Continuum Memory

DiffHound (by Continuum) — Motor de IA Anti-Regresiones de Cero Ruido

“El Sabueso que atrapa las regresiones que los conejos pasan por alto.”
Continuum es un manifold de memoria determinista de grado industrial y guardián de pull requests.
Equipa a los asistentes de codificación con IA (Cursor, Claude Code, Windsurf) y a los pipelines de CI/CD con intercepción de regresiones de cero ruido—evitando que nuevas sesiones de IA repitan errores que tu equipo ya ha resuelto.

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🐕 ¿Qué es DiffHound?

Con más del 40% del código ahora generado por IA, los equipos de ingeniería se están ahogando en fatiga de revisión de PR. Los revisores de IA existentes (CodeRabbit, Greptile) inundan los pull requests con docenas de comentarios superficiales sobre estilo y nombres de variables, causando que los revisores humanos sufran ceguera por alertas.

DiffHound hace cumplir un principio dogmático:

Ley de Cero Ruido: Si un PR entrante no rompe una corrección histórica ni viola un análisis post-mortem arquitectónico, permanece 100% silencioso y sale con código 0. Solo habla cuando se intercepta una regresión real.

                    Pull Request Unified Diff
                               │
                               ▼
               DiffHound AST Hunk Extraction
                               │
                               ▼
               Continuum Causal Temporal Manifold
               (750 bounded physical slots, < 100 μs)
                               │
             ┌─────────────────┴─────────────────┐
             │                                   │
      Score < Threshold                   Score >= Threshold
     (0 Regressions Risk)                (Historical Anchor Hit!)
             │                                   │
             ▼                                   ▼
      • Exit Code 0                       • Exit Code 1 (Block Merge)
      • ZERO Comment Spam                 • Laser-Focused Warning Table:
        (Zero-Noise)                        - File & Line Number
                                            - Historical Commit Hash
                                            - Post-Mortem Remediation

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⚡ Características Destacadas

• 100% Biblioteca Estándar Nativa de Rust: Cero dependencias de crates externos. Compila de forma independiente en < 2 seconds con cero sobrecarga en tiempo de ejecución.
• Memoria Física Acotada $O(K)$: El estado está estrictamente limitado a 750 ranuras (memoria de trabajo caliente + manifold candidato frío).
• Ejecución Sub-Milisegundo: La puntuación causal retrospectiva se ejecuta en < 3 ms dentro de GitHub Actions.
• Persistencia de Microsegundos sin Pérdida: Instantánea completa en decenas de kilobytes, escritura atómica + fsync del directorio padre con verificación de suma de comprobación.
• Dos Factores de Forma:
  • CLI y Acción DiffHound: Herramienta local para desarrolladores y guardián de CI de GitHub Actions.
  • Servidor MCP Continuum: Protocolo stdio integrado para Cursor, Claude Code, Windsurf.

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🚀 Inicio Rápido

1. Ejecutar Instalador CI de Un Solo Disparo

Añade protección de regresiones de cero ruido de DiffHound a cualquier repositorio Git con un comando:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/reacherwu/diffhound/main/crates/diffhound-cli/install-ci.sh | bash

2. Revisión CLI Independiente

# Build & install diffhound globally
cargo install --path crates/diffhound-cli

# Review current branch against main before pushing
diffhound review --base origin/main --fail-on-regression

3. Añadir a GitHub Actions (.github/workflows/diffhound.yml)

name: DiffHound Anti-Regression Guard
on: [pull_request]

jobs:
  guard:
    name: DiffHound Zero-Noise PR Guard
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0
      - uses: reacherwu/diffhound@main
        with:
          fail-on-regression: true
          threshold: '0.65'

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🛠️ Integración MCP (Cursor / Claude / Windsurf)

Continuum proporciona un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo integrado, sin dependencias.

Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "continuum": {
      "command": "continuum-cli",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Claude Code / Claude Desktop:

claude mcp add continuum continuum-cli mcp

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🔬 Benchmark: DiffHound vs. Revisores de IA Tradicionales

Métrica	Revisor de IA en la Nube Tradicional	Almacén Vectorial Ingenuo	DiffHound (Rust Puro)
Latencia de Análisis	4,200 ms – 8,500 ms	120 ms – 350 ms	2.4 ms (2,410 μs)
Sobrecarga de Memoria en CI	> 1.2 GB (runtime Node/Python)	> 450 MB	< 12 MB (Cero-runtime)
Comentarios Spam en PRs Limpios	8 – 24 comentarios	0	0 (Ley de Cero Ruido)
Exención de Raíz Histórica	❌ No (Penalizado por actualidad)	❌ No	✅ Sí (Puente Causal)
Dependencias de API Externas	Clave OpenAI / Anthropic requerida	Base de datos vectorial requerida	Ninguna (100% Local / Autoalojado)

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📄 Citación Académica y Trabajo Previo

El manifold de dos niveles fundacional y la arquitectura de revisión causal retrospectiva fueron derivados de forma independiente y archivados en CERN Zenodo:

• Artículo: Continuum: A Deterministic O(K)-Bounded Two-Tier Memory Manifold for Resilient Autonomous Agents under Temporal Alert Storms
• Autor: Jun Wu
• DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.22765180

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📜 Licencia

Publicado bajo la GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-v3). Gratuito y de código abierto para desarrolladores y equipos localmente.