从分散信息到
机器可读知识
八阶段语义流水线，将异构公开信息转化为结构化、可溯源、可被 AI 直接调用的行业知识单元。
数据来源：政府公开信息、行业公开统计、企业公开披露、公开标准与技术文献等公开渠道，按国家数据局《行业高质量数据集建设行动实施方案》的统一要求采集与治理。
证据强度的
分级化表征
每一个数据单元都承载可量化的证据等级（A–E），对应来源权威性与可验证性。90.7% 的数据来自官方文件与一级统计。
EVIDENCE
行业口径
面向行业实践的核算边界、功能单位与数据质量要求。用于企业内部测算与方法论对齐。
ALIGN
监管口径
面向认证与监管的强制边界与核查要求。两套口径不强行合并，差异被显式建模并保留。
让 AI 直接调用的
数据接口
62 个 Model Context Protocol 工具，覆盖查询、推导、对比、边界判定四类能力，Agent-native，框架无关。
Four watches. Never a gap. 一夜五更，班班相接。
Autonomous Agent Runtime
把数据治理的规范、边界与审计机制封装为一套可复用的智能体运行时：本地与云端无缝交接，任务按定价时段优化编排，边界由运行时强制执行，而不是写在提示词里。
README.md · README.zh.md · docs/ARCHITECTURE.md
端到端数据治理：
一套可复用的规范体系
我们将数据治理的规范、边界与审计机制，封装为可执行的运行时。它对齐国家数据局《行业高质量数据集建设行动实施方案》对结构完整性、标注准确性、模型适配性与可追溯治理的要求，并沉淀为 Trustbase 的商业知识产权与方法论资产。
数据治理规范体系
统一 schema 契约、证据分级、溯源链与版本指纹；每个字段都有定义、单位、口径与可验证来源。
全生命周期质量管理框架
采集、归一、校验、分级、关联、归档六阶段质量门禁；回归测试与运行轨迹构成持续质量证据。
可审计治理轨迹
每一次任务执行、审批与交接都留下不可篡改的运行记录；治理过程可回放、可审计、可追责。
名字的来历：Vigiliae 是罗马帝国的一夜四班——每一班由不同队伍执守，按正式程序交接，城市从未无人看守；其职责记载于《学说汇纂》第 1 卷第 15 章。更柝是同一制度在古典中国的表达：《易经·系辞下》写「重门击柝，以待暴客」，《木兰辞》写「朔气传金柝，寒光照铁衣」。两个文明各自独立发明了同一件事：把夜晚分段，交给下一班，让工作永不中断。今天，它以 MIT 协议开源，成为行业公共基础设施。
路线图与里程碑
从结构化数据集，到行业数据标准，再到跨行业可信数据网络。以下为发展目标，不是已实现承诺。
Foundation
- 4,744 条结构化行业数据集上线
- 62 个 MCP 工具开放调用
- Vigiliae 开源运行时发布
- 北数所企业认证完成
Data Scale-Up
- 扩展至 20,000+ 条结构化记录
- 覆盖 15 个细分行业
- 与 5 个行业机构建立数据合作
- 数据产权登记完成
Ecosystem
- 开放数据贡献者计划
- 发布行业数据质量基准
- 服务 100+ 家企业客户
- Vigiliae 生态集成与贡献者网络
Standard
- 参与行业数据标准制定
- 建立跨行业可信数据网络
- 数据资产化服务规模化
- 成为智能体经济的数据基础设施
为智能体经济，
构建可信数据层。
TRUSTED DATA INFRASTRUCTURE
FOR THE AGENT ECONOMY