Phaselock: Um Sistema de Controle de Agentes de IA Inspirado em Técnicas de Criação de Filhos

Phaselock é uma Habilidade de Agente de código aberto que aplica técnicas de parentalidade para crianças autistas para controlar agentes de IA de programação. O desenvolvedor observou que tarefas vagas fazem tanto crianças autistas quanto agentes de IA interpretarem mal as instruções, levando à execução incompleta ou incorreta.

Mecanismos de Controle Principais

O sistema implementa quatro padrões de controle específicos:

• Portas explícitas antes da ação: Usa um hook BeforeToolUse que verifica se há um arquivo de porta aprovado no disco. Sem arquivo, sem escrita. A IA não pode prosseguir sem a declaração arquitetônica primeiro.
• Feedback imediato sobre erros: Um hook PostToolUse executa análise estática após cada gravação de arquivo (PHPStan, PHPCS, ESLint, ruff, etc.) e injeta resultados estruturados em JSON de volta no contexto. A IA vê exatamente o que quebrou e se corrige antes de continuar.
• Escolhas restritas, não opções abertas: Recursos complexos são divididos em fatias ordenadas por dependência. A IA trabalha uma fatia por vez, com cada fatia parando para revisão humana antes da próxima começar.
• Regras que não podem ser racionalizadas: A aplicação é mecânica através de hooks de shell que permitem ou bloqueiam. A opinião da IA sobre sua própria saída não é evidência.

Detalhes Técnicos

Phaselock funciona com Claude Code, Cursor, Windsurf e qualquer coisa que suporte hooks e habilidades de agente. O conhecimento de domínio é moldado em torno do Magento 2 e PHP, mas a arquitetura de aplicação é independente de linguagem.

A implementação atual tem uma limitação de escalabilidade: carrega todas as regras no contexto a cada sessão. Com 80 regras isso é gerenciável, mas com 500 regras você está queimando contexto antes da tarefa começar, e com 10.000 regras é fisicamente impossível.

Desenvolvimento Futuro: Writ

O desenvolvedor está construindo o Writ como uma solução para o problema de escalabilidade. É um sistema de recuperação híbrido que descobre quais regras importam no momento e retorna apenas essas, alcançando tempos de resposta abaixo de 10ms e redução de contexto de 726x com 10.000 regras. O sistema ainda é experimental e está passando por testes de estresse.

O desenvolvedor observa que a avaliação continua sendo o problema não resolvido mais difícil. Consultas de verdade fundamental são sintéticas com 80 regras, e não está claro se a qualidade da recuperação se mantém em consultas reais de sessões reais.