Ouroboros добавляет режим интервью с менеджером проектов для Claude Code, чтобы сократить разрыв между спецификациями.
Разработчик добавил режим PM в Ouroboros — инструмент, работающий с Claude Code, чтобы решить распространённую проблему, когда менеджеры по продукту либо пишут излишне детализированные спецификации, которые игнорируются, либо пропускают спецификации и получают нерелевантные результаты.
Как работает режим PM
Команда ooo pm запускает управляемое интервью перед обычной передачей задачи на разработку. Она задаёт вопросы, которые обычно обсуждаются совместно менеджером по продукту и инженером:
- Какую проблему мы решаем
- Для кого это предназначено
- Какие ограничения важны
- Как выглядит успех
- Что можно решить позже
Ключевые особенности
Интервью может учитывать контекст существующего репозитория, связывая обсуждение с текущей кодовой базой вместо общих рассуждений. Оно разделяет вопросы для менеджера по продукту и вопросы только для разработчиков, чтобы предотвратить уход в преждевременные детали реализации.
Результатом является документ PRD/PM, который включает:
- Цель
- Пользовательские истории
- Ограничения
- Критерии успеха
- Предположения
- Отложенные задачи
Пример использования
Для использования выполните: ooo pm "Я хочу создать систему уведомлений"
Разработчик описывает это как "инструмент для менеджеров по продукту, работающий с Claude Code", который сначала проводит обсуждение требований, а затем передаёт более чёткую спецификацию в процесс разработки.
Инструмент имеет открытый исходный код, репозиторий на GitHub: Q00/ouroboros. Разработчик ищет обратную связь от менеджеров по продукту, использующих Claude Code, которые сталкивались с разрывом между идеей и получением результата, который агент может надёжно построить.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Сервер TOON MCP сокращает количество токенов в результатах инструментов на 30-60% в OpenClaw.
Сервер MCP, который сжимает структурированные результаты инструментов JSON в формат TOON, может сократить использование токенов на 30-60% для табличных данных, таких как запросы к базам данных и ответы API, помогая отсрочить сжатие контекстного окна в сессиях OpenClaw.
Фреймворк с открытым исходным кодом для постоянной памяти ИИ-агентов с локальным хранением и графовым поиском.
Разработчик создаёт фреймворк с открытым исходным кодом для постоянной памяти ИИ-агентов, который хранит данные локально в виде файлов Markdown, использует вики-ссылки в качестве рёбер графа и реализует Git для контроля версий. Система включает четырёхсигнальное извлечение и графовое забывание на основе когнитивной науки ACT-R.
Пи-кодирующий агент с Qwen 35B Q2: Использование файловой системы как внешней памяти и обеспечение контекстных ограничений
Пользователь Reddit создал стек на основе Pi coding agent с Qwen 35B Q2_K_XL квантом, который применяет ограничения: отклоняет правки длиннее 100 строк, ограничивает блоки размышлений 2000 символов и отслеживает контекст на уровнях 65%/80% — трактуя файловую систему как память модели, а не окно контекста.
Дообученная модель Qwen3-0.6B превосходит учителя размером 120B в структурированном вызове функций.
Distil Labs опубликовала сквозной конвейер, который дообучает модель Qwen3-0.6B для достижения 79,5% точного соответствия при вызове функций IoT умного дома, превосходя 120B учительскую модель на 29 пунктов. Конвейер использует рабочие трассировки для генерации синтетических обучающих данных без ручной аннотации.