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Boa, esse canário de contexto pelo nome é a sacada mais esperta que vi pra detectar drift sem ficar adivinhando. Rodo algo parecido há meses (um log em markdown por dia + CLAUDE.md), e o buraco que me pegou depois foi a confiança no próprio arquivo: quando o contexto degrada, a IA tende a escrever no Estado Atual que "corrigiu" algo que ficou pela metade, porque ela puxa pra fluência antes da verdade.

O que me salvou foi proibir afirmação no Log e só aceitar evidência crua: saída de comando, exit code, resultado de teste. Aí o TASK.md vira handoff que a próxima sessão confia, não só lê. No teu Zero Drift, o Log aceita a IA dizendo o que fez, ou você amarra a uma prova?

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Você achou um buraco real, e bom o bastante pra eu já ter corrigido e subido. Na versão antiga o Log aceitava a IA dizer "corrigi X". É ali que o drift entra: quando o contexto degrada, o modelo escolhe a frase que lê bem antes da frase que é verdade. "Corrigi" vira ficção plausível.

A regra nova é a sua. O Log virou registro, não diário. Toda linha que afirma "fiz", "corrigi" ou "funciona" carrega a prova junto: comando, saída, exit code. Sem prova, não entra. Trabalho feito mas não testado vai pra uma seção separada e marcada, Não Verificado / Pendente, em vez de vazar pro Log. O Estado Atual passou a derivar do Log: só afirma "funciona" se a prova está lá. Senão, o máximo é "implementado, não verificado".

Você separou diário de registro. No diário a IA narra. No registro ela cola prova. Essa é a diferença entre o handoff que a próxima sessão lê e o handoff que ela confia. Era o ponto fraco do Zero Drift. Obrigado por bater nele.