Конфигурация

Файл .forgeplan/config.yaml является единственной точкой конфигурации для рабочего пространства Forgeplan. Эта страница представляет собой авторитетный справочник по каждому ключу верхнего уровня, каждой вложенной секции и каждой переменной окружения, распознаваемой CLI и сервером MCP.

Все секции являются необязательными, за исключением метаданных верхнего уровня (version, project_name, default_depth, id_digits, created_at). Отсутствующие секции используют безопасные значения по умолчанию, встроенные в forgeplan-core.

Структура рабочего пространства

После forgeplan init -y каталог .forgeplan/ создается рядом с вашим кодом:

.forgeplan/
├── config.yaml         ← конфигурация рабочего пространства (GITIGNORED - содержит ссылки на переменные окружения)
│
├── adrs/               ← отслеживаемые Git markdown-артефакты (источник истины)
├── rfcs/
├── prds/
├── epics/
├── specs/
├── problems/
├── solutions/
├── evidence/
├── notes/
├── refresh/
├── memory/             ← журнал решений (отслеживаемый Git)
│
├── lance/              ← GITIGNORED - производный индекс LanceDB (восстанавливаемый)
└── .fastembed_cache/   ← GITIGNORED - кэш модели эмбеддингов

Согласно ADR-003, файлы markdown являются источником истины; lance/ - это производный индекс, который вы можете перестроить в любое время с помощью forgeplan scan-import. Никогда не коммитьте lance/, .fastembed_cache/ или config.yaml - они перечислены в .gitignore по умолчанию.

Повторная инициализация стирает локальное состояние

Запуск forgeplan init -y в существующем рабочем пространстве перезапишет config.yaml. Всегда делайте резервную копию сначала:

forgeplan export --output backup.json
cp -r .forgeplan .forgeplan-backup-$(date +%Y%m%d)

Ключи верхнего уровня

version: 1
project_name: ForgePlan
default_depth: standard
id_digits: 3
created_at: 2026-03-24

Поле	Тип	По умолчанию	Описание
version	u32	1	Версия схемы конфигурации. Обновляется только при критических изменениях схемы.
project_name	string	""	Человекочитаемое имя проекта. Отображается в forgeplan health, отчетах и экспорте.
default_depth	enum	standard	Глубина по умолчанию, используемая forgeplan route, когда эвристика неубедительна. Одно из значений: tactical, standard, deep, critical.
id_digits	u32	3	Ширина заполнения нулями для ID артефактов (например, PRD-001 против PRD-0001). Изменяйте только при создании рабочего пространства - существующие ID не перенумеровываются.
created_at	date	сегодня	Дата ГГГГ-ММ-ДД инициализации рабочего пространства. Метаданные только для чтения.

Значения глубины

Значение	Когда использовать
tactical	Быстрое исправление, обратимое за день. Артефакт не требуется.
standard	Функция на 1–3 дня, один явный компромисс. Конвейер PRD -> RFC. Рекомендуется ADI.
deep	Новый модуль, 1–2 недели. PRD -> Spec -> RFC -> ADR. ADI обязателен.
critical	Межкомандная подсистема, стратегическая. Epic -> N артефактов. ADI + состязательная ревью.

См. руководство по калибровке глубины для эвристики роутинга.

llm: - Провайдер LLM

Используется forgeplan generate, forgeplan reason (ADI), forgeplan route (уровень 1+) и инструментами MCP, которые вызывают LLM.

llm:
  provider: gemini
  model: gemini-3-flash-preview
  api_key_env: GEMINI_API_KEY
  # base_url: https://...        # переопределение для пользовательских конечных точек
  # max_tokens: 4096
  # temperature: 0.7
  # reason_temperature: 0.3      # более низкая температура для структурированного вывода ADI

Поле	Тип	По умолчанию	Описание
provider	enum	openai	Одно из значений: openai, claude, gemini, ollama или custom. Определяет URL-адрес по умолчанию и стиль заголовков.
model	string	gpt-4o-mini	Идентификатор модели, передаваемый провайдеру без изменений. См. рекомендуемые модели ниже.
api_key_env	string?	зависит от провайдера	Имя переменной окружения, содержащей ключ API. Если опущено, используется значение по умолчанию для конкретного провайдера.
base_url	string?	зависит от провайдера	Переопределяет базовый URL для самостоятельно размещенных или прокси-конечных точек. Полезно для Ollama, LiteLLM или шлюзов, совместимых с Azure.
max_tokens	u32	4096	Максимальное количество токенов ответа. Увеличьте для длинных рассуждений ADI; уменьшите для экономии средств.
temperature	f32	0.7	Температура сэмплирования для generate. 0.0 = детерминированный, 1.0 = творческий.
reason_temperature	f32?	-	Переопределение, используемое только forgeplan reason. Структурированный вывод ADI выигрывает от более низкого значения (обычно 0.2–0.3). Если не установлено, возвращается к temperature.

Матрица провайдеров

Провайдер	Переменная окружения ключа API по умолчанию	Базовый URL по умолчанию	Примечания
openai	OPENAI_API_KEY	https://api.openai.com/v1	Совместим с OpenAI.
claude	ANTHROPIC_API_KEY	https://api.anthropic.com/v1	Автоматически использует заголовки, специфичные для Anthropic.
gemini	GEMINI_API_KEY	https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai	Использует совместимую с OpenAI заглушку Google.
ollama	- (нет)	http://localhost:11434/v1	Полностью локальный. Ключ API не требуется.
custom	-	-	Вы должны явно установить base_url и api_key_env.

Рекомендуемые модели (2026)

Провайдер	Модель	Когда использовать
Gemini	gemini-3-flash-preview	По умолчанию - быстрая, дешевая, сильный вывод ADI (в настоящее время используется самим репозиторием Forgeplan).
Gemini	gemini-3-pro	Глубокие рассуждения, критические решения, длинный контекст.
OpenAI	gpt-5-mini	Сбалансированная цена/качество для generate + route.
OpenAI	gpt-5	Критический ADI, состязательная ревью.
Anthropic	claude-haiku-4-5-20251001	Дешевый роутинг и классификация.
Anthropic	claude-sonnet-4-6	По умолчанию для generate + reason.
Anthropic	claude-opus-4-6	Критические решения, длинные рассуждения.

Смена провайдеров в середине проекта

Вы можете сменить провайдера в любое время - артефакты не зависят от модели. Существующие записи ADI, ревью и сгенерированный контент остаются действительными. Только новые вызовы LLM будут использовать нового провайдера.

Переопределения переменных окружения (LLM)

Следующие переменные окружения переопределяют поля llm: во время выполнения без редактирования config.yaml:

Переменная окружения	Переопределяет
FORGEPLAN_LLM_PROVIDER	provider
FORGEPLAN_LLM_MODEL	model
FORGEPLAN_LLM_BASE_URL	base_url
FORGEPLAN_LLM_MAX_TOKENS	max_tokens
FORGEPLAN_LLM_API_KEY_ENV	api_key_env (имя, а не значение)

Приоритет: переменная окружения > config.yaml > значение по умолчанию.

embedding: - Семантический поиск

Конфигурирует модель эмбеддингов, используемую для семантического поиска и векторного индекса FPF KB. Требует флага функции semantic-search во время сборки (включен в официальные релизные бинарники).

embedding:
  model: bge-m3
  chunk_size: 2000

Поле	Тип	По умолчанию	Описание
model	enum	bge-m3	Имя модели эмбеддингов. См. таблицу ниже.
chunk_size	usize	2000	Максимальное количество символов тела артефакта, включенных в текст эмбеддинга. Большие значения дают более богатые эмбеддинги за счет размера кэша и времени загрузки.

Поддерживаемые модели

Модель	Размерность	Языки	Когда выбирать
bge-m3	1024	Многоязычная (100+)	По умолчанию - лучшее качество, поддерживает смешанные рабочие пространства на русском + английском.
bge-small-en	384	Только английский	Самая быстрая, самый маленький кэш. Выбирайте для англоязычных проектов на машинах с малым объемом ОЗУ.
multilingual-e5-small	384	Многоязычная	Промежуточный вариант - быстрее, чем bge-m3, все еще многоязычная.
multilingual-e5-base	768	Многоязычная	Более высокое качество, чем e5-small, при примерно 2-кратной стоимости.

Смена моделей требует переиндексации

Векторы эмбеддингов от разных моделей несовместимы. После изменения model запустите forgeplan scan-import, чтобы перестроить lance/ с нуля.

Переопределения переменных окружения (эмбеддинг)

Переменная окружения	Переопределяет
FORGEPLAN_EMBEDDING_MODEL	model

Если функция semantic-search отключена во время сборки, Forgeplan все равно работает - он молча переключается на поиск по ключевым словам BM25. См. руководство по поиску для получения подробной информации о гибридном стеке поиска.

storage: - Бэкенд хранилища

storage:
  driver: lancedb
  # path: /custom/path            # переопределение местоположения БД

Поле	Тип	По умолчанию	Описание
driver	enum	lancedb	Бэкенд хранилища. См. таблицу ниже.
path	string?	.forgeplan/lance/	Переопределяет каталог LanceDB. Полезно для хранения производного индекса вне дерева проекта (например, ~/.cache/forgeplan/myproj).

Поддерживаемые драйверы

Драйвер	Вариант использования
lancedb	По умолчанию - встроенная колоночная БД с нативным векторным поиском. Сохраняется в lance/. Рекомендуется для всех реальных проектов.
sqlite	Устаревший / легковесный запасной вариант. Без векторного поиска.
memory	Только в памяти, теряется при завершении процесса. Используется для тестов и эфемерных запусков CI.

Переопределения переменных окружения (хранилище)

Переменная окружения	Переопределяет
FORGEPLAN_STORAGE_DRIVER	driver
FORGEPLAN_STORAGE_PATH	path

memory: - Банк памяти решений

memory:
  driver: file

Поле	Тип	По умолчанию	Описание
driver	enum	file	Драйвер банка памяти. file сохраняется в .forgeplan/memory/. none полностью отключает журнал решений.

Переопределения переменных окружения (память)

Переменная окружения	Переопределяет
FORGEPLAN_MEMORY_DRIVER	driver

estimate: - Движок оценки

Конфигурирует forgeplan estimate - многоуровневую модель оценки, которая сочетает ваш экспертный опыт с мультипликаторами типов задач ИИ. Каждое поле необязательно; опустите всю секцию, чтобы использовать значения по умолчанию.

estimate:
  grade_profile:
    backend: middle          # ваш уровень в бэкенд-разработке
    frontend: junior         # ваш уровень во фронтенде
    devops: senior           # ваш уровень в devops/инфраструктуре
    ai_ml: principal         # ваш уровень в AI/ML
    default: senior          # запасной вариант для неуказанных областей
  grade_multipliers:
    junior: 2.0              # относительно senior (базовый 1.0)
    middle: 1.5
    senior: 1.0
    principal: 0.7
    ai: 0.4                  # консервативный базовый мультипликатор ИИ
  ai_task_multipliers:
    pure_coding: 0.10        # ИИ кодирует примерно в 10 раз быстрее
    coding_infra: 0.25       # смешанное кодирование + инфраструктура
    design_coding: 0.30      # проектирование + реализация
    pure_infra: 0.50         # только инфраструктура
    coordination: 1.00       # встречи, ревью - ИИ не может помочь
  review_overhead: 0.30      # 30% добавляется к времени ИИ для человеческого ревью
  safety_margin: 0.50        # предупреждать, если спринт загружен > 50%

Поля

Поле	Тип	По умолчанию	Описание
grade_profile	map<string, grade>	-	Уровень разработчика по областям. Ключи - это произвольные имена областей; как минимум определите default.
grade_multipliers	map<string, f64>	см. ниже	Мультипликатор времени для каждого уровня, относительно базового уровня senior 1.0.
ai_task_multipliers	map<string, f64>	см. ниже	Доля человеческого времени, которую ИИ занимает для каждого типа задачи.
review_overhead	f64	0.30	Доля, добавляемая к времени, затраченному ИИ, для покрытия человеческого ревью. 0.30 = 30%.
safety_margin	f64	0.50	Порог загрузки спринта. Forgeplan предупреждает, если загрузка спринта превышает это значение. 0.50 = 50%.

Уровни

Уровень	Мультипликатор по умолчанию	Значение
junior	2.0	Изучает область - занимает в 2 раза больше времени, чем senior.
middle	1.5	Может работать самостоятельно - в 1.5 раза больше, чем senior.
senior	1.0	Базовый уровень.
principal	0.7	Глубокий эксперт в области - на 30% быстрее, чем senior.
ai	0.4	ИИ как виртуальный соавтор - консервативная база. Уточняется ai_task_multipliers.

Типы задач ИИ

Тип задачи	По умолчанию	Типичная работа
pure_coding	0.10	Написание чистого кода - функций, тестов, рефакторинга. ИИ здесь превосходит.
coding_infra	0.25	Кодирование, смешанное с инструментами (CI, скрипты, конфигурации).
design_coding	0.30	Проектные решения + реализация.
pure_infra	0.50	Только инфраструктурная работа - ИИ помогает, но человек валидирует каждый шаг.
coordination	1.00	Встречи, ревью, согласование со стейкхолдерами. ИИ не может помочь.

Рабочий пример

Старший бэкенд-инженер оценивает задачу в 8 часов. ИИ обрабатывает задачу как pure_coding:

raw_time       = 8h × grade_multipliers.senior   = 8h × 1.0 = 8h
ai_time        = 8h × ai_task_multipliers.pure_coding = 8h × 0.10 = 0.8h
with_review    = 0.8h × (1 + review_overhead)    = 0.8h × 1.30 = 1.04h

Итоговая оценка: ~1 час времени ИИ, управляемого человеком.

См. forgeplan estimate для справки по CLI.

fpf: - Движок Trust Calculus FPF

Настраивает движок FPF: пороги исследования/эксплуатации, веса надёжности, штрафы за уровень конгруэнтности и ограничения рассуждений ADI. Каждое подполе имеет безопасные значения по умолчанию - настраивайте только при наличии эмпирических причин.

fpf:
  weights:
    reff: 0.5
    links: 0.3
    freshness: 0.2
  thresholds:
    explore_reff: 0.01
    investigate_reff: 0.5
    exploit_reff: 0.7
    exploit_fgr: 0.6
    explore_fgr: 0.4
  cl_penalties:
    cl0: 0.9
    cl1: 0.4
    cl2: 0.1
    cl3: 0.0
  decay:
    expired_score: 0.1
  adi:
    max_hypotheses: 5
    kb_sections_limit: 5
    temperature_cap: 0.3
    auto_save: true

fpf.weights - Веса компонентов надёжности

Компоненты оценки надёжности внутри F-G-R. Значения не обязательно должны суммироваться до 1.0, но обычно это так.

Поле	По умолчанию	Значение
reff	0.5	Вес оценки R_eff (качество доказательства).
links	0.3	Максимальный бонус, присуждаемый за входящие/исходящие типизированные связи.
freshness	0.2	Бонус, если артефакт не просрочен (valid_until в будущем).

fpf.thresholds - Отсечки исследования/эксплуатации

Пороги решений, используемые жестко закодированными правилами и forgeplan route.

Поле	По умолчанию	Вызываемое действие
explore_reff	0.01	R_eff ниже этого -> ИССЛЕДОВАТЬ (рассматривать как черновик).
investigate_reff	0.5	R_eff ниже этого -> ИЗУЧИТЬ (требуется больше доказательств).
exploit_reff	0.7	R_eff на этом уровне или выше -> подходит для ЭКСПЛУАТАЦИИ (можно полагаться).
exploit_fgr	0.6	Общий F-G-R, необходимый для подтверждения ЭКСПЛУАТАЦИИ (в сочетании с exploit_reff).
explore_fgr	0.4	F-G-R ниже этого -> ИССЛЕДОВАТЬ приоритет 1 (в сочетании с explore_reff).

fpf.cl_penalties - Штрафы за уровень конгруэнтности

Штраф, применяемый к доказательствам в зависимости от того, насколько хорошо их контекст соответствует артефакту, который они информируют. CL3 (тот же контекст) без штрафа; CL0 (противоположный контекст) сильно дисконтируется.

Поле	По умолчанию	Значение
cl0	0.9	Противоположный контекст - почти нулевое доверие.
cl1	0.4	Другой контекст - значительная скидка.
cl2	0.1	Похожий контекст - незначительная скидка.
cl3	0.0	Тот же контекст - без штрафа.

См. руководство по доказательствам о том, как congruence_level устанавливается в теле EvidencePack.

fpf.decay - Угасание доказательств

Поле	По умолчанию	Значение
expired_score	0.1	Оценка, присваиваемая доказательству после valid_until. 0.1 отражает “просрочено, но не отсутствует” - доказательство существовало, просто нуждается в повторной проверке.

fpf.adi - Конфигурация рассуждений ADI

Управляет поведением forgeplan reason.

Поле	Тип	По умолчанию	Значение
max_hypotheses	u32	5	Максимальное количество конкурирующих гипотез, которые LLM должна сгенерировать на этапе абдукции.
kb_sections_limit	usize	5	Максимальное количество секций FPF KB, внедряемых в промпт ADI. Большее значение = более богатый контекст, больше токенов.
temperature_cap	f32	0.3	Верхняя граница температуры, используемой для рассуждений ADI, независимо от llm.temperature. Сохраняет структурированный вывод ADI.
auto_save	bool	true	Автоматически сохранять результаты ADI как AdiRecord, связанный с артефактом.

fpf.rules - Декларативные правила исследования-эксплуатации (продвинутый уровень)

Необязательный список пользовательских правил исследования/эксплуатации (FPF Engine Phase 2). Если список пуст, используются встроенные default_rules(). Схема и примеры находятся в руководстве по правилам FPF.

Валидация FPF

Все числовые поля fpf.* должны быть конечными и неотрицательными. Имена правил должны быть уникальными. forgeplan init и forgeplan health быстро завершатся с ошибкой при наличии некорректных значений.

integrity: - Ограничения на ввод Health & MCP

Пороги, используемые forgeplan health (обнаружение дубликатов, обнаружение заглушек) и ограничения защиты от DoS, применяемые сервером MCP к входящим вызовам forgeplan_new / forgeplan_update.

integrity:
  duplicate_threshold: 0.7
  duplicate_pairs_limit: 10
  stub_marker_threshold: 3
  mcp_max_title_len: 256
  mcp_max_body_len: 1048576      # 1 MiB

Поле	Тип	По умолчанию	Диапазон	Описание
duplicate_threshold	f64	0.7	[0.0, 1.0]	Сходство Жаккара, выше которого два артефакта помечаются как дубликаты в forgeplan health.
duplicate_pairs_limit	usize	10	[1, 10000]	Максимальное количество пар дубликатов, отображаемых в выводе health (пагинация).
stub_marker_threshold	usize	3	>= 1	Минимальное количество маркеров заглушек (TODO, TBD, пустые заголовки и т. д.), необходимое для пометки тела артефакта как заглушки.
mcp_max_title_len	usize	256	[16, 4096]	Максимальная длина заголовка артефакта, принимаемая через MCP. Предотвращает злоупотребление памятью со стороны вредоносных клиентов.
mcp_max_body_len	usize	1048576	[1024, 104857600]	Максимальная длина тела артефакта (байты), принимаемая через MCP. По умолчанию: 1 МиБ. Жесткий лимит: 100 МиБ.

Почему существуют эти ограничения

Сервер MCP доступен по сети при запуске через stdio общим агентом LLM. Ограничения MCP защищают от вышедших из-под контроля промптов или ошибочных клиентов, которые в противном случае заполнили бы lance/ артефактами размером в несколько мегабайт.

Переменные окружения - Полный список

Переменная	Секция	Эффект
OPENAI_API_KEY	llm	Ключ API OpenAI (по умолчанию для provider: openai).
ANTHROPIC_API_KEY	llm	Ключ API Anthropic (по умолчанию для provider: claude).
GEMINI_API_KEY	llm	Ключ API Gemini (по умолчанию для provider: gemini).
FORGEPLAN_LLM_PROVIDER	llm	Переопределяет llm.provider.
FORGEPLAN_LLM_MODEL	llm	Переопределяет llm.model.
FORGEPLAN_LLM_BASE_URL	llm	Переопределяет llm.base_url.
FORGEPLAN_LLM_MAX_TOKENS	llm	Переопределяет llm.max_tokens.
FORGEPLAN_LLM_API_KEY_ENV	llm	Переопределяет llm.api_key_env (имя переменной).
FORGEPLAN_EMBEDDING_MODEL	embedding	Переопределяет embedding.model.
FORGEPLAN_STORAGE_DRIVER	storage	Переопределяет storage.driver.
FORGEPLAN_STORAGE_PATH	storage	Переопределяет storage.path.
FORGEPLAN_MEMORY_DRIVER	memory	Переопределяет memory.driver.

Ключи API никогда не хранятся в config.yaml - хранится только имя переменной окружения в поле api_key_env. Это делает файл конфигурации безопасным для распространения между машинами (при условии, что .forgeplan/config.yaml находится в .gitignore).

Важные замечания и безопасность Git

.forgeplan/ частично в gitignore

• Отслеживаемые: adrs/, rfcs/, prds/, epics/, specs/, problems/, solutions/, evidence/, notes/, refresh/, memory/ - это источник истины.
• Не отслеживаемые: config.yaml, lance/, .fastembed_cache/ - локальные, восстановимые или содержащие секреты.

Это означает, что config.yaml теряется при свежем клонировании. Каждый разработчик настраивает собственного провайдера LLM и ключи через forgeplan init -y + ручное редактирование.

Перед любой повторной инициализацией

# 1. Экспортировать все артефакты в переносимый JSON-бандл
forgeplan export --output backup.json

# 2. Сохранить резервную копию всей директории рабочего пространства
cp -r .forgeplan .forgeplan-backup-$(date +%Y%m%d)

# 3. Только теперь безопасно переинициализировать
rm -rf .forgeplan
forgeplan init -y

# 4. Восстановить артефакты
forgeplan import backup.json

Рабочий процесс после свежего клонирования

git clone <repo> && cd <repo>
forgeplan init -y                   # создаёт .forgeplan/config.yaml + пустой lance/
$EDITOR .forgeplan/config.yaml      # задать llm.provider, model, api_key_env
export GEMINI_API_KEY=...           # или какой провайдер вы выбрали
forgeplan scan-import               # пересобирает lance/ из отслеживаемых markdown
forgeplan list                      # проверить, что артефакты на месте

Режим ИИ-агента

ИИ-агенты (Claude Code, Codex и другие), работающие с Forgeplan, должны всегда использовать:

forgeplan init -y      # НИКОГДА без -y - интерактивный режим зависнет в харнесе агента

Интерактивный режим зависнет в харнесе агента. Флаг -y принимает все значения по умолчанию и записывает минимальный config.yaml, который агент может затем отредактировать.

Устранение неполадок

”API key not found”

error: LLM API key not set - expected env var GEMINI_API_KEY

Причина: llm.api_key_env указывает на незаданную переменную, или переменная окружения по умолчанию для провайдера не задана.

Исправление:

export GEMINI_API_KEY=your-key          # для текущей оболочки
# или
export FORGEPLAN_LLM_API_KEY_ENV=MY_CUSTOM_KEY
export MY_CUSTOM_KEY=your-key

Используйте forgeplan health, чтобы убедиться, что подсистема LLM сообщает “ready”.

Ошибки ограничения скорости LLM / 429

Причина: ограничения скорости провайдера (бесплатный уровень Gemini особенно строг).

Исправление:

1. Уменьшите llm.max_tokens для снижения стоимости каждого запроса.
2. Переключитесь на более дешёвую модель (gemini-3-flash-preview, gpt-5-mini, claude-haiku-4-5-20251001).
3. Повторите с экспоненциальной задержкой - Forgeplan передаёт ошибку провайдера дословно, чтобы вы могли отличить 429 от 5xx.

Эмбеддинги не загружаются / семантический поиск возвращает пустой результат

Причина: одна из:

• Бинарный файл Forgeplan собран без функции semantic-search (проверьте forgeplan --version).
• embedding.model был изменён, а lance/ не был переиндексирован.
• .fastembed_cache/ повреждён.

Исправление:

rm -rf .forgeplan/.fastembed_cache
forgeplan scan-import                # повторно загружает модель + переиндексирует

Если семантический поиск недоступен, Forgeplan автоматически переключается на поиск по ключевым словам BM25 - данные не теряются. См. руководство по поиску для подробностей о гибридном стеке.

”Invalid config: fpf.thresholds.explore_reff must be finite”

Причина: некорректный YAML - числовое поле содержит NaN, Infinity или строку, которая не распарсилась как число.

Исправление: откройте .forgeplan/config.yaml и убедитесь, что каждое числовое поле в секциях fpf:, estimate: и integrity: является обычным десятичным числом. Запустите forgeplan health для повторной проверки.

”integrity.mcp_max_body_len must be in [1024, 104857600]”

Причина: ограничение размера тела MCP задано за пределами допустимого диапазона (от 1 КиБ до 100 МиБ).

Исправление: выберите значение внутри диапазона. Для большинства проектов значение по умолчанию (1 МиБ) является правильным.

Миграция / дрейф схемы после обновления

Некоторые обновления добавляют новые столбцы в lance/. Симптомом является ошибка LanceDB при запуске.

Исправление:

forgeplan export --output backup.json
rm -rf .forgeplan/lance
forgeplan init -y                    # пересоздаёт lance/
forgeplan scan-import                # переиндексация из markdown
# markdown является источником истины - артефакты не теряются

См. также

• forgeplan init - команда инициализации рабочего пространства
• forgeplan estimate - CLI движка оценки
• forgeplan reason - команда рассуждений ADI
• Руководство по доказательствам - как congruence_level и valid_until влияют на R_eff
• Руководство по поиску v2 - гибридный стек BM25 + семантический поиск
• Руководство по жизненному циклу v2 - конечный автомат артефактов и влияние настроек integrity: на health
• Калибровка глубины - как default_depth взаимодействует с forgeplan route