MartinLoop: Plano de Controle Open-Source para Agentes de Codificação de IA com Limites de Orçamento e Trilhas de Auditoria

MartinLoop é um painel de controle open-source para agentes de codificação de IA que aborda modos de falha comuns: repetir a mesma abordagem quebrada, passar tarefas sem comprovação, queimar tokens silenciosamente, fazer alterações não auditáveis e falhar de maneiras difíceis de classificar. Ele fornece limites de orçamento rígidos, registros de execução em JSONL, trilhas de auditoria inspecionáveis, classificação de falhas, conclusão verificada por testes e execuções de benchmark reproduzíveis.

Principais recursos incluem:

• Limites de orçamento rígidos — limite automaticamente os gastos em execuções de agentes.
• Registros de execução em JSONL — cada etapa registrada em formato estruturado.
• Trilhas de auditoria inspecionáveis — qualquer engenheiro pode revisar as ações do agente.
• Classificação de falhas — categorize por que um agente falhou (ex.: preso em loop, abordagem errada).
• Conclusão verificada por testes — agentes devem passar em testes definidos antes de relatar conclusão.
• Execuções de benchmark reproduzíveis — padronize a avaliação entre agentes.

O projeto é posicionado como CI/CD para agentes de codificação autônomos. O código principal é open source no GitHub: https://github.com/Keesan12/Martin-Loop. Uma demonstração está disponível em https://martinloop.com/demo.

Útil para equipes que usam Claude Code, Codex, Cursor, agentes estilo Devin ou loops de agentes personalizados que precisam de governança, orçamentos, avaliações e auditabilidade sobre seus fluxos de trabalho de codificação com IA.