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third-thoughts — Forschungs-Toolkit zur Analyse von Verhaltensmustern von KI-Agenten durch multidisziplinäre Korpusanalyse. Analysiert Sitzungsprotokolle, wendet 23 Analysetechniken an und erstellt LLM-gestützte narrative Berichte. | Kitploit
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GitHub
lightless-labs/third-thoughts

third-thoughts

Forschungs-Toolkit zur Analyse von Verhaltensmustern von KI-Agenten durch multidisziplinäre Korpusanalyse. Analysiert Sitzungsprotokolle, wendet 23 Analysetechniken an und erstellt LLM-gestützte narrative Berichte.

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3vor 2 MonatenNoch nicht geprüft

Third Thoughts

Ein Forschungsprojekt von Lightless Labs, das das Verhalten von KI-Agenten im großen Maßstab durch multidisziplinäre Korpusanalyse untersucht (im Grunde: Dinge an die Wand werfen und schauen, was hängen bleibt).

Benannt nach Tiffany Achings Konzept aus der Scheibenwelt: erste Gedanken (Agenten denken), zweite Gedanken (Agenten analysieren ihr Denken), dritte Gedanken (dieses Projekt analysiert das).

Was in diesem Repository steckt

Third Thoughts besteht aus zwei Teilen, die sich einen Korpus und eine Methodik teilen:

  1. middens/ — eine Rust-CLI zur Extraktion von Verhaltensmustern aus Sitzungsprotokollen von KI-Agenten. Analysiert Transkripte von Claude-Code-, Codex-, OpenClaw- und Pi-Coding-Agenten-Sitzungen (Gemini-Stub), klassifiziert Nachrichten und Sitzungen und führt eine Batterie von 23 Analysetechniken aus (6 Rust-nativ + 17 Python, gebündelt über eine eingebettete Python-Brücke). Die CLI hat drei Kernbefehle: analyze (Techniken ausführen → Parquet-Speicherung), interpret (LLM-gestützte technikübergreifende Narrative) und export (Jupyter-Notebook). Siehe middens/README.md.
  2. Forschungsartefakte — Methodenkatalog, natürlichsprachliche Spezifikationen, Replikationsstudien und dokumentierte Ergebnisse in docs/. Hier liegen die wissenschaftlichen Aussagen.

Der Korpus selbst (corpus/, experiments/) ist gitignored — die Sitzungen enthalten private Daten und dürfen nicht weitergegeben werden. Die Werkzeuge und die Methodik sind offen; die Rohdaten nicht.

Zentrale Ergebnisse

Zusammengesetzte Abgrenzungsregel: Jedes zentrale Ergebnis zum Denk- oder Textverhalten muss vier Achsen überstehen — session_type, thinking_visibility, language und ein zeitliches Fenster. Ein Ergebnis, das nicht alle vier übersteht, ist kein Ergebnis. Mehr Kontext in CLAUDE.md und docs/HANDOFF.md.

Repository-Struktur

root@kitploit:~
middens/              Rust CLI — parser, classifiers, techniques, Python bridge
docs/
  HANDOFF.md          Session-continuity document, read this first
  methods-catalog.md  20 method families, 80+ references
  examples/           Worked examples for the CLI triad workflow
  nlspecs/            Natural-language specs (Why / What / How / Done)
  reports/            Research reports
  reviews/            Multi-model peer reviews
  brainstorms/        Requirements docs
  plans/              Implementation plans
  solutions/          Institutional knowledge — documented learnings
scripts/              Python analytical battery (26 scripts, mostly superseded by middens)
todos/                Individual todo files with YAML frontmatter

Per .gitignore ausgeschlossen: corpus/, corpus-full/, corpus-split/, corpus-frozen/, experiments/, data/labeled-messages.json.

Erste Schritte

Installiere die CLI mit Homebrew unter macOS oder Linux:

root@kitploit:~
brew install lightless-labs/tap/middens
middens --help

Unter Linux ohne Homebrew lade das Release-Tarball direkt herunter:

root@kitploit:~
# x86_64 Linux
curl -LO https://github.com/Lightless-Labs/third-thoughts/releases/download/v0.0.1-beta.4/middens-0.0.1-beta.4-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
tar xzf middens-0.0.1-beta.4-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
./middens-0.0.1-beta.4-x86_64-unknown-linux-gnu/middens --help

middens liefert derzeit Binärdateien für Apple-Silicon-macOS, x86_64-Linux und arm64-Linux. Homebrew ist der einfachste Weg, wenn du es bereits nutzt; Release-Tarballs und Builds aus dem Quellcode sind in middens/README.md dokumentiert.

Wenn du die CLI mit deinen eigenen Sitzungsprotokollen ausführen möchtest, schau in middens/. Wenn du dich über die Methodik und die Ergebnisse informieren möchtest, beginne mit docs/methods-catalog.md und den Berichten unter docs/reports/.

Agentensitzungen archivieren

middens archive kopiert lokale JSONL-Protokolle von Agenten in ein privates, inhaltsadressiertes Archiv, bevor Anbieter, Aufbewahrungsrichtlinien oder deine eigenen nächtlichen Aufräumimpulse sie verschwinden lassen. Es speichert rohe Transkripte — behandle das Archivverzeichnis daher als private Daten:

root@kitploit:~
middens archive --to ~/agent-session-archive --dry-run
middens archive --to ~/agent-session-archive --yes

In sich geschlossene Automatisierungs-Plugins liegen unter integrations/ und benötigen die middens-Binärdatei nicht im PATH:

  • integrations/pi/middens-archive/ — Pi-Erweiterung mit /middens-archive-now und /middens-archive-status.
  • integrations/claude-code/middens-archive/ — Claude-Code-Hooks plus /middens-archive-now.
  • integrations/codex/middens-archive/ — Codex-Hooks plus Archivierungs-Skills.

Alle drei benötigen ein explizites MIDDENS_ARCHIVE_ROOT; es wird kein Standard-Archivpfad für dich gewählt, denn überraschende Ordner mit rohen Transkripten sind unhöflich.

Lizenz

AGPL-3.0-or-later. Siehe LICENSE.

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ErgebnisStatusGeltungsbereich
99.99% Risiko-Token-Unterdrückung in Sitzungen mit sichtbarem DenkenGestärktlanguage=en ∧ thinking_visibility=Visible. N=4,518 Sitzungen, 31,679 Risiko-Tokens, 2 Lecks.
HSMM-Zustand vor Fehler/KorrekturVorläufig — Richtung repliziert, Magnitude instabilKorrigierter öffentlicher HF-Neu-Lauf: aktuelle middens 5.61× bei Boucle-Ausschluss; Legacy-Skript 41.32× unter eigenen Filtern/Sampling. Zitiere keine 24.6×-artige Schlagzeile.
MVT verletzt — Agenten erkunden zu wenigRobustSiehe experiments/full-corpus/information-foraging.md.
Sitzungsdegradation (Agenten werden mit der Zeit schlechter)Gilt nur für interaktive SitzungenSiehe experiments/interactive/survival_analysis.txt.
W10–W12-Boucle-Kontamination im „interaktiv"-BucketBestätigt1,820/1,826 Sitzungen tragen Autonomous-Loop-Marker.