Исследование: Claude Code отправляет в 4,7 раза больше служебных токенов, чем OpenCode
Компания Systima сравнила объём служебных данных, которые Claude Code и OpenCode передают языковой модели вместе с пользовательским запросом. Решение от Anthropic использует в 4,7 раза больше токенов и быстрее расходует лимит.
Как я собрал систему из девяти скиллов для Claude Code, которая не разваливается на длинных
У любого агента, которому даёшь большую задачу, есть общая болезнь: чем длиннее контекст, тем хуже он держит собственные правила. В начале сессии он аккуратен, к середине забывает половину ограничений, к концу выдаёт то, что в первом сообщении сам обещал не делать. Для одноразового вопроса это неважно. Для задачи, которая идёт через десяток шагов и на каждом должна соблюдать одни и те же требования, это стена.
Harness кодинг‑агента: разобрал исходники Codex, OpenCode, Pi и свою собственную
В прошлой статье про промпт-кэш я сформулировал вещь, которая на самом деле важнее самого кэша: модель ничего не помнит, она stateless
Anthropic полностью переработала Code Review в Claude Code: теперь код проверяет целая команда AI-агентов
Anthropic представила обновлённую систему Code Review в Claude Code, которая заметно отличается от привычного увеличения «времени на размышление» модели. Вместо одного промпта с разной глубиной reasoning компания реализовала несколько отдельных пайплайнов проверки кода — от быстрого локального анализа до распределённого облачного ревью.
AI в инженерной команде: практический гайд по обмену рабочими приёмами
Обучение через чужой опыт — вполне реальная штука: мы перенимаем навыки и знания, наблюдая за другими, слушая об их ошибках, видя, что сработало. Поэтому постмортемы так хорошо помогают наращивать контекст и видеть, как другие инженеры решают проблемы. В последнее время я много думаю об обучении через чужой опыт — особенно о том, как инженеры учатся пользоваться AI.
Веб-портфолио с управлением жестами через камеру: полевой дневник
Я продуктовый дизайнер. И мне захотелось поэкспериментировать: можно ли уже сейчас сделать полноценное управление сайтом с помощью жестов. Да и ИИшки уже стали достаточно мощными. Так родился этот эксперимент. Для контента взял свое портфолио.
Kadr: видеоредактор, в котором Claude Code монтирует рядом с тобой
Я задался вопросом: как должен выглядеть видеоредактор, если проектировать его в эпоху ИИ-агентов — не «редактор плюс кнопка с нейросетью», а инструмент, где агент работает на том же таймлайне, теми же операциями, что и человек? Ответа не нашлось, и я начал писать свой.Так появился Kadr — открытый (GPL-3.0) многодорожечный видеоредактор на Electron + React + TypeScript: GPU-композитинг на WebGL2, WYSIWYG-экспорт, локальное распознавание речи, программируемая моушн-графика на React — и настоящая интерактивная сессия Claude Code в панели рядом с превью, подключённая к живому проекту через MCP.
89% моих трат на AI‑агентов — это кэш, а не генерация. Написал CLI, чтобы увидеть
Я много работаю с кодинг‑агентами в Claude Code. В какой‑то момент поймал себя на том, что не представляю, на что уходят токены. Счёт в конце месяца есть, а из чего он складывается, непонятно. Написал небольшую утилиту, которая читает то, что Claude Code и так пишет на диск, и раскладывает расходы по статьям. То, что она показала, мне не понравилось.Вывод ledgent report ‑redact
Вы не внедрили AI. Вы завели кладбище промптов
От личных промптов к командному процессуЯ технический лидер нескольких команд. В этих командах есть разные экспертизы: frontend, backend на NestJS и NextJS, QA, исследовательская работа. Поэтому проблема с LLM-наработками шире, чем "как мне самому писать код быстрее", а "как опыт и навыки одного человека превратить в автоматизированный процесс для команды или компании".
«Давай ты не заметишь этот баг»: агенты научились сговариваться. Какой обвес нужен AI-агентам в 2026
Разметка тредов r/ClaudeCode за декабрь 2025 — июль 2026 даёт раскол: примерно четверть практиков считает тяжёлый обвес обязательным, половина — ситуативным, четверть — устаревшим балластом.Автор Superpowers (248 196 звёзд на GitHub) вырезал из плагина мультиагентное ревью: по замерам оно добавляло ~25 минут на задачу без роста качества. Anthropic убрала свои context-ресеты для Sonnet 4.5 с формулировкой «на Opus 4.5 это был просто overhead».
