Ваш CLAUDE.md делает агента тупее. Исследование на 138 репозиториях это доказало
Полгода я собирал идеальный CLAUDE.md. Вычитывал каждую строку. Добавлял секции: «используй yarn, не npm», «тесты запускай так», «структура проекта вот такая». 200 строк чистого, выстраданного контекста.А потом учёные из ETH Zurich прогнали 5694 pull request'а через четыре модели - и выяснили, что мои 200 строк увеличивают расходы на 20% и снижают success rate на 3%.Три процента. В минус.Собственно, исследованиеВ феврале 2026-го Thibaud Gloaguen, Niels Mündler, Mark Müller, Veselin Raychev и Martin Vechev опубликовали статью «Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?» Авторы из ETH Zurich и LogicStar.ai. Я нашёл её на arXiv, прочитал целиком, полез в данные.
Превращаем Видео-уроки в навыки для Claude и других с помощью одного инструмента
Наткнулась на мощный open-source инструмент Skill Seekers, который помогает быстро запаковать знания из видеоуроков в формат для Claude, Gemini, OpenAI, RAG-пайплайнов и AI
Проблемы людей и нейросетей
Эта статья написана без участия ИИ. Для простых смертных. Упрощена.Сейчас тренд на замену людей нейросетями, вайбкодинг, и другие вещи, которые завернуты в фантик «Беззаботного будущего», всё это мне напоминает предыдущий тренд, который был до появления ИИ — «Успешный успех». Нам продают не технологии, а чувства простоты, на которое люди каждый раз охотно ведутся.По ощущениям, это тот же барабан с цифрами 777, нам показывают пару удачных прокруток, «джекпоты», счастливые лица, а реальная статистика, цена попыток, и неизбежные промахи остаются за кадром.
Как легко и просто создавать Skills с помощью Agent Skills в Manus
Agent Skills в Manus - это способ превращать удачные сессии с агентом в переиспользуемые сценарии /воркфлоу для агента
RLM-Toolkit: Полная замена LangChain? FAQ часть 2
Продолжение статьи о RLM. Первая часть: Почему ваш LLM-агент забывает цельО чём эта статья?В первой части я разобрал 10 проблем LLM-приложений и как RLM их решает. Но остался очевидный вопрос:"Чем это отличается от LangChain? Зачем ещё один фреймворк?"Короткий ответ: RLM-Toolkit — это пока не полная замена LangChain. Не весь запланированный функционал реализован, но в своей нише (огромный контекст, H-MEM память, безопасность, InfiniRetri, самоулучшающиеся агенты) — уже конкурент и опережает в вопросах развития под современные задачи.
Гибридный подход к контексту: как сделать LLM-агентов быстрее и дешевле
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как AI-агенты на базе LLM тратят лишние деньги из-за разрастающегося контекста и как простое маскирование наблюдений нередко работает лучше сложного LLM-суммирования. Авторы предлагают гибридный метод, который делает агентов дешевле и надёжнее без дообучения модели.
Почему ваш AI-ассистент пишет «вырвиглазный» код, и как это исправить грубой силой
Привет, Хабр! У нас на носу 2026 год, Илон Маск обещал AGI ещё вчера (раз уж упомянул: это действительно было в одном из его интервью, где он сказал, что ожидает AGI в 25-26 годах), а AI-ассистенты для кода слышны из каждого утюга. Все мы знакомы с Cursor, многие пробовали его коммерческие (Windsurf) и открытые (Cline, Continue.dev) альтернативы. И поначалу — чистый восторг. Кажется, еще чуть-чуть, и можно будет просто говорить машине, что делать.
Промпт-инжиниринг мёртв? Почему «как спросить» больше не важно, и что приходит на смену
Новое исследование от Anthropic, создателей Claude, ставит крест на классическом промпт-инжиниринге. Их вывод: эффективность ИИ-агентов теперь определяется не тем, как вы спросите, а тем, какие данные вы им предоставите. На сцену выходит контекст-инжиниринг.У этого есть пара предпосылок:Битва за контекстное окно проиграна. Его практически невозможно расширить, а стоимость обработки длинных контекстов растёт квадратично.Сама по себе идеально сформулированная задача ничего не решает, если нет контекста.
