PACT 0.4.0は、AIコーディングエージェント向けに複合知能を追加します。

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 29, 2026🔗 Source
PACT 0.4.0は、AIコーディングエージェント向けに複合知能を追加します。
Ad

PACTが解決する課題

AIコーディングエージェントはセッション間ですべてを忘れ、古いトレーニングデータからパッケージAPIを推測し、読んでいないファイルを自信満々に編集し、下流システムを壊す修正を行います。これらはプロンプトエンジニアリングでは修正できないアーキテクチャ上の問題です。

PACT 0.4.0の構造

このツールキットはプロジェクト内に以下のディレクトリ構造を作成します:

your-project/
├── CLAUDE.md # 19の認知的リダイレクション+ルール
├── SYSTEM_MAP.yaml # アーキテクチャ配線マップ
├── cutting_room/ # ビジュアルプロトタイピングワークスペース
├── .claude/
│   ├── hooks/ # 10のシェルフック(ブロッキング+警告)
│   ├── bugs/ # 構造化バグトラッカー+ソリューションKB
│   ├── sessions.yaml # マルチエージェント調整
│   └── memory/
│       ├── PENDING_WORK.yaml # クロスセッションタスクトラッカー
│       └── file_edit_log.yaml # 編集認識
├── docs/
│   ├── feature_flows/ # ライフサイクルステートマシン
│   └── reference/
│       ├── packages/ # 検証済みパッケージナレッジ
│       ├── research/ # クロスセッション研究統合
│       ├── KNOWLEDGE_DIRECTORY.yaml # 全システム横断タグインデックス
│       └── PACT_BASELINE.yaml # エージェント能力自己認識

6つの柱

  • 機械的強制 — 違反が発生する前にブロックするシェルフック。ハードコードされたシークレット、強制プッシュ、読んでいないファイルの編集、ローカルがリモートより遅れている状態でのコミット。これらはすべて機械的にブロックされます。
  • コンテキスト置換 — アーキテクチャマップとライフサイクルフローが記憶を置き換えます。エージェントは編集前にSYSTEM_MAP.yamlを読み、双方向の依存関係をトレースします。
  • 自己進化型推論 — 19の認知的リダイレクション(v0.1では6から開始)。これらはエージェントが重要な意思決定ポイントで自問する質問であり、ルールではありません。ルールはプレッシャー下で軽視されます。エージェントはパターンに気づいたときに独自のリダイレクションを追加できます。
  • 構造/動作分離 — アーキテクチャマップ=「どのファイルに触れるか?」機能フロー=「間違って触れると何が壊れるか?」2つのファイル、2つの役割。決して混ぜません。
  • マルチエージェント耐性(v0.3) — ClaudeとGeminiは同じフック、ルール、タスクトラッカーを共有します。一方がダウンした場合、コンテキストを一切失わずに他方に切り替えられます。GeminiフックはそのJSON形式を変換し、同じ.claude/hooks/スクリプトに委譲する薄いアダプター(各約20行)です。1セットのルール、2つのエージェント、ドリフトゼロ。
  • 複合知能(v0.4) — 研究統合、ナレッジディレクトリ、能力ベースラインにより、各セッションが前回よりも賢くなります。
Ad

複合知能の詳細

新規Claudeセッションにはトレーニングデータとコンテキストウィンドウがあります。PACTを実行するセッションには、トレーニングデータ+コンテキストウィンドウ+過去の全セッションが獲得したすべての統合が含まれます。

複合知能を機能させる3つのシステム:

  • 研究ナレッジベース — エージェントが実際の何かを研究するとき(コード分析とオンラインドキュメントの組み合わせ)、統合が保存されます。生の事実ではなく、それらは再発見可能です。プロジェクトコンテキストを外部証拠につなげた推論です。将来のセッションはタグで見つけ、深め、新しい角度から再構成します。
  • ナレッジディレクトリ — 全ナレッジシステム(研究、バグ、ソリューション、パッケージ、機能フロー)にわたるタグとファイルをマッピングする1つのYAMLファイル。エージェントは一度読むだけで、あらゆるトピックについて既に存在するものを知ります。ナレッジファイルを追加してこれを更新しない場合、コミットをブロックするフックがあり、正確性が維持されます。
  • 能力ベースライン — PACT_BASELINE.yamlに文書化され、エージェント能力自己認識を提供します。

PACTは、Claudeが同じ間違いを繰り返すのを止めるための一連のフックとして始まりました。4回のリリース後、各セッションが前回よりも真に賢くなるシステムへと進化しました。

📖 完全なソースを読む: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

オープンソースダッシュボードが明らかにするClaudeコードの実際のコンピューティングコスト
Tools

オープンソースダッシュボードが明らかにするClaudeコードの実際のコンピューティングコスト

ある開発者がClaude Codeのレート制限の計算式をリバースエンジニアリングし、リアルタイムの使用率パーセンテージ、実際のドルコスト、バーンレート、ピーク時間、およびどのスキル/フックが発動しているかを表示するローカルダッシュボードを構築しました。このツールにより、月額100ドルのプランが1か月で13,286ドル相当のAPIコンピュートを消費していたことが明らかになりました。

OpenClawRadar
API経由でMiniMax M2.7をテスト:3つの実際のMLおよびコーディングワークフロー
Tools

API経由でMiniMax M2.7をテスト:3つの実際のMLおよびコーディングワークフロー

開発者がMiniMax M2.7とClaude Opus 4.7を3つの実タスク(PyTorchプロジェクトのリファクタリング、Obsidianノートの作成など)で比較。主要な結果とセットアップ方法を紹介。

OpenClawRadar
AutoBe: 弱いローカルLLMがAIバックエンドジェネレータのアーキテクチャをどう修正したか
Tools

AutoBe: 弱いローカルLLMがAIバックエンドジェネレータのアーキテクチャをどう修正したか

AutoBeは、TypeScript、NestJS、Prismaを使用して完全なバックエンドアプリケーションを生成するオープンソースのAIエージェントです。チームは当初、100%のコンパイル成功を達成しましたが、コードは保守不可能でした。その後、モジュール生成を中心にシステムを再構築し、成功率を40%に急落させました。そして、qwen3-30b-a3b-thinkingのような弱いローカルLLMを使用してスキーマの曖昧さをデバッグしました。

OpenClawRadar
LLMsは明示的な指示にもかかわらず、構造化された出力に推論を漏洩させる
Tools

LLMsは明示的な指示にもかかわらず、構造化された出力に推論を漏洩させる

Claudeへの並列API呼び出しを行い構造化出力を解析するツールを開発している開発者は、検証モデルが修正されたテキストのみを返すよう明示的に指示されているにもかかわらず、断続的に推論テキストを出力してから修正内容を返す問題に遭遇しました。解決策は、プロンプトの厳格化と、解析前に実行する防御的な除去関数の組み合わせでした。

OpenClawRadar