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decision-forge - 把组织制度编译成可验证的决策训练数据

decision-forge 是 Juneo-Lab 开源的决策数据流水线,据项目自述,它把手册、SOP、审批规则等组织文档编译成带来源引证、可审计、可复现的决策训练数据。审核通过的规则可在本地离线构建数据集,无需模型凭据。

decision-forge 是 Juneo-Lab 维护的一个开源项目,定位是把组织内部的制度文档编译成可验证的决策训练数据。据项目自述,组织里真正决定「什么能做、什么要上报、什么必须拒绝」的知识,通常散落在员工手册、SOP、审批规则和权限表里,并不存在于任何公开数据集中;decision-forge 要做的,就是把这部分判断标准变成可审计、可复现、可以直接交给训练流程的数据。它适合需要为智能体或决策模型准备监督数据、同时又要求每条标签都能追溯到制度原文的团队,例如需要处理退款、信息共享、审批授权这类流程的组织。

维护者与状态

项目由 Juneo-Lab 维护,仓库创建于 2026-10-30,最后一次提交在 2026-11-08。最新发布版本为 v0.3.2,发布于 2026-11-03。截至 2026-11-11,仓库星标数为 221。

据项目说明,v0.3.2 处于 alpha 阶段,定位是「组织决策数据流水线」:经过审核或自行编写的规则规格可以在本地构建成训练数据,不需要模型凭据;文档编译与模型辅助合成则需要显式选择一个模型端点。

主要能力

以下能力来自项目自述,属于维护者对自身功能的描述,并非第三方评测结论。

  • 离线数据路径:从已审核规则到场景、再到验证标签与导出,整个过程不需要 API key,也不需要下载模型。
  • 策略验证标签:标签由确定性解释器依据声明的规则重新计算得出,而不是由模型直接生成。
  • 来源溯源:保留经过核验的规则引文与源文件哈希;语料编译阶段还会补充文本片段与定位信息。
  • 抗泄漏切分:相近的变体被归入同一个 family 划分,跨划分的重复样本会被报告并剔除。
  • 可直接训练的导出:提供四种导出格式,其中包括 candidate-readout 决策契约。
  • 较广的输入格式:支持文本、Markdown、JSON/YAML、PDF、DOCX/XLSX/PPTX、HTML、CSV/TSV,以及本地 OCR。
  • 持续检查:项目自述包含 10 个 CI 任务,覆盖 Linux 与 macOS,并包含 CodeQL 与 OpenSSF Scorecard 扫描。

在流程组织上,项目把工作流中的决策点归为四类:分配工作(由谁负责这项任务)、共享信息(哪个接收方可以拿到哪类信息)、选择动作(执行、调整还是请求授权)、评估结果(交付物是否满足验收标准)。据项目说明,规则编译阶段会通过显式选定的模型端点从组织资料中起草规则,再由业务方审核接受;审核之后的所有环节都在本地离线运行,包括场景族与配额生成、通过策略解释器重放标签、去重与 family 划分隔离,以及训练数据导出。

项目 README 还给出了一个虚构示例:两家组织面对同样的智能体动作,因为各自制度不同而得到不同结论,且每条决策都会引用管辖它的那句话。该示例的结论属于项目自述的演示内容。

使用入口

仓库地址:Juneo-Lab/decision-forge。

据项目说明,运行需要 Python 3.11 及以上版本与 uv,不需要 API key,也不需要下载模型。README 给出的起步命令如下:

git clone https://github.com/Juneo-Lab/decision-forge
cd decision-forge
uv sync --group dev
uv run decision-forge validate examples/customer_support/project.yaml
uv run decision-forge build examples/customer_support/project.yaml --output runs/demo
uv run decision-forge export runs/demo --output runs/demo-decision --format decision

项目自述称,仓库内附的示例刻意做得较小(一份手册,约 1.2 KB 的策略文本),但能产出完整且经过验证的数据集,构建产物位于 runs/demo/ 目录下。除命令行外,README 提到还有一份五分钟教程以及可在 Colab 中运行的 notebook 版本。

许可与限制

项目采用 Apache-2.0 许可证。

关于适用边界,项目自述中有几点需要留意:当前版本为 v0.3.2 alpha,功能与接口仍可能变化;文档编译与模型辅助合成依赖显式选择的模型端点,只有已审核或自行编写的规则规格才能完全离线构建;标签的可信度取决于规则本身是否被正确审核,项目把业务审核作为流水线中的必要环节。此外,README 中提到的测试数量与覆盖率数字属于维护者自述,本文未做独立验证。项目并未在素材中说明具体的硬件要求,实际部署前应以仓库文档为准。