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

Что делает Phaselock

Phaselock — это открытый навык для агентов, который применяет методы воспитания детей с аутизмом для контроля ИИ-агентов. Разработчик создал его, заметив параллели между неопределёнными сбоями ИИ-агентов и тем, как дети с аутизмом обрабатывают инструкции.

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.
• Мгновенная обратная связь при ошибках: Хук PostToolUse запускает статический анализ после каждой записи файла (PHPStan, PHPCS, ESLint, ruff или подходящие инструменты для языка) и внедряет структурированные JSON-результаты обратно в контекст. ИИ видит, что именно сломалось, и исправляет себя, прежде чем двигаться дальше.
• Ограниченный выбор вместо открытых опций: Сложные функции разбиваются на срезы, упорядоченные по зависимостям. ИИ работает над одним срезом за раз, причём каждый срез останавливается для проверки человеком перед началом следующего.
• Правила, которые нельзя рационализировать: Хуки оболочки либо разрешают, либо блокируют действия механически. Мнение ИИ о собственном выводе не является доказательством.

Техническая реализация

Phaselock работает с Claude Code, Cursor, Windsurf и любыми системами, поддерживающими хуки и навыки агентов. Предметная область ориентирована на Magento 2 и PHP, но архитектура принуждения не зависит от языка.

Проблема масштабирования и решение

У Phaselock есть проблема масштабирования: он загружает все правила в контекст каждый сеанс. При 80 правилах это управляемо, но при 500 правилах вы сжигаете контекст ещё до начала задачи, а при 10 000 правил это физически невозможно.

Разработчик создаёт Writ как решение: гибридную систему поиска, которая определяет, какие правила важны прямо сейчас, и возвращает только их. Она обеспечивает поиск менее чем за 10 мс с сокращением контекста в 726 раз при 10 000 правил. Writ всё ещё экспериментален и проходит стресс-тестирование.

Текущий открытый вопрос

Разработчик борется с проблемами оценки. Эталонные запросы синтетические при 80 правилах, и они ещё не знают, сохраняется ли качество поиска на реальных запросах из реальных сеансов. Они спрашивают: «Кто-нибудь сталкивался с оценкой RAG на небольших корпусах, где синтетические тесты могут не отражать реальное использование? Что вы узнали?»