Für AI-amplified Engineering Work. Audit-grade Substantiation für R&D tax credits, Investorenberichte und Provenance Chains — erstellt aus strukturierten Event Logs, die einer offenen öffentlichen Spezifikation entsprechen.
Die oben genannte 60×-Zahl ist ein konservativer Referenzfall. Bei AI-first-Projekten, die in der Produktion verfolgt wurden — gemessen am Arbeitsumfang, den ein traditionelles Team geplant hätte — wurden beobachtete Kompressionsverhältnisse von über 500× erreicht. Der Referenzfall dient als Modellierungsgrundlage. Das Feld liefert signifikant höhere Werte.
Die Werkzeuge zur Messung und Substantiierung von AI-amplified Engineering Output haben mit der Kompression nicht Schritt gehalten. Gründer, CPAs und Prüfer stehen alle vor Varianten desselben Problems.
Die Substantiation für IRS Form 6765 erfordert für jeden Arbeitsschritt Narrative zu Zweck, technologischem Charakter, Unsicherheit und Experimentiercharakter — jeweils mit unterstützender Evidence. AI-augmentierte Arbeit lässt sich nicht in Stundenzetteln oder Commit-Zahlen abbilden. Ohne strukturierte Erfassung bleibt der Credit ungenutzt.
Ihr Team besteht aus einer Person und einem Sprachmodell. Ihre Geschwindigkeit erscheint auf dem Spreadsheet unmöglich. Ohne audit-defensible Daten zu Kompressionsverhältnissen und kapazitätsäquivalentem Output ist Ihre Darstellung in der technischen Due Diligence nicht haltbar.
Ein Transkript und ein Commit-Log sind nicht dasselbe wie eine signierte, mit Zeitstempel versehene, unabhängig verifizierbare Provenance Chain. Prüfer benötigen die Chain, nicht die Artefakte, die sie speisen.
Von Session zu Substantiation. Jede Zahl in jedem generierten Bericht ist bis zu den Ereignissen, die sie hervorgebracht haben, rückverfolgbar — nicht rekonstruiert, sondern aufgezeichnet.
AI-Sessions, Commits, Pull Requests, manuelle Arbeitsprotokolle, explizite Architekturentscheidungen. Jedes Ereignis wird mit Zeitstempel versehen, signiert und in einen append-only Store geschrieben, der der GAAIM Envelope entspricht.
Die Effort Engine vergleicht jede Session mit einer Benchmark-Datenbank, wendet Expertise-Multiplikatoren an und erzeugt mit Konfidenzwerten versehene äquivalente Ingenieurwochen. Menschliche Korrekturen fließen in die Kalibrierung ein.
IRS four-part test-Narrative, Investoren-Engineering-Zusammenfassungen, CPA work papers. PDF, XLSX, CSV, JSON. Jede der 22 Sprachen. SHA-256-Integritäts-Hash auf jeder Datei.
Das gleiche zugrundeliegende Event Log erzeugt das Artefakt, das jeder Leser benötigt, im von ihm bevorzugten Format und in der Sprache, in der er arbeitet.
Evidence für den Kredit, die Kapitalaufnahme und die Vorstandssitzung. Beenden Sie vage Aussagen zur KI-Produktivität. Beginnen Sie, die Zahlen offenzulegen.
Strukturierte IRS four-part test-Narrative pro Arbeitseinheit. Work paper-Exporte in XLSX und CSV. Tamper-detecting Hash auf jedem Bericht.
Engineering velocity, compression ratios, decision logs, provenance chains. Der data room, den Sie sich für jedes Portfoliounternehmen wünschen.
GAAIM — Generally Accepted AI Metrics — ist das offene Ereignismodell unter ForgeTrack, veröffentlicht als reference specification unter Creative Commons auf gaaim.org. Kein Vendor Lock-in. Keine Black Boxes. CPAs und Prüfer können jede Angabe anhand eines Dokuments verifizieren, das nicht uns gehört.
Wenn ForgeTrack morgen nicht mehr existieren würde, blieben die Spezifikation und ihre reference implementations in TypeScript und C# bestehen – stabil, deterministisch und bereit für die Übernahme durch einen weiteren Implementierer. Das ist die Art von Zusicherung, die ein CFO benötigt, bevor er einer Plattform R&D tax filings anvertraut.
Spezifikation lesen →ForgeTrack generiert die four-part test-Narrative, qualifizierte Aufwandaufstellungen und Evidence-Indizes, die für die IRS Form 6765 Substantiation erforderlich sind. Jeder Bericht enthält einen SHA-256 Datenversions-Hash, sodass nachträgliche Manipulationen erkennbar sind. Wir empfehlen eine CPA-Prüfung für jede Einreichung; das Produkt ist darauf ausgelegt, diese Prüfung zu beschleunigen.
Die Effort Engine vergleicht jede Session mit einer kalibrierten Benchmark-Datenbank gängiger Engineering-Aufgaben. Sie sehen den Benchmark, die Schätzung der KI, den Confidence Score und etwaige menschliche Korrekturen. Jede Zahl ist auf ihre Eingaben zurückführbar.
ForgeTrack ist von Grund auf multi-provider. Claude, OpenAI (GPT-4o und GPT-4.5), Gemini, Grok und Ollama werden heute unterstützt, ebenso wie eine custom-endpoint Option für self-hosted und Enterprise-Modelle. Sollte Ihr Anbieter nicht auf dieser Liste stehen, informieren Sie uns – jede Anfrage wird direkt an engineering weitergeleitet, und neue Anbieter werden nach Kundenbedarf priorisiert. E-Mail an engineering@forgetrack.io mit dem provider name und Ihrem use case, und wir antworten mit einem timeline.
Ja. PDF, XLSX, CSV und JSON für jeden Bericht. Eine programmatische API zur Integration mit externen Tools und Data Rooms. Ihre Daten gehören Ihnen; die Exportformate sind nicht proprietär.
Beides. Beitragende können Menschen oder AI agents sein, jeweils mit expertise profiles. Role-based access umfasst owner, admin, member und viewer. Multi-tenant isolation ist architektonisch verankert, nicht eine Einstellung.
Free tier. Keine Kreditkarte erforderlich. Fünfzehn Minuten bis zu Ihrem ersten Bericht.