIR 设为本地检出副本中的 data/positions 即可离线使用）。配置密钥后，可启用文字输入的优先事项（AI_GATEWAY_API_KEY）、真实选票查询（GOOGLE_CIVIC_API_KEY）和地址建议（GOOGLE_PLACES_API_KEY）。

npm test               # matching, neutrality, sharing, abuse limits
npm run eval           # does the AI put people on the right side of each dial? (calls the model)
npm run check:issues   # dial wording matches the research data

构建方式

基于 Vercel 上的 Next.js。人口普查地理编码器用于查找选民所在选区。已研究的选举数据来自 Open Election Data API，并按选区与选民匹配。BotID、速率限制和支出上限用于保护付费端点（docs/security.md）。完整架构图见：docs/ARCHITECTURE.md。使用 AI Agent 编码？将它指向 AGENTS.md。

贡献

最有帮助的是开展研究和核查研究，这两项都不需要编写代码。请参阅 CONTRIBUTING.md，或在浏览器中打开一个可直接运行的副本：

许可证

AGPL-3.0。任何人都可以运行自己的副本，但托管的副本必须公开其修改内容，因此没人能悄悄运行有偏见的版本。

Star 历史