8 уровней агентной инженерии
Способности AI в написании кода растут быстрее, чем наше умение этими способностями пользоваться. Поэтому рост баллов на SWE-bench не коррелирует с метриками продуктивности, которые волнуют инженерных руководителей. Когда команда Anthropic выкатывает продукт вроде Cowork за 10 дней, а другая команда не может довести до ума сломанный POC на тех же моделях, разница в одном: первые закрыли разрыв между возможностями моделей и практикой, вторые — нет.
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.
Как работает Context Engineering в Claude и других агентах
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи об инженерии контекста — новом ключевом подходе в построении AI-агентов. Если раньше все говорили о prompt engineering, то теперь на первый план выходит умение управлять ограниченным ресурсом — контекстом. Уплотнение, заметки, подагенты, динамическая подгрузка данных — всё это формирует новое искусство работы с LLM.Контекст — критически важный, но ограниченный ресурс для AI-агентов. В этой статье мы разбираем стратегии по грамотному отбору и управлению контекстом, который ими управляет.
