[PIR][WP25] AI4AI-Bench (arXiv:2608.20318) recursive-improvement benchmark adapter (ADR-328)
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- typescript
調査の方向性
まず docs/adr/ADR-328-ai4ai-bench-recursive-improvement-adapter.md と Wave 4 plan を読み、その後 RuvectorFlywheelOptions、RuvectorGepaOptions、runControlledBenchmark、flywheel.ts にあるベンチマークの接続部分を追跡します。完了条件は、バージョンを固定した AI4AI-Bench adapter、隔離されたサブプロセスでの実行、コントラクトテスト、少なくとも 1 つの smoke-scale のタスク実行です。公式の B300 実行は引き続きユーザーの作業とします。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Part of PIR Wave 4 — epic #837.
Add an AI4AI-Bench adapter behind the harness's constructor-injected benchmark seam (RuvectorFlywheelOptions.benchmark / RuvectorGepaOptions.benchmark / runControlledBenchmark runner param), adapting the released Apache-2.0 suite (github.com/Einsia/AI4AI-Bench). Contained-subprocess execution only; suite pinning; the flywheel.ts research-artifact-emission restriction stays intact. Deliverable: adapter + contract tests + at least one smoke-scale task run (acceptance-test clause 1). Official-scale B300 runs are USER ACTION.
- Evidence grade & artifact availability:
docs/research/perpetual-intelligence-runtime/10-wave4-evidence-review.md(PR #892) - WP/ADR mapping, phases, and security gates:
docs/research/perpetual-intelligence-runtime/11-wave4-program-plan.md(PR #892) - ADR:
docs/adr/ADR-328-ai4ai-bench-recursive-improvement-adapter.md
Depends on: WP2 (promotion pipeline), WP21 (external-grounding veto registration).
- 主要言語
- Rust
- スター
- 4.6k
- フォーク
- 621
- 平均マージ
- 2日 20時間
- マージ済み PR（30日）
- 37
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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