Фазовое удержание: Система управления ИИ-агентами, вдохновлённая методами воспитания детей

Phaselock — это открытый исходный код навыка агента, который применяет методы воспитания детей с аутизмом для контроля ИИ-агентов, занимающихся программированием. Разработчик заметил, что нечёткие задачи заставляют как детей с аутизмом, так и ИИ-агентов неправильно интерпретировать инструкции, что приводит к неполному или неверному выполнению.
Основные механизмы контроля
Система реализует четыре конкретных паттерна контроля:
- Явные шлюзы перед действием: Использует хук BeforeToolUse, который проверяет наличие одобренного файла-шлюза на диске. Нет файла — нет записи. ИИ не может продолжить без предварительного архитектурного объявления.
- Немедленная обратная связь об ошибках: Хук PostToolUse запускает статический анализ после каждой записи файла (PHPStan, PHPCS, ESLint, ruff и т.д.) и внедряет структурированные результаты JSON обратно в контекст. ИИ видит, что именно сломалось, и исправляет себя, прежде чем двигаться дальше.
- Ограниченный выбор, а не открытые возможности: Сложные функции разбиваются на срезы, упорядоченные по зависимостям. ИИ работает над одним срезом за раз, причём каждый срез останавливается для проверки человеком, прежде чем начнётся следующий.
- Правила, которые нельзя рационализировать: Применение механическое, через хуки оболочки, которые либо разрешают, либо блокируют. Мнение ИИ о собственном выводе не является доказательством.
Технические детали
Phaselock работает с Claude Code, Cursor, Windsurf и всем, что поддерживает хуки и навыки агентов. Предметная область сформирована вокруг Magento 2 и PHP, но архитектура применения правил не зависит от языка.
Текущая реализация имеет ограничение масштабирования: она загружает все правила в контекст каждый сеанс. При 80 правилах это управляемо, но при 500 правилах вы сжигаете контекст до начала задачи, а при 10 000 правил это физически невозможно.
Будущая разработка: Writ
Разработчик создаёт Writ как решение проблемы масштабирования. Это гибридная система поиска, которая определяет, какие правила важны прямо сейчас, и возвращает только их, достигая времени отклика менее 10 мс и сокращения контекста в 726 раз при 10 000 правил. Система всё ещё экспериментальная и проходит стресс-тестирование.
Разработчик отмечает, что оценка остаётся самой сложной нерешённой проблемой. Запросы к эталонным данным синтетические при 80 правилах, и неясно, сохраняется ли качество поиска при реальных запросах из реальных сеансов.
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Создание полноценного продакшен-приложения с Claude: что действительно сработало, а что нет
Старший бэкенд-разработчик с нулевым опытом Flutter за 2,5 месяца выпустил полноценное приложение (iOS + Android), используя Claude как основной инструмент. Подробно описывает рабочий процесс, неудачи и почему тесты стали гарантом качества.

Как переместить или переименовать папки проекта Claude Code без потери истории сессий
Claude Code хранит историю сессий, используя абсолютные пути к проектам, поэтому перемещение или переименование папок с помощью команды mv нарушает доступ к сессиям. Инструмент clamp исправляет это, перенося данные сессий в соответствии с новыми путями.

Маркетинговая Мудрость MCP: Бесплатный Семантический Поиск для Стартап-Инсайтов
Бесплатный MCP-сервер предоставляет семантический поиск по 6 700 идеям из 1 040 эпизодов подкастов My First Million и Starter Story. Он предлагает четыре инструмента для поиска мудрости основателей о росте, маркетинге и бизнес-стратегиях.

Результаты тестирования: 331 модель GGUF протестирована на Mac Mini M4 16 ГБ
Тестирование 331 модели GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ оперативной памяти выявило только 11 Парето-оптимальных моделей, и все они имеют архитектуру Mixture-of-Experts. Модели Mixture-of-Experts доминируют по производительности со средней скоростью 20,0 токенов/сек против 4,4 у плотных моделей.