Blume：把编码 agent 的纠正变成规则、hooks 和 skills

每个编码 agent 会话都以同样的方式结束：某处你打了"不，我们用仓库模式"、"别再加 console.log"、或"你怎么又这样"。agent 修了，会话结束，下一个会话从零开始——第二天你又打了一遍同样的纠正。

问题：agent drift

作者在上家创业公司用 agent 快速交付，后来付出代价：同功能的重复函数用不同名字、一个服务里三种错误处理方式、架构决策只维持一周（新会话的 agent 不知道）、生产 bug 追溯到"人类在聊天里解释了五遍的规则，agent 不知道"。常规修法是手工维护 CLAUDE.md / AGENTS.md / Cursor rules——Claude Code 作者 Boris Cherny 的建议直白：每次 Claude 犯错，别告诉它改做法，告诉它把修复写进 CLAUDE.md。这是好建议，几乎没人坚持，因为它是和实际工作抢时间的杂务。

两个失败路径：手工维护（有人负责规则文件，约两周后文件过期、没人信、纠正退回聊天）；朴素自动化（每次被纠正就让 agent 追加一条规则——上下文文件无限增长、充满互相矛盾的一次性指令、agent 因为上下文大部分是噪音而变差）。上下文膨胀是真实成本：过长的 CLAUDE.md 更慢、更贵、更不可能被遵循。两个方法都没回答真问题：哪些纠正是信号？

想法：从会话本身提取意图

会话已经包含答案：同一件事三周内纠正五次，那是规则；纠正一次就过去，不是。信息在模式里，不在任何单条消息里。Blume 读取 agent 存在磁盘上的会话历史，找三类信号：纠正（"不，不是那样""用 X 替代 Y"——对 agent 行为的直接反转）；挫败（短促、重复、升级的消息；本该简单却高 token 消耗——"你怎么又这样"时刻）；轻推（不是纠正但反复出现的软引导——"记得跑测试""检查类型"）。

按主题聚类。当聚类越过阈值，Blume 提议一个具体变更：上下文文件的规则、自动运行的 hook、或打包你反复解释的工作流的 skill。你读提议，批准或拒绝——不经你同意不写入任何配置。

阈值

保守设计：同一主题聚类出现五次；或两次被分类为 pain（带挫败信号或异常高 token 消耗）。以下都保持为可查看的观察而非建议。目标：建议出现时是你点头的那种，而不是要费劲想的那种。它不尝试读任何单条消息里的情绪——等复现。一晚不好是一次数据点，同一晚三次是规则。

日常形态

桌面应用后台运行：主屏显示本机每个 agent 会话的状态（工作/完成/等你批准），可同时跑多个会话；映射塑造 agent 行为的隐藏文件（rules、skills、hooks、散在各项目的上下文文件）——多数人不知道自己有多少这类文件、哪些还在被读取。Setup 页：每个 CLAUDE.md、skill、hook、MCP server（跨 harness 与项目）。建议卡片显示产生它的会话时刻簇（证据）与提议的规则或 hook。Improve 页：纠正/引导频率分析与产生的建议。兼容 Claude Code、Codex、Cursor，免费，macOS/Linux/Windows，数据不出本机。

工程要点

核心取舍：规则的质量由信号提取阈值决定——太松上下文爆炸、太紧留不住教训；"等复现"是防噪音的关键机制。对用编码 agent 的团队，这条路线（会话模式 → 聚类 → 人类批准的规则/hook）比手工维护和朴素自动追加都更可持续，因为它把"哪些纠正是信号"的判定从意志力转移给了可审计的阈值。

来源：I built Blume: it turns your coding-agent corrections into rules - DEV Community