Docker Sandbox - изоляция агентов на вашем компе на основе легкого Docker контейнера. Использую на всех машинах, чтобы ограничить доступ Claude Code и иметь больше контроля над доступами. Полагаться на соблюдением агентом инструкций НЕ СТОИТ

Из коробки работает с Claude Code, Codex, Copilot, Gemini, Kiro, OpenCode, Docker Agent но можно по аналогии запустить с другими CLI

Anthropic сбросили 5 часовой недельный лимит но в момент когда он и так сбрасывался. По сути сделали красивое заявление, но для пользователей ничего не поменялось. На огромный аппетит токенов тоже молчат... Пока не пойдет массового оттока ситуация меняться не станет. "Продолжаем пока хавают!"

Чтобы вы перестали сранивать Claude и Codex за 20$ Anthropic удалили Claude Code из Pro подписки

UPD После бурной реакции от этого эксперимента отказались. Не понимаю какая разница чем тратить токены в рамках одной подписки?

#ClaudeCode

aitmpl - подоборка различных расширений для Claude Code

#AI #ИИ #ClaudeCode

О деградации качества в длинных диалогах с ИИ

При работе с моделями в рамках одной сессии иногда заметно, что к середине диалога ответы становятся менее точными: модель может повторять уже сделанное, противоречить своим более ранним решениям или терять нить многоэтапной задачи. На контексте в 1 млн токенов, такое поведение может быть заметно более явно.

Это не субъективное ощущение. В исследовании Стэнфорда «Lost in the Middle» показано, что при увеличении объёма контекста точность reasoning может падать на 15–47% независимо от заявленного размера окна. Явление называют context rot — «контекстное ухудшение».

Практическое наблюдение: до 50–60% заполнения контекста (вот непонятно как его сичтать лучше в токенах или процентах) качество остаётся приемлемым, ближе к 75% начинаются заметные проблемы. Поэтому полезно контролировать заполнение — например, командой /context.

Когда контекст перегружен, помогает ручное сжатие: /compact с явным указанием, что именно нужно сохранить (текущую цель, список изменённых файлов, принятые решения, текущую ошибку и следующие шаги), а что можно отбросить (стилистические правки, неудачные варианты промптов). НЕ полагайтесь на автоматическое сжатие (auto‑compaction) часто менее качественно, так как модель сама решает, что важно. Также в глобальные инструкции агента добавить правила что важно сохранить при compact.

Но бывают ситуации, когда даже после сжатия проблема не уходит. Если вы несколько раз объяснили модели, что именно нужно исправить, а она продолжает ошибаться, значит, контекст уже засорён неудачными подходами. В этом случае /compact может не помочь, так как сохранит неверные паттерны в сжатом виде. Делайте /clear для очистки текущей сессии и перезапуск сессии с уточнённым промптом. Отсекайте наработки предыдущей, что могут повлиять на снижение качества результата выдачи.

Также с целью уменьшения заполнения контекста полезно делегировать задачу субагенту, работающий со своим окном контекста, а основную сессию использовать как оркестратора для постановки задач и обработка результата.

#ИИ #AI