Phaselock : Un système de contrôle d'agent IA inspiré des techniques parentales

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 30, 2026🔗 Source
Phaselock : Un système de contrôle d'agent IA inspiré des techniques parentales
Ad

Phaselock est une compétence d'agent open-source qui applique des techniques parentales pour enfants autistes pour contrôler les agents d'IA de codage. Le développeur a observé que des tâches vagues amènent à la fois les enfants autistes et les agents d'IA à mal interpréter les instructions, conduisant à une exécution incomplète ou incorrecte.

Mécanismes de contrôle fondamentaux

Le système implémente quatre schémas de contrôle spécifiques :

  • Portes explicites avant l'action : Utilise un hook BeforeToolUse qui vérifie la présence d'un fichier de porte approuvé sur le disque. Pas de fichier, pas d'écriture. L'IA ne peut pas continuer sans déclaration architecturale préalable.
  • Retour immédiat sur les erreurs : Un hook PostToolUse exécute une analyse statique après chaque écriture de fichier (PHPStan, PHPCS, ESLint, ruff, etc.) et injecte les résultats structurés en JSON dans le contexte. L'IA voit exactement ce qui a cassé et se corrige avant de continuer.
  • Choix contraints plutôt qu'options ouvertes : Les fonctionnalités complexes sont divisées en tranches ordonnées par dépendance. L'IA travaille une tranche à la fois, chaque tranche s'arrêtant pour une revue humaine avant que la suivante ne commence.
  • Règles qui ne peuvent pas être rationalisées : L'application est mécanique via des hooks shell qui autorisent ou bloquent. L'opinion de l'IA sur sa propre production n'est pas une preuve.
Ad

Détails techniques

Phaselock fonctionne avec Claude Code, Cursor, Windsurf et tout ce qui prend en charge les hooks et les compétences d'agent. Les connaissances du domaine sont orientées autour de Magento 2 et PHP, mais l'architecture d'application est indépendante du langage.

L'implémentation actuelle a une limitation d'échelle : elle charge toutes les règles dans le contexte à chaque session. À 80 règles, c'est gérable, mais à 500 règles, vous brûlez du contexte avant même que la tâche ne commence, et à 10 000 règles, c'est physiquement impossible.

Développement futur : Writ

Le développeur construit Writ comme solution au problème d'échelle. C'est un système de récupération hybride qui détermine quelles règles sont importantes à l'instant présent et ne renvoie que celles-ci, atteignant des temps de réponse inférieurs à 10 ms et une réduction de contexte de 726x à 10 000 règles. Le système est encore expérimental et en cours de tests de résistance.

Le développeur note que l'évaluation reste le problème non résolu le plus difficile. Les requêtes de vérité terrain sont synthétiques à 80 règles, et il n'est pas clair si la qualité de la récupération se maintient sur des requêtes réelles issues de sessions réelles.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

Transcription YouTube MCP Améliore le Flux de Travail de Recherche de Claude
Tools

Transcription YouTube MCP Améliore le Flux de Travail de Recherche de Claude

Un MCP de transcription YouTube permet à Claude d'extraire des transcriptions complètes avec horodatages à partir de liens YouTube, éliminant ainsi le basculement manuel entre onglets et le copier-coller. L'utilisateur rapporte des réponses nettement meilleures lorsque Claude dispose des transcriptions réelles plutôt que des résumés de l'utilisateur.

OpenClawRadar
Projet Headroom : l'outil open source d'un ingénieur Netflix réduit de 90 % les coûts des jetons IA
Tools

Projet Headroom : l'outil open source d'un ingénieur Netflix réduit de 90 % les coûts des jetons IA

Le senior ingénieur de Netflix, Tejas Chopra, a créé Project Headroom, un proxy open source qui compresse les entrées de contexte de l'IA jusqu'à 90 %, économisant environ 700 000 $ pour les utilisateurs depuis janvier 2026. Il fonctionne localement sur le port 8787 et encapsule n'importe quel CLI LLM.

OpenClawRadar
Le modèle Distilled Qwen 3.5 27B démontre de solides performances avec l'agent de codage Cursor AI.
Tools

Le modèle Distilled Qwen 3.5 27B démontre de solides performances avec l'agent de codage Cursor AI.

Un utilisateur rapporte que la version distillée opus 4.6 de Qwen 27B fonctionne efficacement comme modèle moteur de Cursor, avec des performances comparables à Gemini 3 Flash. La configuration a pris environ 10 minutes en utilisant Cursor pour configurer le tunnel ngrok et localllama.

OpenClawRadar
Serveur MCP Soul Ajoute une Mémoire Persistante et une Sécurité pour les LLMs Locaux
Tools

Serveur MCP Soul Ajoute une Mémoire Persistante et une Sécurité pour les LLMs Locaux

Soul est un serveur MCP open-source qui fournit une mémoire persistante entre les sessions pour les LLM locaux avec deux commandes : n2_boot au démarrage et n2_work_end à la fin. Il inclut des fonctionnalités de sécurité Ark qui bloquent les commandes dangereuses comme rm -rf et DROP DATABASE sans coût en tokens, ainsi qu'une configuration de stockage cloud.

OpenClawRadar