HelixHarness آپریشن میں

HelixHarness، دیدی کی مالیاتی ٹیکنالوجی ٹیم کا اوپن سورس AI Coding انجینئرنگ فریم ورک ہے، جو Codex اور Claude Code پر چلتا ہے۔ HelixHarness، Propose→Apply→Archive معیاری ورک فلو کے ذریعے تحقیق و ترقی کے عمل کو چلاتا ہے۔ اس کا Knowledge، Harness، Specs اور Hooks پر مشتمل چار سطحی ساختی سیاق و سباق ٹیم کے کاروباری علم، انجینئرنگ کے معیارات اور جانچ کے قواعد کو Agent کے عملدرآمد کے ورک فلو میں شامل کرتا ہے۔ اس کے ساتھ فراہم کیا جانے والا اختیاری پلیٹ فارم قابلِ مشاہدہ ہونے، ورژن کے تقابلی جائزے اور قابو میں رہتے ہوئے ارتقا کی صلاحیت فراہم کرتا ہے، جس سے ٹیمیں مسلسل اپنے مخصوص Harness تیار اور بہتر بنا سکتی ہیں۔

WeChat پر فالو کریں اور “开源” کا جواب بھیج کر AI اوپن سورس پروجیکٹ گروپ میں شامل ہوں
معیاری ورک فلو: Propose→Apply→Archive کے تین کمانڈز کے ذریعے ضرورت کے ڈیزائن، ترقیاتی عملدرآمد سے لے کر آرکائیو اور علم کے ذخیرے تک مکمل تحقیق و ترقی کا عمل چلائیں۔
انجینئرنگ سیاق و سباق کا انتظام: Knowledge، Harness، Specs اور Hooks کی چار سطحی ساختی ڈائریکٹریز کے ذریعے پروجیکٹ کا علم، انجینئرنگ پابندیاں، ضرورت کا معاہدہ اور جانچ کے قواعد قابلِ دوبارہ استعمال اثاثوں میں محفوظ کریں۔
ضرورت کے مطابق سیاق و سباق لوڈ کرنا: انڈیکس میکانزم کے ذریعے موجودہ کام کے لیے مطلوبہ دستاویزات درست طور پر لوڈ کریں، تاکہ Agent کے عملدرآمد کے دوران علم حقیقی طور پر مؤثر ہو۔
علم کا مرکب فائدہ: انسانی تصدیق شدہ تجربات کو آرکائیو کرنے کے بعد آئندہ ملتے جلتے کاموں میں دوبارہ استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے ٹیم کا انجینئرنگ DNA مسلسل مضبوط ہوتا ہے۔
عمل کی قابلِ مشاہدہ حیثیت: ورک فلو کے عملدرآمد کا ڈیٹا، مراحل کی حالت، Token کا استعمال اور دوبارہ کام کرنے کے راستے ریکارڈ کریں، تاکہ استعمال میں رکاوٹ پیدا کرنے والے مقامات کی نشاندہی ہو سکے۔
فریم ورک کا جائزہ: منجمد Base/Candidate ورژنز کو یکساں حالات میں تقابلی طور پر جانچیں، تاکہ فریم ورک میں کی گئی تبدیلیوں کے اثرات کی معروضی تصدیق ہو سکے۔
قابو میں رہتے ہوئے ارتقا: مشاہداتی شواہد کی بنیاد پر بہتری کے مفروضے بنائیں، جائزے اور انسانی منظوری کے بعد انہیں اپنائیں اور مسلسل بہتری کا چکر تشکیل دیں۔
کئی ریپوزٹریز کے درمیان تعاون: متعدد ریپوزٹریز پر مشتمل Workspace ہر ریپوزٹری کی ذمہ داریاں ریکارڈ کرتا ہے اور سروسز کے درمیان کاموں کی ہم آہنگی اور سیشن دوبارہ جاری رکھنے کی سہولت دیتا ہے۔
دو میزبانوں کی معاونت: Codex اور Claude Code دونوں کے ساتھ مطابقت، پلگ اِن مارکیٹ کے ذریعے ایک کلک سے تنصیب، سورس کوڈ کو دستی طور پر کلون کرنے کی ضرورت نہیں۔

ماحول کی تیاری: یقینی بنائیں کہ Python 3.10+، Git اور لاگ اِن شدہ، درست طور پر قابلِ استعمال Codex یا Claude Code انسٹال ہے۔
پلگ اِن انسٹال کریں: codex plugin marketplace add https://github.com/didi/helixharness.git اور codex plugin add helix@helixharness-marketplace چلائیں۔
پروجیکٹ میں داخل ہوں: اس کاروباری ریپوزٹری میں ایک نیا Agent سیشن شروع کریں جہاں آپ ترقیاتی کام کرنا چاہتے ہیں۔
پروجیکٹ کو ابتدائی حالت دیں: گفتگو میں /helix:init چلائیں، تاکہ HelixHarness کے لیے مطلوبہ ڈائریکٹری ساخت اور سیاق و سباق کی فائلیں تیار ہو جائیں۔
ضرورت لکھیں: ضرورت کی تفصیل docs/specs/ کے تحت موجود ضرورت کی دستاویز میں لکھیں، یا /helix:propose کے ذریعے انٹرایکٹو انداز میں تیار کریں۔
ورک فلو شروع کریں: /helix:propose <کام> <ضرورت کی فائل> --loop چلائیں، تاکہ Agent خودکار طور پر Propose→Apply→Archive کا مکمل عمل انجام دے۔
انسانی فیصلہ سازی: عمل اہم مراحل پر رک کر آپ سے دائرہ کار، منصوبہ اور قبولیت کے معیار کی تصدیق کا انتظار کرے گا؛ ہدایات کے مطابق فیصلہ درج کریں۔
پیش رفت دیکھیں: موجودہ مرحلے، پیش رفت اور رکاوٹوں کو جانچنے کے لیے کسی بھی وقت /helix:status استعمال کریں۔
آرکائیو کی تصدیق: کام مکمل ہونے کے بعد Archive کی جانب سے محفوظ رکھنے کے لیے تجویز کردہ علم کا جائزہ لیں، تصدیق کے بعد اسے آئندہ دوبارہ استعمال کے لیے پروجیکٹ کے علم کے ذخیرے میں لکھ دیں۔
ترتیبات کا انتظام: ٹیلی میٹری کی اجازت اور رپورٹ بھیجنے کا پتہ دیکھنے یا تبدیل کرنے کے لیے /helix:config استعمال کریں۔

انجینئرنگ علم کو اثاثہ بنانا: دستاویزات اور ذاتی تجربات میں بکھرے ہوئے کاروباری علم اور معماری پابندیوں کو پروجیکٹ کے اندر ساختی، قابلِ انتظام اور قابلِ دوبارہ استعمال اثاثوں میں تبدیل کرنا۔
علم کا مرکب فائدہ: تصدیق شدہ تجربات کو منظوری کے بعد آرکائیو کیا جاتا ہے، پھر آئندہ کاموں میں انڈیکس کے ذریعے خودکار طور پر لوڈ کیا جاتا ہے، جس سے Agent کا نقطۂ آغاز پروجیکٹ کے ساتھ مسلسل بہتر ہوتا رہتا ہے۔
مکمل لائف سائیکل کا جائزہ: Propose→Apply→Archive ورک فلو اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ضرورت کی تفصیلات، عملدرآمد کے شواہد اور قبولیت کے نتائج ریپوزٹری میں محفوظ رہیں، اور پورا عمل شفاف اور قابلِ جانچ ہو۔
فریم ورک اپ گریڈ کی مقداری پیمائش: متعلقہ پلیٹ فارم منجمد ورژنز کے تقابلی جائزے کی معاونت کرتا ہے، لہٰذا ہر قاعدے یا Skill کی تبدیلی کے لیے ڈیٹا پر مبنی بنیاد موجود ہوتی ہے اور تکراری عمل کا خطرہ کم ہوتا ہے۔
ٹیم کی سطح پر توسیع کی صلاحیت: دیدی کے اندر 10+ شعبوں اور سینکڑوں کاروباری ماڈیولز کے حقیقی تجربات سے اخذ کردہ، یہ AI Coding کو ذاتی کارکردگی میں اضافے سے ٹیم کی سطح پر ڈیلیوری تک پہنچانے کے چیلنج کو حل کرتا ہے۔

GitHub ریپوزٹری: https://github.com/didi/helixharness

انٹرپرائز سطح کی کاروباری فیچر ڈیولپمنٹ: مالیات، ای کامرس اور پیچیدہ کاروباری قواعد والے دیگر پروجیکٹس میں Agent کو محفوظ شدہ ڈومین علم کی بنیاد پر نئے فیچرز فراہم کرنے دیں، تاکہ کاروباری منطق کی مطابقت برقرار رہے۔
متعدد ٹیموں کے باہمی تعاون پر مبنی وسیع پیمانے کی ترقی: متعدد ریپوزٹریز والے Workspace کے ذریعے مائیکرو سروس معماری میں سروسز کے درمیان فیچر کی ضروریات کو مربوط کریں، مختلف شعبوں کے AI Coding معیارات یکجا کریں اور ہر ٹیم کو الگ سے Harness تیار کرنے کی ضرورت ختم کریں۔
قدیم نظام کی دیکھ بھال اور تبدیلی: Knowledge سطح میں محفوظ نظامی معماری اور تاریخی فیصلوں کے ذریعے Agent کو پرانے کوڈ کو تیزی سے سمجھنے میں مدد دیں، اور Harness کی پابندیوں کے تحت محفوظ ری فیکٹرنگ اور منتقلی کریں، جس سے تبدیلی کا خطرہ کم ہو۔
فریم ورک اور معیارات کی مسلسل بہتری: فریم ورک کے منتظمین پلیٹ فارم کی قابلِ مشاہدہ اور جائزہ لینے کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھا کر حقیقی حالات میں مختلف Rule/Skill ورژنز کی کارکردگی کا موازنہ کرتے ہیں، اور ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلہ کرتے ہیں کہ قواعد میں تبدیلی اپنانی ہے یا نہیں۔