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バックパス

エージェントの記憶に対するグラデーション下降。

このブログ記事では、なぜそうなったのか、どのようにそうなったのかを説明しています。

backpassは科学的な厳密さをもって、AGENTS.md、CLAUDE.mdおよびスキルを向上させるのに役立ちます。 実際にあなたのリポジトリで実行されたエージェントセッションを見つけます。 それらで何が起こったのか、そして証拠に基づく編集を提案します - あなたの記憶表面 - メモリファイルとプロジェクトスキル - トークン的な予算内で、あなたによって制限されます。

• ローカルファースト - 7つのエージェントハーネスのトランスクリプトストアをディスクから直接読み取る ローカルまたはSSH経由で自分のマシンに転送してください。APIなし、アップロードなし;トランスクリプトは決してあなたの外に出ません すでに認証済みのエージェントに機械を除き、明らかな秘密は黒塗りにされます 彼らがそうする前に。
• 証拠ゲート - 提案されたすべての編集には実際のセッションからの逐語的な引用が含まれています。 そして、add、rewrite、またはremoveの編集には、少なくとも2つの異なるものからの証拠が必要です セッション。小さく、騒がしく、限定的なステップで―書き直しではありません。
• ループの中の人間 - 分析は決して書かない。 レビューや明示的なスクリプト決定については「Applied - 人間のゲート」を参照してください。

1回のランは1つの有界勾配ステップです。

クイックスタート

PATH上のノード>= 22.5**およびacpxが必要です。

backpass

<a href=“https://github.com/kunchenguid/backpass/actions/workflows/ci.yml” > <a href=“https://github.com/kunchenguid/backpass/actions/workflows/release-please.yml” > <a href=“https://www.npmjs.com/package/backpass” > <a href=“https://img.shields.io/badge/platform-macOS | Linux-blue?style=flat-square” > <a href=“https://x.com/kunchenguid” > <a href=“https://discord.gg/Wsy2NpnZDu” >

Gradient descent for your agent memory.

This blog post explains the why and how.

backpass helps you improve your AGENTS.md, CLAUDE.md and skills with scientific rigor. It finds the agent sessions that actually ran in your repo, reads what happened in them, and proposes evidence-backed edits to your memory surface - the memory file and project skills - under a token budget, gated by you.

• Local-first - Reads the transcript stores of seven agent harnesses directly from disk, locally or over SSH to your own machines. No API, no upload; transcripts never leave your machines except into an agent you already authenticated, and obvious secrets are redacted before they do.
• Evidence-gated - Every proposed edit carries verbatim quotes from real sessions, and every add, rewrite, or remove edit needs evidence from at least two distinct sessions. Small, noisy, bounded steps - not a rewrite.
• Human in the loop - Analysis never writes. See Apply - the human gate for review and explicit scripted decisions.

AGENTS.md / CLAUDE.md + skills (the weights)
  → agent session               (forward pass)
  → transcript on disk          (loss signal)
  → backpass: collect samples, distill, calculate loss, aggregate gradients
  → backpass: gradient descent  (diffs + skill extractions)
  → you accept or reject        (the human gate)
  → back to the weights

One run is one bounded gradient step.

Quick Start

npm install -g backpass
# or run it without installing
npx backpass

Requires Node >= 22.5 and acpx on your PATH.