☕️ Quick start в агентский режим Claude

«Напиши мне стратегию» — и получаете 2 страницы воды.

Проблема не в Claude. Проблема в том, что вы не дали ему контекст, не показали формат, не объяснили кто вы и зачем это нужно.

Обычный чат: вы задаёте вопрос → получаете ответ → копируете → вставляете → задаёте следующий.

Агентский режим: вы описываете задачу → Claude сам читает файлы, ищет информацию, создаёт документы, подключается к вашим инструментам и выдаёт готовый результат. Вы направляете, а не делаете руками.

Разница между «спрашиваю в чатике» и «агент работает на меня» — в подготовке.

7 карточек — 7 шагов. От создания папки до первой реальной задачи. 30 минут на настройку, часы экономии каждый день.

Для продактов, аналитиков, маркетологов и всех, кто думал что Claude Code — только для разработчиков.

#ai #agentic #llm

☕️ Агенты в Claude Code

Агент — это "программа", которая не просто отвечает на вопросы, а сама выполняет действия. Обычный чат-бот ждёт ваш запрос и выдаёт текст. Агент — берёт задачу, разбивает на шаги, открывает файлы, запускает команды, проверяет результат и идёт дальше. Claude Code — это как раз агент: он сам читает ваш код, правит файлы, запускает тесты.

Но если вы с ним работаете, то наверняка замечали: на сложных задачах он сам запускает каких-то «помощников», которые ищут по коду или составляют план. Это и есть субагенты — мини-версии Claude Code с отдельным контекстом, ограниченными инструментами и конкретной задачей. Грубо говоря, он нанимает себе помощников. И самое интересное — ими можно управлять.

В 10 карточках разобрал, как это устроено (👀 см. карточки ↑)

Ключевая штука, которую стоит понять: когда субагент работает, его промежуточные шаги не попадают в основной контекст. Он возвращает только итог. Это экономит токены и позволяет Claude Code дольше работать, не упираясь в лимит контекстного окна.
С чего начать:
— Наберите /agents в Claude Code — мастер создаст агента за вас
— Или просто скопируйте готового из awesome-claude-code-subagents на GitHub

#ai #agents #llm

☕️ LLM Wiki от Карпаты

Андрей Карпаты (ex-Tesla AI, ex-OpenAI) опубликовал паттерн, который кажется очевидным — но почему-то так никто не делал. И все паблики прорвало - пишут, что это бомба! ))

Обычно как: загружаешь документы в ChatGPT, NotebookLM или любой RAG — модель каждый раз заново ищет куски, склеивает ответ и забывает. Завтра всё по новой. Ничего не накапливается.

Идея Карпапты простая: пусть LLM не ищет по документам, а строит из них вики. Добавил новый источник → агент прочитал, написал саммари, обновил связанные страницы, пометил противоречия. Один документ может затронуть 10-15 страниц.

В такой системе выделяется три слоя:
— Сырые источники (неизменяемые) - raw
— Вики (markdown, который LLM пишет и обновляет)
— Схема (правила для агента — как вести вики)

Почему работает
Люди бросают вики, потому что их обслуживание — боль. Обновить ссылки, актуализировать саммари, пометить что устарело — никто не хочет этим заниматься. А LLM не устаёт.
Человек направляет и думает. LLM ведёт всю рутину.

Как сделать у себя
Нужна папка с markdown + любой агент (Claude Code, Qwen Code, Codex) + файл с правилами. Никакой инфраструктуры.

Я просто взял и попросил агента

Давай попробуем применить предложенные в данном документе концепции к нашему проекту
https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

Работает, черт возьми! Рекомендую)

👀 Смотрите также
– Andrej Karpathy Just 10x’d Everyone’s Claude Code
– Karpathy Just Replaced RAG With Obsidian + Claude Code

#ai #llm #wiki