Clawback: Hooks-basierte Implementierung von durchgesickerten Claude-Verifizierungsschleifen

Clawback ist ein GitHub-Projekt, das die Verifikationsschleifen aus dem geleakten Claude-Quellcode als mechanische Hooks implementiert, anstatt sie als Prompts zu verwenden. Dieser Ansatz behebt die Einschränkung, bei der promptbasierte Verifikation (wie iamfakeguru/claude-mds "du bist VERBOTEN, ohne tsc auszuführen abzuschließen") vom Modell unter Kontextdruck übersprungen werden kann.
Hook-Architektur
Das System teilt das Problem in zwei Ebenen auf:
- Hooks (mechanisch, können nicht übersprungen werden):
- Stop-Hook: Führt Typecheck + Lint aus, wenn Claude versucht abzuschließen. Bei Fehlschlag wird mit Code 2 beendet, wodurch Claude gezwungen wird, weiter zu korrigieren. Drei aufeinanderfolgende fehlgeschlagene Blöcke lösen einen Sicherheitsmechanismus aus.
- PostToolUse: Formatiert und lintet automatisch nach jeder Dateibearbeitung.
- PreToolUse: Blockiert Bearbeitungen von .env und Lockfiles, bevor Claude sie anfasst.
- PostCompact: Injiziert Git-Status und gotchas.md nach der Kontextkomprimierung erneut.
- CLAUDE.md (verhaltensbasiert): Für das, was Hooks nicht erzwingen können, einschließlich phasenweiser Ausführung (≤5 Dateien pro Phase), Trennung von Planung und Erstellung, Bewusstsein für Kontextverfall und Fehlerprotokollierung.
Technische Details
Das Tool erkennt den Stack automatisch, indem es nach Konfigurationsdateien sucht: tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, pyproject.toml und composer.json. Es erfordert keine Konfiguration und hat keine Abhängigkeiten. Clawback funktioniert zusammen mit iamfakegurus CLAUDE.md-Projekt, nicht an dessen Stelle.
Die Implementierung basiert auf den geleakten Verifikationsschleifen, die in der Quellcode-Karte hinter USER_TYPE === 'ant' geschützt waren. Das GitHub-Repository ist verfügbar unter https://github.com/LZong-tw/clawback.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

MemAware-Benchmark testet KI-Gedächtnis über die Stichwortsuche hinaus
MemAware ist ein Benchmark mit 900 Fragen über 3 Schwierigkeitsgrade, der testet, ob KI-Assistenten mit Gedächtnis relevante Kontexte abrufen können, wenn Anfragen keine Hinweise darauf geben. Ergebnisse zeigen: BM25-Suche erzielte 2,8 % gegenüber 0,8 % ohne Gedächtnis, während Vektorsuche bei domänenübergreifenden Verbindungen auf 0,7 % sinkt.

Flash-MoE: Ausführen eines 397B-Parameter-Qwen-Modells auf dem MacBook Pro mit reinem C/Metal
Flash-MoE ist eine reine C/Metal-Inferenz-Engine, die das 397-Milliarden-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell Qwen3.5-397B-A17B auf einem MacBook Pro mit 48 GB RAM mit 4,4+ Token/Sekunde ausführt. Das 209 GB große Modell wird über benutzerdefinierte Metal-Compute-Shader direkt von der SSD gestreamt, ohne Python oder Frameworks.

Reduzierung der Latenz multimodaler Agenten durch Weglassen des Screenshot-Verlaufs
Ein Entwickler fand heraus, dass das Weglassen früherer Screenshots aus multimodalen Agentenanfragen und das Ersetzen von Base64-Bilddaten durch "[Bild ausgelassen]"-Zeichenketten die Latenz erheblich reduziert, während die Leistung erhalten bleibt. Das Experiment wurde mit Claude durchgeführt und auf GitHub dokumentiert.

AnyClaw: Ubuntu 24.04 mit Android-Hardware-Zugriff und KI-Agent für die Terminalentwicklung
AnyClaw bietet eine vollständige Ubuntu 24.04-Umgebung, die in proot auf Android läuft, mit direktem Zugriff auf Android-Hardware-APIs über das Terminal, einschließlich Kamera, GPS, Akku und Sensoren über Bash-Befehle und Java-Ausführung. Es enthält einen KI-Coding-Agenten, der diese Werkzeuge orchestrieren kann, und eine Web-UI, die von jedem Browser im selben Netzwerk aus zugänglich ist.