TGViewer
biyachuev biyachuev @tbiyachuev · 138 subscribers
Post #39 205
Пять недель назад я провел генеральную уборку глобального контекста CLAUDE.md, сократив его с 21К до 7К знаков. Но на днях заметил, что файл почти вернулся к прежнему размеру. Как так вышло и что в таких случаях рекомендуют вендоры?
⁣
Что интересно, вернулись не старые инструкции, а появились новые процессы и правила, очевидно, полезные для текущей работы. Например, один только блок про использование таск-трекера постепенно дорос до 5К знаков и занял почти треть всего файла.
⁣
Сам по себе рост рабочего контекста, понятное дело, следствие активной работы, а не индикатор поломки. Новые полезные правила неизбежно накапливаются.
⁣
Настоящая проблема в том, что (1) не каждая такая инструкция должна грузиться в каждую сессию, (2) за разбуханием у меня никто не следит.

⁣
Так что сначала я опять засучил рукава. Подробная инструкция по работе с таск-трекером уехала в отдельный скилл t-tasks: Claude загрузит ее только тогда, когда понадобится работать с задачами. В глобальном CLAUDE.md осталась только короткая карта – где ведутся задачи и какой репозиторий для них использовать. По остальным блокам критерий был тот же: это нужно модели всегда или только для отдельного сценария работы?
⁣
После этой чистки в начале каждой сессии Claude стал получать от меня примерно вдвое меньше контекста.
⁣
Тут легко подумать: «Опять он про оптимизацию: в июле сократил файл, он снова вырос, теперь сократил еще раз». Есть пара отличий, заслуживающих этого поста.
⁣
Во-первых, я посмотрел best practices и почистил не только глобальный CLAUDE.md, но и локальные CLAUDE.md и скиллы.
⁣
Во-вторых, подошел к делу системно – можно сказать, открыл собственную Performance Analysis Lab. Заведует ей новый скилл /t-perf. Он ведет список задач и координирует всю работу с производительностью и экономикой токенов: от сбора данных до регулярных ревизий контекста и скиллов. Мне больше не надо держать план в голове и самому собирать по файлам сведения о процессах и рабочих материалах.
⁣
На мне принятие решений и та часть работы, которую пока нецелесообразно делегировать. В остальном процесс построен: перед изменениями сохраняется снимок, логика решений протоколируется в журнале, а через 30 дней сторож постучится с напоминанием об очередной профилактике.
⁣
Вообще, тема нормальной эксплуатации ИИ-агентов – как управлять контекстом, считать стоимость, выбирать модели и проверять изменения – довольно объемная, так что буду периодически к ней возвращаться.
⁣
С теми же ревизиями цель ведь не в том, чтобы высушить файл до нуля, а найти каждой инструкции подходящее место. Иногда новое правило, наоборот, выгодно оставить в глобальном файле. Оно понемногу расходует контекст в каждой сессии, но может предотвращать гораздо более дорогие циклы работы.
⁣
В следующем посте об эксплуатации агентов покажу как раз такой случай: почему после большой чистки я сознательно снова увеличил CLAUDE.md.
⁣
Так что про профилактику по-прежнему не стоит забывать – но теперь у меня есть ответственный за нее.
⁣
#агенты_в_эксплуатации · часть 1
  • 🔥 3
  • ❤ 2
More from @tbiyachuev
  1. Sep 19, 2026Сейчас все разговоры – про то, захватит ли нас ИИ. Сегодня эту тему разбирали даже в транс…
  2. Sep 17, 2026Сегодня побывал на Сберовской конференции AI R&D Day для исследовательских команд и создат…
  3. Sep 13, 2026Последнюю неделю рецензировал статьи для воркшопа на NeurIPS, конференции по машинному обу…
  4. Aug 24, 202640% кода пишут AI-агенты? Или 12%? Или 99%? На недавнем кейноуте OFFZONE прозвучала цифра…
  5. Aug 18, 2026Вообще агенты скучать не дают. Делаем мы с ними ресеч. Участвуют трое - Центральная, Лабор…
  6. Aug 13, 2026Вендор решает, можно ли тебе защищаться. Anthropic остается для меня компанией первого выб…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →