Вы считаете AI тупым? Научите его быть умным

Вы открываете чат. Объясняете контекст. Получаете что-то среднее. Уточняете. Получаете лучше. Закрываете.

Завтра — всё заново. "Привет, как вас зовут?"

Для быстрой разовой задачи — ок. Для повторяющихся или крупных проектов — ну камон.

Короткая и длинная память

Любой чат учится в рамках разговора. Дали контекст — следующие ответы точнее. ChatGPT даже между сессиями запоминает — сам решает что сохранить.

Две засады.

Context rot — чем длиннее чат, тем хуже качество. AI теряет нить, игнорирует часть написанного, цепляется за что-то одно. Знакомо? Когда на 50-м сообщении помогает только "давай новый чат".

"Длинная память" в чатах — чёрный ящик. AI сам выбирает что запомнить. Вы не видите, не структурируете, не контролируете.

Агент — это когда ВЫ управляете

Агент — не чат с прикрученными инструментами. Вы контролируете и память, и поведение.

Для этого нужен CLI — терминальный агент. Claude Code, Codex, Antigravity — неважно какой, принцип один. Дальше покажу на Claude Code — юзаю его каждый день.

Три кирпича:

Правила

Файл, который агент читает при каждом запуске. Anthropic рекомендует: команды для сборки и тестов, архитектурные решения, код-стайл, предпочтения по библиотекам. Написал раз — работает всегда.

CLAUDE.MD

CLAUDE.md

"Юзай bun, не npm"

"Тесты через vitest"

"Коммиты на английском"

Читается каждый запуск

Агент сразу знает
правила проекта

Скиллы

Готовые воркфлоу, которые подгружаются когда задача подходит. Можно писать свои, брать готовые или допилить чужие под себя. Я юзаю библиотеку superpowers (60К+ звёзд на гитхабе). Три любимых:

brainstorming — AI не бросается генерить, а сначала задаёт вопросы. Цель, аудитория, ограничения. Предлагает 2-3 подхода. Только после "ок" — дальше. Хочу пост — сначала обсудим формат. Хочу PRD — сначала скоуп
writing-plans — план до реализации. Пошаговый, с зависимостями. Запуск фичи? Ресёрч → юзер-стори → приоритизация → дизайн. Каждый шаг с критериями готовности
parallel agents — задача разбивается на куски, каждый делает отдельный агент. Одновременно. Анализ рынка + драфт питча + вопросы для интервью — три агента, параллельно, за минуты

AI буквально не может перескочить через этап. Не рекомендации — жёсткий воркфлоу.

SKILLS PIPELINE

Задача: "запусти фичу"

brainstorming

"Для кого? Зачем?
2-3 подхода к запуску"

ок

writing-plans

"Ресёрч → Юзер-стори →
Приоритизация → Дизайн"

ок

parallel agents

A → Анализ рынка

B → Драфт питча

C → Вопросы для интервью

Память

Файлы, которые вы сами пишете и обновляете. Решения, паттерны, ошибки. Не "AI запомнит за меня", а "я говорю AI что помнить".

MEMORY.MD

Сессия 1 — настройка

"Exa для поиска"

"Тёмная тема"

"Дефис, не тире"

Записывает в память

MEMORY.md

Exa, тёмная тема, дефис

Сессия 2

Уже в контексте

Сессия 3

Уже в контексте

Мой пример: фабрика контента

Этот блог пишется через агента. Не код — контент.

Стайл-гайд с запрещёнными словами и тоном. Пайплайн: интервью → ресёрч → черновик → редактура. Память с паттернами "было/стало" из прошлых правок.

Ключевое — он дообучается. После каждой одобренной статьи обновляет паттерны. Каждый следующий текст чуть лучше. Правила + воркфлоу + обратная связь = система которая растёт.

Это работает не только для кода или контента. Любая повторяющаяся работа с AI. Вечер на настройку — и каждая сессия начнётся не с "привет, я тут новенький", а с "ок, продолжаем".