Дело о взрыве контекста: поиск случайного гостя, который захотел остаться
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/113/385/356/113385356f25a938f45643e2aef8d87b.png" /><p>Всё началось со странной потери скорости решения задач.</p><p>Сначала я думал, что это чисто субъективное наблюдение. Проекты развиваются, документация растёт, архитектурных связей становится больше. Значит, AI-агенту нужно прочитать больше файлов, удержать больше решений и проверить больше зависимостей. Контекст растёт — время выполнения задач тоже растёт. Вроде бы всё логично.</p><p>Насчёт лимитов я особо не переживал. Подход моей AI-команды позволяет параллельно работать над несколькими крупными проектами на подписке Claude Code стоимостью 100 долларов. Команда разделена на роли, у каждой роли собственная рабочая область, задачи декомпозируются, а большие исследования можно выносить в отдельные сессии. Система была рассчитана именно на то, чтобы не складывать весь проект в голову одному агенту.</p><p>Но затем мой AI-архитектор продукта дважды ушёл в сжатие контекста.</p><p>Он работал на Opus с контекстным окном в один миллион токенов.</p><p>Первый раз можно списать на случайность. Второй — уже закономерность.</p><p>И вот тогда стало понятно: мы имеем дело не просто с тем, что «большие задачи выполняются дольше». Внутри рабочего процесса есть механизм, который незаметно съедает контекст, время или оба ресурса сразу.</p><p>Началось расследование.</p><p>Тогда я ещё не знал, что системная проблема всей AI-команды началась, скорее всего, с одной моей ошибки в терминале.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1080738/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1080738#habracut">Читать далее</a>