← На главную

В @anthropic-ai/claude-code нашли скрытые фичи: YOLO и memory/dream

29.05.2026 02:13 · hackernews

Внутри npm-пакета @anthropic-ai/claude-code@2.1.87 скрыто то, о чём в документации ни слова. Файл yoloClassifier.ts — это внутренняя система разрешений, которая называется «YOLO Classifier». Она читает описание твоего окружения на простом английском («это staging-сервер, деструктивные операции допустимы») и сама решает, что можно автоодобрить.

Хуки (hooks) работают куда мощнее, чем написано в мануале. Документация говорит, что хуки получают JSON на stdin и код возврата 2 блокирует операцию. Но исходники показывают: хуки могут возвращать поля, которые меняют поведение Claude Code в реальном времени. Например, PreToolUse через поле updatedInput переписывает команду до её выполнения. Можно заставить Claude думать, что он делает git push origin main, а хук тихо подставит --dry-run. Поле permissionDecision позволяет автоматически разрешить или запретить действие без запроса пользователя — тоже нигде не задокументировано.

То же самое с полями хуков once, async и asyncRewake. async запускает хук в фоне, не блокируя сессию. asyncRewake работает как async, но если скрипт вернёт код 2 — разбудит модель и заблокирует операцию. Идеально для фоновой проверки секретов.

У скиллов и агентов тоже есть скрытые опции. Поле model позволяет форсировать модель (например, haiku для дешёвых быстрых задач). effort управляет глубиной мышления — от low до max. Агентам можно задать memoryuser, project или local, чтобы они запоминали паттерны между сессиями. color красит агента в интерфейсе, criticalSystemReminder_EXPERIMENTAL — экспериментальное поле, которое перевпрыскивает напоминание на каждом шаге, даже после сжатия истории.

Две ключевые настройки в settings.json: autoMemoryEnabled и autoDreamEnabled. Первая заставляет Claude Code после каждой сессии вытаскивать важные факты, предпочтения и паттерны и сохранять их в ~/.claude/projects/<path>/memory/. Вторая — раз в 24 часа запускает фоновую «консолидацию снов»: объединяет дубли, разрешает противоречия, обновляет даты. Вместе они создают цикл обучения без переобучения модели.

Система разрешений (permissions) использует не просто глоббинговые маски вроде Bash(git *), а полноценный язык с ** для рекурсивных директорий и mcp__server__tool для MCP-серверов. А environment в autoMode — это не паттерны, а описания окружения на естественном языке, которые YOLO Classifier скармливает себе для принятия решений.

Всё это не пасхалки. Это рабочие инструменты, которые уже лежат в твоей node_modules. Документация когда-нибудь догонит, но реальная документация — прямо в исходниках.

Читать оригинал →