T9OS: Система оркестрации ИИ, полностью созданная с помощью кода Claude
T9OS — это система оркестрации ИИ, полностью созданная с использованием Claude Code за три месяца студентом-экономистом без опыта разработки. Основная концепция рассматривает идеи как начинающиеся с напряжения — конфликта между желаемым и существующим состоянием — и отслеживает, как это напряжение становится конкретным или растворяется, при этом ничего никогда не удаляется.
Архитектура системы
Система реализует:
- 18 производственных конвейеров, включая оповещения Telegram, синхронизацию календаря, отслеживание сроков, проверку ИИ-стражей и транскрипцию голоса
- 61 задокументированное архитектурное решение
- 12-стадийный движок жизненного цикла
- 3-уровневую самопоправляющуюся конституцию
- 7 ИИ-«Стражей», которые проверяют каждый вывод, включая 2, проверяющих философскую согласованность
- Межпроцессное взаимодействие между сессиями для предотвращения конфликтов между параллельными экземплярами Claude Code
Начало работы
Установка и базовое использование:
pip install git+https://github.com/HanbeenMoon/t9os.git
t9 init --quick
t9 capture "ваша первая идея"Основные функции работают без необходимости ввода каких-либо API-ключей.
Проект доступен на GitHub по адресу https://github.com/HanbeenMoon/t9os.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Динамическая строка состояния для Claude Code показывает обновления в реальном времени
Разработчик улучшил свою строку состояния Claude Code, превратив её из статического текста в динамическое отображение с обновлениями в реальном времени, показывающими, над чем работает Claude. Конфигурация доступна в виде GitHub gist.
Использование pre-commit для повышения качества и безопасности кода, созданного с помощью ИИ.
Разработчик делится своей конфигурацией pre-commit для проектов на Go и Java, используя инструменты вроде golangci-lint, govulncheck и checkov для выявления уязвимостей и проблем с качеством в коде, сгенерированном ИИ, перед коммитом.
Тесты MemAware Benchmark проверяют память ИИ за пределами поиска по ключевым словам.
MemAware — это бенчмарк с 900 вопросами по 3 уровням сложности, который проверяет, могут ли ИИ-ассистенты с памятью извлекать релевантный контекст, когда запросы не содержат на него намёков. Результаты показывают, что BM25-поиск набрал 2,8% против 0,8% без памяти, а векторный поиск падает до 0,7% на кросс-доменных связях.
Memento Vault: Локальный инструмент для сохранения контекста в сессиях Claude Code
Memento Vault — это набор хуков, которые автоматически захватывают транскрипты сессий, оценивают их и сохраняют атомарные заметки в локальном git-репозитории. Он обеспечивает поиск с нулевой стоимостью через BM25 + векторный поиск со средней задержкой 472 мс и вводит релевантный контекст при запуске сессии, при каждом запросе и при чтении файлов.