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sonnet-elevation

sonnet-elevation es un protocolo que hace que un modelo barato de uso diario (Sonnet) trabaje lo más cerca posible del nivel de un modelo frontier (Fable 5), gastando más cómputo y disciplina en lugar de más capacidad. Funciona con cuatro palancas:

GEN×3 — ante un problema complejo, genera 3 soluciones con enfoques deliberadamente distintos (ortodoxa, mínima, estructural) antes de evaluar ninguna. Compra profundidad de búsqueda con tokens. Verificación adversarial — luego cambia de rol: escribe checks falsables y ataca sus propias soluciones como un revisor hostil, corrigiendo solo lo defectuoso (máx. 3 iteraciones). Explota que verificar es más fácil que generar. Memoria externa (STATE.md) — mantiene un archivo con decisiones, invariantes e interfaces para tareas largas o multi-sesión, aproximando la ventana de contexto gigante que no tiene. Cartuchos de juicio destilado — la pieza clave: documentos generados por el modelo frontier con sus trampas, árboles de decisión e invariantes sobre TUS sistemas concretos. El modelo menor no tiene que generar ese juicio, solo aplicarlo — que sí está a su alcance.

Resultado medido: ~65–70% de similitud operacional con Fable 5 en dominios cubiertos por cartuchos. En una frase: no hace a Sonnet más inteligente — hace que trabaje como si un senior le hubiera dejado el método, los apuntes del caso y la humildad de saber cuándo llamar.

Autor: Andrea Di Mare · 2026


El problema

Los modelos frontier (Claude Fable 5 y similares) son caros y de acceso limitado. Los modelos de trabajo diario (Claude Sonnet y similares) son rápidos y baratos, pero pierden en las tareas que más importan: decisiones con trade-offs, arquitectura, análisis de riesgo, verificación de fallos no obvios.

La capacidad bruta no se transfiere por prompt. Pero cuatro cosas sí:

Palanca Qué transfiere Mecanismo
GEN×3 Profundidad de búsqueda Generar 3 soluciones con supuestos divergentes ANTES de evaluar ninguna (best-of-N manual)
Verificador adversarial Detección de defectos Verificar es más fácil que generar: checks falsables escritos antes de mirar las soluciones
Memoria externa Contexto extendido Protocolo STATE.md + map-reduce para aproximar ventanas de contexto grandes
Cartuchos de juicio Criterio del modelo frontier Juicio pre-computado por el modelo grande sobre TUS dominios, que el modelo menor solo tiene que APLICAR

Y una contramedida obligatoria: regla de escalado. El mayor riesgo del protocolo es producir respuestas con la forma de un modelo frontier sin su fondo. El skill obliga al modelo a declarar "esto excede mi verificación" ante 6 triggers concretos, en vez de fingir.

Qué hay en este repo

skill/
  SKILL.md                      # El protocolo completo (formato Claude Skills)
  references/
    plantilla-state.md          # Memoria externa para tareas multi-sesión
    plantilla-cartucho.md       # Estructura de un cartucho de juicio destilado
    prompt-destilado.md         # El prompt para generar cartuchos con un modelo frontier

Los cartuchos son personales por diseño: contienen el juicio del modelo grande sobre tus sistemas concretos. Este repo incluye la plantilla y el prompt generador; tus cartuchos los generas tú y viven en tu máquina.

Instalación (Claude)

Claude Code:

git clone https://github.com/dimeazza/sonnet-elevation.git
cp -r sonnet-elevation/skill ~/.claude/skills/sonnet-elevacion

Claude.ai: empaqueta la carpeta skill/ como ZIP con extensión .skill y súbela en Ajustes → Capacidades → Skills.

Uso

  1. Genera tus cartuchos: abre una sesión con el modelo frontier, usa references/prompt-destilado.md con el contexto real de tu dominio, guarda el resultado en references/cartucho-<dominio>.md.
  2. Trabaja normalmente con el modelo menor. El protocolo se activa en tareas complejas o escribiendo "ELEVA".
  3. Cuando el modelo declare ⚠️ ESCALADO RECOMENDADO, esa pregunta va al modelo frontier — es la señal de que el protocolo llegó a su techo honestamente.
  4. Regenera los cartuchos tras cada hito mayor o ~3 meses: el juicio destilado caduca.

Resultados esperados (honestos)

Medido en mi propio flujo de trabajo: ~65–70% de similitud operacional con el modelo frontier en tareas cubiertas por cartuchos, ~55–65% en ejecución verificable sin cartucho, y ~20–30% en insight novedoso cross-domain — que es exactamente donde el protocolo escala en vez de fingir. No es magia: es disciplina de proceso + juicio pre-computado + honestidad sobre los límites.

Licencia

MIT — ver LICENSE.

About

LLM elevation protocol: make a daily-driver model (Sonnet) operate near frontier level by buying depth with inference compute — GEN×3, adversarial verification, external memory, and distilled-judgment cartridges. Claude Skills format, ready to install.

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