Плагин Godmode добавляет автономный цикл итераций в Claude Code и другие AI-агенты для программирования.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 апреля 2026 г.🔗 Source
Плагин Godmode добавляет автономный цикл итераций в Claude Code и другие AI-агенты для программирования.
Ad

Что делает Godmode

Godmode — это плагин с открытым исходным кодом под лицензией MIT, который решает ключевое ограничение Claude Code и других ИИ-агентов для программирования: отсутствие автономной итерации. Вместо написания кода за один проход без проверки, Godmode реализует непрерывный цикл: измерить, изменить, проверить, сохранить или откатить, повторить.

Основные возможности

  • Автономный цикл: Каждое изменение фиксируется в git перед проверкой. Плохие изменения автоматически откатываются, хорошие — накапливаются.
  • Параллельные агенты: До 5 агентов работают в изолированных git worktree, объединяясь последовательно с тестами после каждого.
  • Память о неудачах: Каждое откаченное изменение классифицируется по 8 типам, а извлечённые уроки сохраняются между сессиями.
  • 126 навыков: Включает оптимизацию, аудит безопасности (STRIDE + OWASP), TDD, архитектуру и возможности развёртывания.
  • Возобновление сессии: После сбоев работа продолжается точно с того же места.
  • Поддержка нескольких платформ: Работает с Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI и OpenCode.
Ad

Пример производительности

Тест оптимизации показал следующие результаты:

| Раунд | Результат | Действие | Что изменилось |
|-------|--------|--------|-------------|
| БАЗОВЫЙ | 847мс | — | — |
| 1 | 554мс | СОХРАНЕНО | добавлен индекс на category_id |
| 2 | 382мс | СОХРАНЕНО | сжатие gzip |
| 3 | 276мс | СОХРАНЕНО | жадная загрузка |
| 4 | 290мс | ОТКАТ | проверка не пройдена |
| 5 | 226мс | СОХРАНЕНО | пул соединений увеличен до 20 |
| 6 | 198мс | СОХРАНЕНО | кэш Redis |

Это позволило улучшить результат с 847мс до 198мс (на 76,6% быстрее), полностью автономно.

Установка и доступность

Установите командой: claude plugin install godmode

Исходный код доступен по адресу: https://github.com/arbazkhan971/godmode

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Мобильное приложение QCAI добавляет управление шлюзом OpenClaw с нативным VPN Tailscale
Инструменты

Мобильное приложение QCAI добавляет управление шлюзом OpenClaw с нативным VPN Tailscale

QCAI для iOS и Android теперь интегрируется с OpenClaw Control Center, позволяя напрямую управлять шлюзом с мобильных устройств через защищённые VPN-туннели Tailscale без открытых портов.

OpenClawRadar
Изменения в рабочем процессе Claude Code UltraPlan и наблюдения за производительностью
Инструменты

Изменения в рабочем процессе Claude Code UltraPlan и наблюдения за производительностью

Claude Code UltraPlan представляет облачный рабочий процесс планирования с запуском из терминала, интерфейсом просмотра в браузере и вариантами выполнения. Тестирование показало примерно в 2 раза более быстрые повторные запуски по сравнению с локальным планированием, с неоднозначными улучшениями качества.

OpenClawRadar
Проблемы в рабочем процессе OpenClaw с несколькими агентами: Зависания, потеря контекста и неэффективное использование токенов
Инструменты

Проблемы в рабочем процессе OpenClaw с несколькими агентами: Зависания, потеря контекста и неэффективное использование токенов

Разработчик сообщает, что многозадачные рабочие процессы OpenClaw часто зависают с бездействующими агентами, наблюдается утечка контекста, несмотря на пользовательскую документацию, и потребляется чрезмерное количество токенов без вывода результатов. В настройке использовались модели Gemini 3 Pro/Codex с оркестратором COO и специализированными агентами задач.

OpenClawRadar
Пользовательский PTC для Claude Code демонстрирует экономию токенов в 40–65% на задачах анализа, но не на написании кода.
Инструменты

Пользовательский PTC для Claude Code демонстрирует экономию токенов в 40–65% на задачах анализа, но не на написании кода.

Разработчик создал локальную реализацию PTC под названием Thalamus для Claude Code и проанализировал 79 реальных сессий, обнаружив экономию токенов в 40-65% на аналитических задачах, но почти нулевую экономию на задачах написания кода. Агент использовал execute() в основном для общих вычислений на Python, а не для пакетного вызова инструментов.

OpenClawRadar