Augment Code добавила в начало AGENTS.md около 2.5 тыс. символов правил кодирования в стиле Карпати и сравнила, как Auggie, Claude Code и Codex справляются с 40 пул-реквестами OpenClaw.
Почему это важно: Сравнительный тест трёх ИИ-агентов для разработки на одной и той же партии пул-реквестов показывает: ограничения в промпте в основном экономят деньги, а не повышают качество, и при этом каждый харнесс работает по-своему.
Augment Code вытащила из своего монорепозитория несколько десятков AGENTS.md и на внутреннем наборе тестов AuggieBench сравнила, как один и тот же агент справляется с задачей при наличии этих файлов и без них. Лучшие файлы дают такой же прирост качества, как переход с Haiku на Opus, а худшие — ухудшают результат по сравнению с полным отсутствием AGENTS.md.
Почему это важно: Augment Code с помощью внутренних метрик измерила, насколько различается эффект от разных вариантов написания AGENTS.md; читатели могут использовать это, чтобы перестроить документацию в своём репозитории.
Автор разобрал архитектуру, всплывшую после утечки исходников Claude Code, и пришёл к выводу: в её основе лежит не секретный алгоритм, а цикл while на Python — меньше 30 строк — плюс словарь инструментов, а останавливается всё по stop_reason!
Почему это важно: Автор выделил из утёкшего кода 12 комбинируемых паттернов инженерии ИИ-агентов и предложил четырёхнедельный план освоения — удобно сверить со своей реализацией и найти пробелы.
Ryan Lopopolo 认为，AI 让验证问题变得明显，因为每个真实任务都依赖一个我们几乎从不写下来的问题，即怎样才算把活干好。产出和评审都涉及语气、品味、风险容忍度、打磨程度、可接受的捷径和完成标准等大量非功能性决策，过去团队靠组织设计、社交规范、招聘和入职把这些隐含规则传递给人，而模型无法走招聘流程，因此交给它的任务基本都欠规范。
Баоюй разбирает механизм кэширования промптов в Claude Code, объясняет, почему лимит так быстро расходуется, и даёт правила экономии токенов. Он отмечает, что кэш работает только для префикса: у основного агента окно кэша — 1 час, у дочерних агентов — 5 минут, а чтение из кэша стоит примерно в десять раз дешевле пересчёта. Поэтому частые /clear, наоборот, запускают полную перестройку контекста по полной цене. Критерий такой: если кэш ещё горячий и задача не сменилась — продолжайте диалог; новый сеанс открывайте только когда кэш истёк, задача сменилась или в контексте слишком много шума.
Почему это важно: Разберём, как расходуется квота Claude Code, отталкиваясь от механизма кэширования промптов: покажем, когда стоит продолжить сессию, а когда начать заново, и дадим готовые конфиги, которые можно скопировать.
Дрю Брейниг разобрал структуру сборки системного промпта по неожиданно утёкшему на прошлой неделе исходному коду Claude Code: все компоненты делятся на постоянно включённые и условно включённые, а их состав меняется в зависимости от таких переключателей, как output_style, repl_mode, user_type_ant, skills_enabled, mcp_connected и других.
Почему это важно: Автор разобрал динамическую логику сборки системного промпта в Claude Code и показал, как на практике устроена условная работа с контекстом.
Инженер команды Claude Code в Anthropic Тарик Шихипар обобщил опыт использования нескольких сотен активных Skills внутри компании и разбил их на девять категорий: библиотеки и справочники по API, проверка продуктов, сбор и анализ данных, автоматизация бизнес-процессов, генерация заготовок кода, качество кода и код-ревью, CI/CD и развёртывание, руководства по эксплуатации, а также работа с инфраструктурой.
Почему это важно: Классификацию и советы по написанию Skills, принятые внутри Anthropic для нескольких сотен инструментов, можно перенести на дизайн собственных Skills в команде.
Paper Compute · Engineering BlogИзбранное редакциейОценка ИИ7878
Бассим Эледат разбил практический путь AI-ассистированной разработки на 8 уровней: от автодополнения по Tab и IDE с ИИ-агентами до контекстной инженерии, композитной инженерии, MCP и навыков, Harness Engineering, фоновых ИИ-агентов и, наконец, автономных команд ИИ-агентов.
Почему это важно: Автор разбил AI-ассистированную разработку — от автодополнения по Tab до автономных команд ИИ-агентов — на 8 уровней, так что читатели могут определить, на каком этапе находится их команда.
09.03пн
понедельник
Paper Compute · Engineering BlogИзбранное редакциейОценка ИИ7878
Автор предлагает улучшать файлы CLAUDE.md или AGENTS.md по журналам сессий ИИ-агента: сессии Claude Code лежат в ~/.claude/projects, Codex — в ~/.codex/sessions, оба в формате JSONL, но со своими схемами.
Почему это важно: Автор по журналам сессий ИИ-агента вычисляет, что стоит поправить в CLAUDE.md, и выложил в открытый доступ CLI, который сокращает поиск с нескольких минут до нескольких секунд.
05.02чт
четверг
Martin Fowler · Exploring Generative AIИзбранное редакциейОценка ИИ7575
Команда Мартина Фаулера разобрала контекстную инженерию для ИИ-агентов разработки и разделила настройку контекста на переиспользуемые промпты (две категории — инструкции и руководства), контекстные интерфейсы (инструменты, MCP-сервер, Skills) и файлы рабочего пространства, а по тому, «кто решает, что загружать», — на три типа: LLM, человек и программное обеспечение агента.
Почему это важно: На примере Claude Code разбираем способы настройки контекста для ИИ-агентов разработки и показываем, как выбирать между загрузкой по требованию и постепенным наращиванием контекста.
Claude Code даёт модели знать о существующих Skill, добавляя их названия и описания в системный промпт. Но если Skill слишком много или поле описания слишком длинное, в системный промпт они не попадут — и модель не сможет их использовать. К тому же промпт требует, чтобы модель не использовала Skill, которых в этом списке нет.
Почему это важно: Автор объясняет, почему Claude Code не активирует установленные Skill, и предлагает готовое временное решение через переменную окружения.
Когда автор разрабатывает веб-приложение с помощью ИИ-агента, он часто натыкается на баги в клиентском JavaScript. Если агент не может решить их, просто читая код, он запускает интерактивную отладку через браузерный MCP — только чтобы посмотреть логи в консоли браузера. И токены тратятся, и медленно.
Почему это важно: Автор предлагает переиспользуемый способ организовать мост логов между фронтендом и бэкендом, чтобы ИИ-агент видел логи фронтенда и без браузерного MCP.
27.10пн
понедельник
OpenAI Developer Blog · CodexИзбранное редакциейОценка ИИ6464
Автор сделал для Claude Code плагин episodic-memory, который умеет искать по записям прошлых сессий. По умолчанию Claude Code удаляет журналы сессий в формате .jsonl из каталога ~/.claude/projects через месяц; этот срок можно продлить с помощью cleanupPeriodDays в файле ~/.claude/settings.json.
Почему это важно: Автор превратил журналы сессий Claude Code в эпизодическую память с семантическим поиском, так что читатель может сам оценить, как долгосрочный контекст сохраняется между сессиями.
Для Claude Code автор сделал лёгкий Chrome MCP и Skill под названием superpowers-chrome: при запуске конфигурация MCP занимает всего 947 токенов, тогда как Microsoft Playwright MCP только на активное состояние требует 13678 токенов — это примерно 7% контекстного окна.
Почему это важно: Автор сравнил расход токенов у собственного Chrome MCP и Playwright MCP и показал, какие компромиссы возникают при проектировании интерфейса инструментов для LLM.
15.10ср
среда
Martin Fowler · Exploring Generative AIИзбранное редакциейОценка ИИ7474