I.מפעיל רציונלי של הקשר

קוד פתוח / ליבה בלתי תלויה בספק / טענות בכפוף לראיות

השקיעו את ההקשר בעבודה, לא בתהליך שסביבה.

STOLZ A.I. הוא אוסף של חמש מיומנויות ממוקדות שבוחר את המסלול המזערי המספיק, טוען הקשר רק כשצריך, משתמש שוב רק בתוצאות מאומתות ומשאיר מצב שלא השתנה מחוץ למודל — בלי להנמיך את רף הנכונות.

פתיחת המאגר הצגת המסלול
היקף
5 מיומנויות ממוקדות
רישיון
MIT
מדיניות טענות
ראיות תחילה
stolz.route / 01מסלול מאומת
  1. 01routeהמסלול המזערי המספיקpass
  2. 02contextרק המקורות הנדרשיםpass
  3. 03reuseתוצאה עם זהות תואמתpass
  4. 04verifyשער התוצאה נשמרpass

§ 1אין טענת חיסכון מספרית ללא ראיות מזווגות.

המקור הספרותי הוא חלק מרעיון המוצר

אנדריי איוונוביץ'. בינה מלאכותית.

ברומן של גונצ'רוב, שטולץ פעיל, משכיל, מעשי ושיטתי — משקל נגד לקיפאון. STOLZ A.I. מתרגם את האופי הזה להנדסת סוכנים: לתכנן לפני שטוענים, לפעול בלי מהומה ולהשקיע משאבים רק במקום שמקדם את המשימה.

«Движений лишних у него не было» — ״לא היו לו תנועות מיותרות.״

איוואן גונצ'רוב, אובלומוב, חלק ב׳

III.חמש מיומנויות, משמעת אחת

מתקינים רק את מה שהמסלול צריך

מערכת קטנה לטיפול בבזבוז שסביב עבודת הסוכן.

לכל מיומנות יש תנאי הפעלה צר ונסיגה בטוחה. STOLZ A.I. אינו prompt כללי ואינו מחליף את המודל, סביבת ההרצה או אימות הפרויקט.

01

stolz-route

בוחר מסלול מזערי מספיק אחד ונסוג בבטחה כשחסרות יכולות.

החלטה
02

stolz-context

מאמת את מניפסט המסלול ואז טוען רק הקשר קבוע שהמסלול דורש.

טעינה
03

stolz-reuse

משתמש שוב בתוצאה רק כשהזהות והאימות שלה עדיין תואמים למשימה.

שימוש חוזר
04

stolz-quiet-state

משאיר בדיקות שלא השתנו מחוץ לנרטיב של המודל ומדווח רק על מעברים מהותיים.

תצפית
05

stolz-benchmark

מקבל השוואת יעילות רק לאחר ששערי התוצאה והאימות עברו.

הוכחה

IV.המסלול המזערי המספיק

שומרים את התוצאה. עורכים החוצה את הבזבוז.

קו העורך האדום אינו מוחק חשיבה או אימות. הוא מוחק עבודה שלא מוסיפה מידע: קריאה רחבה, פקודות כפולות, תוצאות מיושנות ותיאור חוזר של מצב שלא השתנה.

מסלול לא מנוהלמסלול STOLZ
לטעון את כל המאגרלטעון את המניפסט והמקורות הנדרשים
לחזור על קריאה שכבר אומתהלהשתמש שוב רק כשהזהות תואמת
לתאר כל בדיקה שלא השתנתהלדווח רק על מעברים מהותיים
לחגוג מספר נמוך יותרלהשוות רק תוצאות שקולות ומאומתות

V.לטענה יש שער

פחות טוקנים אינם ניצחון אם התוצאה חלשה יותר.

חיסכון מפורסם דורש ריצות בסיס ואופטימיזציה מזווגות על אותה משימה מנוהלת גרסאות, תוצאות נדרשות שקולות ואימות שעבר בשני המסלולים.

קריאת דוח ה-benchmark
  1. 01
    אותה משימת בדיקה

    מסלול הבסיס והמסלול הממוטב מקבלים אותה משימה מנוהלת גרסאות.

    required
  2. 02
    תוצאה שקולה

    שני המסלולים חייבים לספק את אותה תוצאה נדרשת.

    required
  3. 03
    האימות עובר

    ספירה נמוכה יותר עם בדיקות שנכשלו נדחית.

    required
  4. 04
    רק אז משווים

    מתעדים את ההפרש שנמדד ואת גבולות הראיות.

    compare

VI.תאימות בלי סמכות שאולה

ליבה בלתי תלויה בספק. גבול ראיות מפורש.

סביבהמצב נוכחימשמעות
Codex localC0 / C1

זמינים אימות fixture והסמכת CLI.

Claude CodeC0 / C1

כלולים מתאם ופרופילים מבודדים.

Qwen CodeC0 / C1

כלולים מתאם ופרופילים מבודדים.

שכבות ספקC2 / C3 — withheld

בחירה הצהרתית אינה מוכיחה קריאה לספק או חיסכון בטוקנים.

VII.מתחילים במסלול

בודקים, מריצים מבחנים ורק אז מתקינים את המיומנות הנדרשת.

משכפלים גרסה מתויגת או שנבדקה, מריצים את מערך הבדיקות ומתחילים ב-`stolz-route`, אלא אם למשימה כבר יש עניין יחיד וברור.

פתיחת GitHub מדריך התקנה
terminal / install
$ git clone https://github.com/Sergey360/stolz-ai.git
$ cd stolz-ai
$ npm install
$ npm test
✓ verified before install

VIII.הערות הקורא

שאלות שכדאי לשאול לפני אימוץ.

האם STOLZ A.I. גורם למודל לחשוב פחות?

לא. הוא מטפל בבזבוז שסביב החשיבה: הקשר מיותר, פעולות חוזרות, שימוש חוזר מיושן, ניטור רועש והשוואות ללא שער.

כמה טוקנים הוא יחסוך?

אין אחוז אחיד לכל הספקים. התוצאה תלויה במשימה, בסביבת ההרצה, ב-fixture ובמסלול. STOLZ A.I. מפרסם מספר רק עם ראיות מזווגות ותוצאות שקולות ומאומתות.

האם הוא מיועד רק ל-Codex?

חוזי הליבה בלתי תלויים בספק. תמיכת C0/C1 הנוכחית כוללת Codex local, Claude Code ו-Qwen Code; טענות חזקות יותר אינן מפורסמות כשהראיות חסרות.

למה הקשר הספרותי חשוב?

הדמות מגדירה את אתיקת המוצר: פעולה משכילה, תכנון, משמעת במשאבים ותנועה לתוצאה ממשית — לא חיסכון בכל מחיר.