Промпт — это творчество? Нет, это 10 блоков в жёстком порядке

Все знают, как писать промпты правильно: роль, критерии готовности, защита от выдумок, разметка под конкретную модель. Проблема в другом - выписывать все эти пунктыруками для каждого нового промпта утомительно. Да ещё и думать надо :) Поэтому я собрал скилл, который делает рутину за меня: описываешь задачу своими словами, получаешь полноценный промпт под Claude, GPT, Gemini или DeepSeek. Под катом - как он устроен: десять обязательных блоков, Python-проверяльщик, протокол разнообразия из свежей научной работы. Скилл открытый, ссылка внутри.

https://habr.com/ru/articles/1046501/

#промптинжиниринг #prompt_engineering #llm #claude #agent_skills #skills #нейросети

rtk + context-mode поверх Serena + Semble: стоит ли нахлобучивать прокси-экономию токенов или это бред?

Тема экономии токенов сейчас дико популярна, и мы с ребятами в Гильдии AI-инженеров знатно её пообсуждали. Напомню краткую суть: там связка Serena (LSP) + Semble (векторные эмбеддинги) + Ripgrep (поиск координат) показала себя абсолютным топом для точечной навигации. Но в комментариях и личке мне тут же начали советовать: «Нахлобучь сверху еще rtk для сжатия вывода терминала и context-mode для полнотекстового индекса репозитория! Тема прокси-экономии сейчас на пике хайпа, сэкономишь еще больше!». Я подумал за**ись. И решил провести душный чек. Взял популярный open-source проект supermemory (~180 файлов, JS/TS) и замерил: действительно ли добавление rtk + context-mode дает реальный профит поверх моего текущего сетапа, или это просто карго-культ и оверхед, который утянет бюджет в минус?

https://habr.com/ru/articles/1043774/

#codex_cli #codex #claude_code #gemini #antigravity #serena #mcp #agent_skills #agent_hooks #agent_harness

Чем умнее модель, тем меньше ей нужно: четыре дисциплины production‑агента

Если твой агент обвешан пошаговыми инструкциями и десятком узких инструментов под каждый шаг — он, скорее всего, работает хуже, чем мог бы. Звучит контр‑интуитивно, но это прямой вывод из инженерных постов Anthropic за последний год: чем умнее становится модель, тем сильнее прежняя обвязка её сдерживает. За год правила производства агентов пересобрались. Появилось семь отдельных дисциплин. Это первая из двух частей: здесь — четыре дисциплины‑фундамента, на которых держится рабочий агент, а не демка. И три из этих четырёх — не про то, что добавить, а про то, что убрать лишнее и довериться модели.

https://habr.com/ru/articles/1042514/

#AIагенты #productionагенты #context_engineering #инженерия_контекста #Anthropic #Claude #LLM #Agent_Skills #промптинжиниринг #tool_design

[Перевод] Ультимативный гид по Codex CLI: от первой установки до воркфлоу

Перед вами то самое руководство, которое можно прочитать самому или скормить ИИ, а он проведет вас за ручку. Всё: от npm install до CI/CD в продакшене, с готовыми конфигами, мнениями и паттернами.

https://habr.com/ru/articles/1040296/

#codex #codex_cli #chatgpt #claudecode #agentsmd #hooks #agent_skills #gemini #openai #vibecoding

에이전트 개발을 멈추고 '스킬(Skills)'을 구축해야 하는 이유: Anthropic의 새로운 에이전트 패러다임

Anthropic은 도메인마다 별도의 에이전트를 만드는 대신, 범용 에이전트가 학습하고 실행할 수 있는 '스킬' 단위의 개발을 제안한다.

🔗 원문 보기

Анатомия production AI агента: разбор двух открытых промптов Anthropic

Что должно быть в теле production AI агента? Не «один длинный промпт», а структурированная система: роль, бюджет вызовов, OODA loop, потолки ресурсов, разделение ответственности между агентами. Разбираю два открытых промпта от Anthropic ( research_lead_agent.md и research_subagent.md ), собираю чек-лист из 13 блоков и шаблон SKILL.md . На руки — конкретный артефакт, по которому можно пройтись по своему агенту.

https://habr.com/ru/articles/1035948/

#claude #anthropic #aiагенты #llm #context_engineering #agent_skills #system_prompt #claude_code #multiagent

Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы

Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный. Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness . Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский Claude или Codex работает как экскаватор без рычагов — мощность есть, использовать нечем. У русского аналога одного короткого слова пока нет, поэтому ниже — harness и обвязка вперемешку.

https://habr.com/ru/articles/1035812/

#LLM #Claude_Code #AIагенты #prompt_engineering #harness #Anthropic #context_engineering #Agent_Skills #llmstxt #vibecoding

Bug fingerprinting для UI: почему stack trace не работает и что вместо

TL;DR: Sentry дедуплицирует backend-ошибки по хешу (error class + top stack frame + module) . Для UI-багов этот рецепт ломается — у expect(button).toBeVisible() нет stack frame в продуктовом смысле, есть локатор + assertion + URL . В webtest-orch я собрал composite SHA-256 fingerprint из (normalized_selector | assertion type | error class | URL template | message[:80]) с тремя rules нормализации ( :nth-child , UUID, /users/123 → /users/:id ). Это даёт стабильный 8-hex BUG-id который выживает прогоны и даёт diff new / regression / persisting / fixed без БД и embedding’ов.

https://habr.com/ru/articles/1032230/

#playwright #qa_automation #qa_testing #claude #agents #agent_skills #aria #webразработка #fingerprint #ui

[Перевод] «Большой скачок» в мире AI: история повторяется

В 1958 году Мао приказал каждой деревне в Китае выплавлять сталь. Крестьяне бросали кухонную утварь в самодельные домны и рапортовали о феноменальных показателях. Сталь оказалась непригодной. Урожай сгнил. Тридцать миллионов человек погибли от голода. В 2026 году каждая вторая компания проводит масштабную AI-трансформацию сверху вниз. Тот же вайб.

https://habr.com/ru/articles/1021342/

#AIтрансформация #AIагенты #корпоративный_AI #agent_skills #LLM #productivity #технический_долг #vibe_coding

AI 코딩 에이전트를 위한 프로덕션급 엔지니어링 워크플로우, Agent Skills

AI 에이전트가 시니어 엔지니어의 개발 관행과 품질 게이트를 준수하도록 설계된 19가지의 정형화된 워크플로우(Skills)를 제공하여 일관된 코드 품질을 보장한다.

🔗 원문 보기