Invariant

代理自我修正迴圈

在代理的系統提示中加入兩行程式碼，使其在 alignment_score 低於 0.8 或偵測到非預期變更時，能自主修正程式碼變更。

自動化 PR 審查閘門

將 Invariant 整合到 CI 管線中，取得嚴格的通過/失敗判定，並附上各項準則的推理說明，以實現自動合併決策。

安全性與合規性檢查

在每次發佈前，針對整個程式碼庫查詢 security_concerns 與 intent_mismatches，以捕捉未經授權處理使用者輸入、SQL 或 shell 執行的函式。

程式碼庫分析

在執行查詢或差異分析前，為任何程式碼庫建立可查詢的語意模型，並按儲存庫與提交記錄保留事實，以利時間序列分析。

版本感知的程式碼審查

透過關於函式、呼叫者、相依性與副作用等結構化事實，追蹤跨提交的變更。

語意事實提取

使用 tree-sitter 解析原始碼，並以大型語言模型驅動的語意分析進行強化，提取關於函式、呼叫、相依性、意圖、副作用與模式的結構化事實。

多語言支援

支援 Python、Rust、TypeScript、JavaScript、Go、Elixir 與 Ruby。

版本感知的持久化

事實按 repo_id 與 commit_sha 儲存，支援跨程式碼變更的時間序列查詢。

彈性的點數系統

僅結構化提取耗費 2 點；含意圖分析的提取耗費 4 點。

本地 CLI 提取

透過 tree-sitter 在本地執行提取，再透過 Conduit 上傳事實，並以 mTLS 確保安全。

確定性的 Prolog 查詢

使用 Prolog 規則查詢模式，以確定性驗證避免大型語言模型幻覺風險。

差異分析器

比對程式碼變更與既定目標，提供 alignment_score 與非預期變更偵測。

自動化審查閘門

傳回結構化的通過/失敗判定，附上各項準則的推理說明，適合整合至 CI 管線。