Qué hace

Context Discipline es un marco procedimental diseñado para evitar que los agentes de IA "alucineen progreso" o tomen acciones peligrosas basadas en información incompleta. Impone un flujo de trabajo estricto, controlado por artefactos, que exige a los agentes inventariar el contexto, declarar suposiciones y aportar evidencia concreta para cada afirmación de éxito.

Problema que resuelve

Los LLMs estándar suelen omitir pasos, hacer suposiciones silenciosas cuando las instrucciones son vagas, o declarar que una tarea está "lista" sin verificar realmente el resultado. Esta habilidad elimina ese comportamiento al tratar cada transición del flujo de trabajo como un paso bloqueado que requiere prueba específica para avanzar.

Por qué usar esta habilidad

A diferencia del prompting simple, esta habilidad proporciona una matriz de decisión estructurada y un esquema de artefactos. Es ideal para desarrolladores que construyen bucles agénticos complejos donde la seguridad y la auditabilidad son innegociables. Obliga al agente a fallar de forma segura: si no tiene el contexto o la aprobación necesarios, se detiene y pregunta en lugar de adivinar.

Flujos de trabajo compatibles

• Codificación en múltiples pasos: Garantiza que las pruebas pasen y los cambios queden registrados antes de declarar la finalización.
• Operaciones destructivas: Puntos de control obligatorios con intervención humana para eliminaciones o cambios de seguridad.
• Transferencias entre agentes: Estandariza el "estado del sistema" para que el siguiente agente disponga del contexto completo.
• Gestión de riesgos: Etiqueta automáticamente las acciones no verificadas como parciales o not_run.