Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Искусственный интеллект, Программирование

Качество работы с кодящим агентом почти не зависит от того, какая под капотом модель. Я довольно долго в это не верил — менял модели, крутил промпты, ждал следующий релиз. А разница, оказалось, не в модели. Она в том, что вокруг модели: есть ли у агента память между сессиями, карта проекта, правила, руки и место под результат. Голая модель — это эрудит без рабочего места. Каждый разговор она начинает с чистого листа.

Вот это всё вокруг модели — память, карта, правила, руки — и называется харнесс. Ниже — разбор моего харнесса целиком, слой за слоем, на одном реальном проекте: пять сервисов, Kubernetes, прод. Не идеальная схема из README, а то, что видно в логах: что реально вызывается каждый день, а что я нагородил и забыл. Спойлер: половина подключённых MCP-серверов за 98 сессий не вызвалась ни разу. Сразу оговорюсь: сессии сохранились не все — у Claude Code, похоже, есть ротация логов, часть истории потерялась. Так что мои числа — это нижняя граница, реальные ещё выше.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro