Hermeneutic, AI agent düzeltmelerini madencilikle yeni görevler için rehbere dönüştürüyor

Hermes Labs, geliştiricilerin AI kodlama agentlerine yaptığı düzeltmeleri yeniden kullanılabilir bağlam olarak ele alan Hermeneutic adlı bir komut satırı aracı yayınladı. dev.to'daki proje duyurusuna göre araç, mevcut agent konuşma kayıtlarını okuyor, bir kullanıcının agenti doğru yola geri döndürdüğü anları çıkarıyor ve benzer bir görev ortaya çıktığında bu bölümlerden elde edilen rehberi yeniden gün yüzüne çıkarıyor.

Duyurudan motive edici örnek: bir agentten bir fonksiyonu incelemesini istersiniz, o ise yeniden düzenlemeye başlar ve siz onu gerçekte istediğiniz incelemeye geri çekersiniz. Bu etkileşim niyet ettiğiniz kapsam hakkında bilgi içerir, ancak normalde oturum sona erdiğinde buharlaşır.

Düzeltme madenciliği nasıl çalışır

Hermeneutic, Claude Code, Codex ve OpenAI formatlı oturumların kayıtlarını alır. Dört parçalı bir desen arar: orijinal istek, agentin yanıtı, kullanıcının düzeltmesi ve düzeltilmiş takip. Bir tane bulduğunda, çevresindeki etkileşimi JSONL olarak saklanan yerel bir kayıt kümesine kaydeder.

Bir bucket komutu daha sonra çıkarılan düzeltmeleri tekrarlayan kategorilere gruplar — gözden kaçan kısıtlamalar, yanlış hedefler, gereksiz onay ve kapsam genişletme — böylece kendi geçmişinizde hangi hata modlarının en sık ortaya çıktığını inceleyebilirsiniz.

Geçmişten rehbere

Kayıt kümesi, geri alma (retrieval) yoluyla kullanışlı hale gelir. Hermeneutic, yeni bir prompt'u Ollama'nın nomic-embed-text modeliyle gömer ve kümedeki önceki prompt'larla eşleştirir. Eşleşmeler bir ilgililik eşiğini aştığında, ilişkili düzeltme kategorileri şablonlar aracılığıyla kısa bir rehber girişine dönüştürülür ve her öneri maddesi, dayandığı düzeltme kayıtlarına atıfta bulunur; böylece öneriler izlenebilir kalır.

Uygulamada, duyuruya göre, bir sürümle ilgili bir prompt, tamamlamayı raporlarken komut çıktısına atıfta bulunma yönündeki önceki talimatınızı yeniden gün yüzüne çıkarabilirken, bir inceleme prompt'u istenen kapsama saygı gösterme rehberini ortaya çıkarabilir. İsteğe bağlı bir Claude Code hook'u, alınan rehberi elle yapıştırmanızı gerektirmek yerine otomatik olarak prompt'a enjekte edebilir.

Kurulum

Araç Python 3.10+ ve yerel bir Ollama kurulumu gerektirir. dev.to'da belgelendiği şekilde iş akışı:

python -m pip install hermeneutic==0.1.12

hermeneutic mine ~/.claude/projects --format claude-code --glob '**/*.l' --out ~/.hermeneutic/triples.l hermeneutic bucket ~/.hermeneutic/triples.l

ollama pull nomic-embed-text hermeneutic compile-index --triples ~/.hermeneutic/triples.l hermeneutic compile 'Review this function and report your findings.'

Son komut, yalnızca eşleşen düzeltmeler ilgililik eşiğini karşıladığında verilen prompt için rehber üretir. İsteğe bağlı hook, hermeneutic install-compile-hook ile kurulur. Proje GitHub'da mevcuttur ve duyuru, gönderinin kendisinin README ve dokümantasyondan şirketin agent altyapısıyla hazırlandığını belirtir.

Neden önemli

Düzeltmeler, herhangi bir agent iş akışındaki en yoğun sinyal olarak görülebilir — agentin niyetinizi tam olarak nerede yanlış anladığını yakalarlar — ancak çoğu araç onları transkriptle birlikte çöpe atar. Hermeneutic'in bahsi, bu atılan malzemenin, agentlerle çalıştıkça daha değerli hale gelen ücretsiz ve kişiselleştirilmiş bir bağlam kaynağı olduğudur.

Uygulama, agent hafıza özellikleri konusunda temkinli ekipler için de dikkat çekici özelliklere sahip. Her şey yerel olarak çalışır: kayıtlar, çıkarılan küme ve embedding'ler asla makineden çıkmaz; bu da tescilli kod tabanları için önemlidir. Ve opak hafıza sistemlerinin aksine rehber denetlenebilir — bucket ile ne çıkarıldığını inceleyebilirsiniz ve her öneri, onu üreten belirli etkileşimlere geri işaret eder.

Göz önünde bulundurulması gereken noktalar da var. Bu, erken aşamadaki bir projenin 0.1.12 sürümü; ayrıntılar tek bir satıcı tarafından yazılmış duyurudan geliyor, bağımsız kullanımdan değil ve yaklaşım, geri almanın anlamlı eşleşmeler bulabilmesi için yeterince düzeltme biriktirilmiş olmasına bağlı. Zamanla bir küme eskileyebilir veya kişisel tercihlere aşırı ağırlık verebilir. Yine de, daha geniş bir eğilemin net bir örneği: kodlama agentlerinin üzerine inşa edilen hafıza ve bağlam katmanları ve bunun görece şeffaf, yerel öncelikli bir yorumu.