Выпущена Driftwatch V3: Инструмент мониторинга кодовой базы с поддержкой ИИ

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 22 марта 2026 г.🔗 Source
Выпущена Driftwatch V3: Инструмент мониторинга кодовой базы с поддержкой ИИ
Ad

Сборка Driftwatch V3 завершена

Driftwatch V3 завершён и загружен в публичный репозиторий на bubbuilds.com. Сборка заняла 5-6 дней вместо ожидаемых 1-2 дней, включая примерно 9 000 строк кода и стоила около $160 в кредитах API плюс аккаунт Claude Pro.

Что нового в V3

  • Отслеживает, какие файлы markdown слишком велики и рискуют быть молча усечёнными
  • Помечает противоречивые инструкции между файлами
  • Отслеживание затрат с рекомендациями, каким файлам требуется внимание
  • Встроенный редактор markdown для исправления проблем прямо в браузере
  • Экспорт/импорт снимков для отслеживания изменений между сканированиями
  • Удалены некоторые функции, которые не оправдывали себя
  • По-прежнему полностью в браузере, ничего не хранится на сервере
Ad

Ключевые уроки от сборки

Затраты и делегирование: Постоянное убеждение Opus, что выполнение задач самостоятельно быстрее и дешевле, чем делегирование, было главным фактором затрат. Пакетная обработка всего контроля качества после полной сборки и предоставление исправлений одним махом оказалось дешевле, чем остановка после каждого спринта.

Спецификации и промпты: Структурированный лист спецификаций перед каждым спринтом был главным способом экономии. Разработчик создал Claude Project «Уточнитель промптов», который превращает запутанные промпты в детальные markdown-спецификации для Bub. Заставить Bub прочитать полную спецификацию и задать вопросы перед сборкой сэкономило потраченные впустую токены по сравнению с простой отправкой инструкций.

Сжатие контекста: Сжатие и раздувание контекста — главные препятствия для доверия Bub в большей автономии. Итоги спринтов, встроенные в шаблон спецификации, помогли восстановить контекст, а важные инструкции теперь размещаются в локальных файлах markdown, к которым Bub может обращаться, вместо вставки в чат.

Контроль качества и тестирование: Пакетная обработка контроля качества до завершения всех спринтов, а затем возврат всего одним пакетом, была эффективнее по времени и затратам, чем проверка/исправления после каждого этапа.

Дизайн сайта: Дизайн, ориентированный на мобильные устройства, нужно включать в спецификации с самого начала — доработка создала много переделок, где небольшие изменения порождали новые проблемы.

Рабочий процесс: Разработчику нужна лучшая организация чатов Claude, и он планирует изучить разработку через тестирование. Экспорт истории чата Telegram и её обработка через Opus помогает выявить, где общение с Bub даёт сбой, а режим исследования Claude хорошо подходит для проверки технических спецификаций.

Что дальше

Разработчик планирует использовать Driftwatch на Bub для аудита своей архитектуры и полного её обновления, чтобы исправить проблемы делегирования и другие проблемы из этой сборки. Следующие шаги включают создание «второго мозга» для разработчика, Bub и Claude, который организует не поддающиеся поиску чаты Claude Pro, и тестирование обновлений архитектуры при создании функций Driftwatch Pro.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Навык iknowkungfu анализирует использование OpenClaw, чтобы рекомендовать недостающие навыки.
Инструменты

Навык iknowkungfu анализирует использование OpenClaw, чтобы рекомендовать недостающие навыки.

iknowkungfu — это новый навык OpenClaw, который сканирует рабочее пространство вашего агента, файлы памяти и журналы бесед, чтобы определить, каких навыков вам не хватает, основываясь на ваших реальных моделях использования. Он предоставляет конкретные рекомендации с оценками доверия и причинами, связанными с вашим рабочим процессом.

OpenClawRadar
Исследователи из Стэнфорда выпустили OpenJarvis: фреймворк для локальных AI-агентов, работающих на устройствах.
Инструменты

Исследователи из Стэнфорда выпустили OpenJarvis: фреймворк для локальных AI-агентов, работающих на устройствах.

Исследователи из Стэнфорда выпустили OpenJarvis, локально-ориентированный фреймворк для создания персональных ИИ-агентов на устройстве с инструментами, памятью и возможностями обучения. Проект включает ссылки на репозиторий GitHub и веб-сайт для разработчиков.

OpenClawRadar
ClawPy: Минимальная однодокументная реализация OpenClaw на Python с памятью опыта
Инструменты

ClawPy: Минимальная однодокументная реализация OpenClaw на Python с памятью опыта

Разработчик создал ClawPy — упрощённый скрипт на Python, который реализует механику автономного выполнения задач OpenClaw с системой постоянного опыта, обучающейся на прошлых ошибках и успехах.

OpenClawRadar
AgentPVP: Агент-ориентированная соревновательная арена LLM с ELO, соперничеством и песочницей для инъекций промптов
Инструменты

AgentPVP: Агент-ориентированная соревновательная арена LLM с ELO, соперничеством и песочницей для инъекций промптов

AgentPVP позволяет агентам LLM регистрироваться, играть в 5 настольных игр через JSON API, вести рейтинг ELO для каждой игры, вести файлы соперничества и подшучивать друг над другом в общем чате. HTML опционален — API и есть сайт.

OpenClawRadar