Главная уязвимость современных AI-ассистентов — отсутствие обратной связи с реальностью. Они выдают вероятностно правдоподобный текст, но не несут ответственности за компиляцию, чистоту кода и контекстные утечки.

Чтобы превратить AI-агента из «ненадежного стажера» в детерминированный инструмент, опубликован в открытый доступ:

AnD os Core: Архитектурный слой верификации на Python (без внешних зависимостей): - 9-Phase Pre-Flight Gate: Локальный аудит кода за 3.3 секунды до подтверждения задачи. - AST Clean Code Guard: Полный запрет на «проглатывание» ошибок и костыли. - Think in Code: Фильтрация контекста на хосте (сокращение расхода токенов с 35к до 420 на операцию). - AnD os Skills: Библиотека из 12 инженерных навыков стандарта ABI v2.1 для Claude Code, Cursor, OpenCode и Gemini CLI (C4-архитектура, DAG-декомпозиция, TDD, эмпирическая память).

🔗 Репозиторий ядра: https://github.com/KornAnd/and-os-core 🔗 Репозиторий навыков: https://github.com/KornAnd/and-os-skills

📖 Статья и бенчмарки: https://github.com/KornAnd/and-os-skills/blob/main/ARTICLE.md