用AI写代码的人，平均在第7周开始怀疑人生。
不是模型变蠢了，是你的项目正在经历一种慢性病变——每次会话都在做"合理"的局部决策，但这些决策跨时间拼接后，开始互相打架。
作者Varun Tawde给这种现象起了个名字：第七周之墙（Week Seven Wall）。他描述的状态很具体：前期魔法般的高效，突然变成"不停点yes却逐渐失控"的焦虑。
魔法怎么变质的：一个典型漂移路径
想象你在用Claude Code做一个工具。第一周，会话A建议用SQLite，"因为需求简单"。合理，你同意了。
第三周，会话B加入Celery做定时任务。也合理。
第五周，会话C开始写并发写入逻辑。单独看，每个决策都没问题。
但SQLite + 并发写入 + Celery workers = 一个没人主动选择过的架构矛盾。没有单个会话"犯错"，但系统正在累积隐性的设计债务。
Tawde的观察是：很多矛盾不是来自忘记静态规则，而是来自不同时空下的决策，在当时都成立，事后才冲突。
他试过强化提示词、完善CLAUDE.md文档、加更多规则。有用，但不够。因为问题的本质不是"没记住"，而是"无法预见未来的自己"。
Axiom Hub的实验：把决策本身变成可追踪的资产
他的解决方案不是让AI更聪明，而是让决策过程可见、可质疑、可继承。
Axiom Hub的核心机制像是一个架构决策的版本控制系统：
每次关键决策被记录进append-only的JSONL存储，包含当时的上下文和理由。新决策提交时，系统用Claude Haiku检查是否与历史决策冲突。发现矛盾后，人类介入选择路径，这个选择连同理由再次入库，成为后续会话的上下文。
技术栈很克制：本地Python CLI + MCP服务器、Kuzu图数据库做关系映射、FastAPI仪表盘供人工审核。没有云，没有账号，决策数据留在本地机器。
Tawde特意强调了一个设计原则：人类保留最终裁决权。AI只负责标记矛盾、呈现选项，不做价值判断。 resolved decision的上下文被结构化保存，让"未来的自己"能理解"过去的自己"为什么选A而不是B。
长期想做但还没做的：自动清理"输家路径"的代码
当前版本解决的是"知道曾经做过什么决定"。Tawde的下一步是当决策被推翻后，让agent主动识别并重构基于旧决策的代码。
这部分还在开发中。现在的价值已经体现在：开发从"打字yes然后祈祷"变成"有迹可循的协作"。
他在GitHub开源了项目，同时抛出了三个问题：
「有多少人遇到了同样的跨会话漂移？」
「矛盾检测是否比通用的'agent记忆'更有用？」
「AI辅助编程究竟在哪个节点，会从魔法感滑向结构性混乱？」
最后一个问题尤其值得细想。Tawde的假设是"第7周"——但不同项目、不同团队、不同代码库的临界点可能差异巨大。有人可能在第3周就撞墙，有人可能拖到第20周才发现地基已经开裂。
他预感"更多人即将撞上这堵墙"。随着AI编程工具的普及，架构漂移会从少数早期用户的困扰，变成大规模的生产现象。
GitHub仓库地址：https://github.com/varunajaytawde28-design/smm-sync
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