DEMIURGOS añade un modo de depuración de reglas para agentes de AI y compatibilidad con más de 20 herramientas

DEMIURGOS — инструмент для тех, кто пишет код с AI-агентами и устал заново объяснять проект в каждом новом чате. Он собирает правила команды в одну систему, раздаёт их разным агентам и в новой версии показывает, какие инструкции реально сработали, а где в контексте остались дыры.

Почему агенты ошибаются

Главная проблема coding-агентов сегодня не столько в модели, сколько в контексте. Claude, GPT, Gemini, Qwen и другие умеют писать код, но не знают, как устроен конкретный репозиторий: где лежат тесты, какой формат ответов у API, какие директории трогать нельзя, где нужен TypeScript strict mode, а где принят другой набор правил. В итоге разработчик тратит время не на задачу, а на постоянные корректировки: заново объясняет структуру проекта, ловит отклонения от стиля и чинит решения, которые формально рабочие, но плохо вписываются в кодовую базу.

Как устроен DEMIURGOS DEMIURGOS решает эту проблему через трёхслойную схему.

В основе лежит ядро .rules/, где хранится источник правды о проекте: стек, архитектурные паттерны, ограничения, формат ответов и уровень доступа. Поверх него создаются адаптеры под конкретные инструменты.

Для Cursor это свои rule-файлы, для Claude Code — CLAUDE.md, для GitHub Copilot — **.github/copilot-instructions.

md, а для остальных может использоваться AGENTS.md** как универсальный формат. Отдельные расширения вроде subagents, hooks и MCP появляются только тогда, когда они действительно нужны, а не «на будущее».

Подход завязан не на красивую папку, а на переносимость правил между агентами и IDE. Один разработчик может работать в Cursor, другой — в Claude Code, тимлид — в Copilot, но все они получают одну и ту же картину проекта без ручной синхронизации промптов. Автор также закладывает в систему минимализм: перед созданием нового файла проверяется, решает ли он реальную проблему и нельзя ли обойтись одной строкой в уже существующем документе.

• Один набор правил хранится в репозитории и попадает в git вместе с кодом Адаптеры позволяют подключать те же инструкции к Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Zed, Codex, Cline и другим инструментам Перед выдачей система прогоняет 3–5 типовых сценариев вроде добавления API endpoint, рефакторинга модуля или починки бага в авторизации * Если правило мешает, игнорируется или дублирует уже известный контекст, его предлагают смягчить, поднять выше или удалить ## Что даёт /debug Самое заметное обновление — режим /debug и /debug full. После обычного запроса агент не только выдаёт код, но и показывает, какие правила сработали, из какого файла они пришли и как повлияли на итоговое решение. Это превращает систему из чёрного ящика в наблюдаемую. Если правило про транзакции не применяется, это видно сразу. Если в проекте нет конвенции по input naming, cooldown UI feedback, FOUC или обработке browser API, режим отладки помечает такие пробелы и предлагает, что именно добавить в patterns.md или constraints.md. По сути, /debug не оценивает правила ради оценки, а помогает увидеть их покрытие после серии реальных запросов. Через 10–20 задач уже понятно, где агент уверенно опирается на .rules/, где подключает встроенную эвристику модели, а где начинает импровизировать. Такой режим особенно полезен для команд, которые постепенно выращивают свою систему правил и не хотят переписывать её вслепую после каждой ошибки.

«Правила — не “поставил и забыл”».

Отсюда вытекает и логика обновлений: если одна и та же ошибка повторилась дважды, правило надо добавить; если инструкция мешает — упростить или убрать; если агент её игнорирует — поднять выше и подкрепить примером. В статье это описывается как живой документ, а не статичный артефакт. То есть речь идёт не о разовом промпте, а о цикле сопровождения, где правила развиваются вместе с проектом, стеком и рабочими привычками команды.

Что это значит

Рынок coding-агентов движется от разовых промптов к полноценной инфраструктуре вокруг них. DEMIURGOS интересен не как ещё один чат-бот, а как слой управления поведением агентов в репозитории: с версионированием, адаптерами, аудитом и обратной связью. Для команд, которые уже живут в Claude Code, Cursor, Copilot или Windsurf, это практичный способ сократить число повторных объяснений, уменьшить шум в коде и быстрее довести AI-агента до предсказуемой работы.